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数据驱动的非线性系统自适应故障诊断方法: 收藏
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引用; 《河南理工大学学报（自然科学版）》2023年第6期42卷 134-141页; 作者：郭凯谱李红飞范玲玲吉鸿海北京信息科技大学自动化学院北京100192 国家工业信息安全发展研究中心北京100040 北方工业大学电气与控制工程学院北京100093; 针对一类离散时间非线性系统,基于数据驱动自适应滤波故障诊断(data-driven adaptive filtering for fault diagnosis,DDAF-FD)方法,实现对执行器和传感器故障的同时在线估计。首先采用动态线性化技术,将非线性系统等价转化为类线性模型...; 针对一类离散时间非线性系统,基于数据驱动自适应滤波故障诊断(data-driven adaptive filtering for fault diagnosis,DDAF-FD)方法,实现对执行器和传感器故障的同时在线估计。首先采用动态线性化技术,将非线性系统等价转化为类线性模型,解决非线性系统难以精确建模的问题;其次,仅利用系统I/O数据,在数据驱动滤波和递归最小二乘算法的框架下,设计一种数据驱动自适应故障诊断方法,实现对两种故障失效因子的实时准确估计;最后,利用Lyapunov方法验证所提方法的稳定性,并利用对比仿真实验验证了该方法的有效性。; 来源：详细信息评论

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