神经网络未知输入观测器在非线性系统故障检测中的应用

"基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测1.PDF" 本文主要探讨了在存在不确定性及系统故障的非线性系统中，如何利用神经网络设计全阶未知输入观测器来实现有效的故障检测。作者张正道和胡寿松提出的方法旨在克服系统不确定性带来的挑战，并能快速准确地识别系统的故障。 首先，他们构建了一种全阶未知输入观测器，该观测器不仅能够获取系统的状态观测信号，还能同时提供故障观测信号。观测器的这种设计思路有助于分离系统状态和故障信息，从而更好地理解和分析系统行为。 为了增强观测器对系统不确定性的鲁棒性，他们在故障观测神经网络的权重调整规则中引入了死区函数。这一创新使得观测器在面对系统参数的波动或未知扰动时，能保持稳定且准确的性能。死区函数的引入有助于减少因不确定性导致的观测误差，提高故障检测的精度。 接下来，利用得到的故障观测信号，作者提出了一种方法来检测系统的缓变故障和突变故障。这种方法强调了快速检测和低误检率的重要性，这对于实时监控和预防系统故障至关重要。通过对故障信号的实时分析，可以及时发现潜在的问题，避免严重故障的发生，保障系统的安全运行。 通过具体的仿真示例，作者证明了所提方法的有效性。这些示例展示了在不同工况下，基于未知输入观测器的故障检测策略如何准确地识别和隔离故障，验证了其在实际应用中的可行性。 最后，文章提及了该研究背后的资金支持，包括国家自然科学基金、国防基础科研基金和航空科学基金，这表明了该研究的重要性和实际意义。文章的发表也表明，对于不确定非线性系统的故障检测是当前学术界关注的热点问题，具有广阔的应用前景。 总结起来，这篇论文提出的基于未知输入观测器的故障检测方法，结合神经网络和死区函数，为处理具有不确定性的非线性系统故障提供了一种强大而有效的工具，有助于提高系统可靠性，并对实际工程问题有重要的指导价值。