基于动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测

作     者：张登峰 陆宝春 王执铨 ZHANG Deng-feng;LU Bao-chun;WANG Zhi-quan

作者机构：南京理工大学机械工程学院南京210094 南京理工大学自动化系南京210094 

基　　金：国家自然科学基金项目资助(60234010) 

出 版 物：《数学的实践与认识》 (Mathematics in Practice and Theory)

年 卷 期：2006年第36卷第1期

页      码：154-159页

摘      要：针对一类具有不确定性扰动的非线性系统,将设计的系统线性观测器产生的误差信号作为残差,采用一种具有高斯型激励函数的动态神经网络(DNN)对残差信号进行分析处理,得到了系统的鲁棒故障检测方法.文中分析了该方法的稳定性和故障检测的鲁棒性,并通过算例验证了该方法的有效性.

主 题 词：动态神经网络 故障检测 残差分析 鲁棒性 鲁棒故障检测 非线性系统 故障检测方法 残差信号 不确定性 激励函数 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 070105[070105] 081101[081101] 071101[071101] 0811[工学-水利类] 0701[理学-数学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-0984.2006.01.026

馆 藏 号：203808909...