基于神经网络的Wiener系统故障检测策略：ARMA模型与卡尔曼滤波的应用

本文主要探讨了"基于神经网络的Wiener系统故障检测方法"，发表于2005年11月的东南大学学报(自然科学版)第35卷增刊(Ⅱ)。研究针对的是特定类型的Wiener系统，其线性部分严格正定且非线性部分可逆。这种系统在工业控制和信号处理等领域有着广泛应用，但故障检测是确保其正常运行的关键环节。 作者沈艳霞、朱嵘和纪志成提出了一个新颖的故障检测策略，利用神经网络进行参数估计。他们认识到传统的故障检测方法可能受到系统内部未知干扰和噪声的影响，因此引入了卡尔曼滤波器这一强大的工具，用于有效地滤除这些不确定性因素，提高参数估计的准确性。 首先，研究者将Wiener模型转换为ARMA模型，这一步骤有助于简化分析并提取出线性部分的关键参数。然后，神经网络被设计用来在线实时估计这些参数。值得注意的是，神经网络作为非线性建模工具，能够适应复杂系统的行为，通过学习和自适应调整来逼近真实的系统动态。 故障检测的核心思想是通过比较神经网络估算的参数值与实际测量值，当两者出现显著偏差时，判断可能存在系统故障。这种方法具有显著的优势，即它既考虑了系统的动态特性，又能有效处理噪声和未知干扰，提高了故障检测的准确性和鲁棒性。 文中提供的仿真实例是评估这种方法的有效性的关键部分，它展示了在各种模拟环境下，基于神经网络的故障检测策略如何准确地识别和定位故障，从而支持系统的维护和优化。 这篇论文的重要贡献在于结合了神经网络和卡尔曼滤波技术，提出了一种创新的Wiener系统故障检测方法，对于保障工业过程稳定性和提高设备安全性具有重要的实践价值。同时，它也展示了理论研究如何转化为实际应用中的解决方案，促进了控制科学领域的技术进步。