神经网络观测器在非线性系统故障调节中的应用

"基于神经网络观测器的一类非线性系统的故障调节 (2007年)" 这篇2007年的论文聚焦于使用神经网络观测器来处理非线性系统的故障调节问题。作者冒泽慧和姜斌来自南京航空航天大学自动化学院。他们提出了一种方法，将通常的非线性系统模型转换成输出反馈的形式，以便更好地进行故障检测和补偿。 在非线性系统中，由于其复杂的动态特性，传统的线性控制策略往往难以应对。论文指出，可以通过神经网络的一致逼近能力来处理这种非线性。神经网络可以近似任何非线性连续函数，因此，它们被用来构建一个自适应观测器。这个观测器的作用是生成反映系统内部状态和故障信息的残差。通过分析这些残差，系统能够实时在线估计出现的故障情况。 一旦故障被估计出来，论文接着描述了如何通过修改控制律来补偿故障对系统性能的影响。控制律的修正旨在抵消故障导致的不良效应，确保系统的稳定运行。这里，Lyapunov稳定性理论被应用来证明整个系统的稳定性。Lyapunov稳定性理论是一种分析系统稳定性的数学工具，通过定义一个合适的Lyapunov函数，可以证明系统状态是否能保持在期望的平衡点附近。 论文的仿真结果显示，这种方法在实践中是有效的，能够成功地识别和补偿非线性系统中的故障。通过这种方式，不仅能够提高系统的鲁棒性，还能保证在出现故障时仍能维持良好的控制性能。 关键词包括神经网络、自适应观测器和故障调节，表明该研究的核心内容涉及利用神经网络技术设计自适应观测器，以及在非线性系统中实现故障检测和补偿。中图分类号TP277表示这属于自动控制技术领域，文献标识码A则表明这是一篇学术论文。 总结来说，这篇论文提出了一种创新的神经网络观测器方案，用于解决非线性系统的故障调节问题。通过神经网络的自适应能力，能够有效地估计和补偿系统故障，保证系统的稳定性和控制性能。这一方法对于复杂非线性系统的故障诊断和控制具有重要的理论和实践意义。