基于状态估计的非线性系统智能故障诊断方法

本文主要探讨了一类基于状态估计的智能故障诊断方法在含有建模误差的非线性系统中的应用。针对这类复杂系统，研究者首先提出了一种创新的状态估计器设计策略，该状态估计器旨在准确捕捉系统的实时运行状态，即使在存在模型不确定性的情况下也能提供可靠的估计结果。 在实现状态估计的过程中，研究人员采用了径向基函数(RBF)神经网络，这种神经网络以其良好的泛化能力和适应性而被用于逼近系统可能发生的故障模式。RBF网络作为故障估计器的组成部分，能够学习和识别不同故障特征，从而实现实时故障识别，并将这些信息转化为故障信号，供故障容错控制或报警系统使用。 为了深入分析这个故障诊断系统，作者利用微分同胚理论将含有建模误差的非线性系统转换成更易于分析的规范形式。通过这种转换，可以有效地处理系统非线性和不确定性带来的复杂性，从而对系统的稳定性及鲁棒性进行了深入的研究。稳定性指的是系统在面对小扰动时仍能保持其正常运行的能力，而鲁棒性则涉及系统在面对未知或预期外的变化时的性能表现。 最后，通过仿真实例验证了这种方法的有效性。实验结果显示，基于状态估计的智能故障诊断策略不仅能够有效地检测到故障，还能提供足够的信息进行有效的故障应对，显著提高了系统的可靠性和安全性。此外，该方法还展示了在实际工程应用中的实用价值，尤其是在航空航天、自动化控制等领域，对于提高系统故障预防和快速恢复能力具有重要意义。 本文的主要贡献在于提出了一种结合状态估计和神经网络技术的智能故障诊断策略，适用于复杂的非线性系统，为系统的故障预警和容错控制提供了强有力的支持。同时，其理论分析和实验验证表明了该方法在实际工程问题中的可行性和优越性。