非线性系统执行器故障检测：神经网络观测器方法

"执行器故障检测的神经网络观测器方法 (2002年)，由马立玲、杨英华和王福利撰写，是一项基于辽宁省自然科学基金资助的科研成果。该研究针对非线性系统，尤其是那些包含未知非线性函数且状态不可测的系统，设计了一种神经网络观测器来检测执行器的故障。观测器借助神经网络来逼近系统中的未知非线性部分，从而提高状态估计的准确性。 在该方法中，通过估计的残差来实现故障检测，并利用自适应算法辅助识别故障。研究者运用李亚普诺夫稳定性理论证明了状态估计误差的稳定性，能确保其渐近收敛至零，这意味着观测器能够有效地跟踪系统状态并检测出潜在的执行器故障。 论文指出，传统的执行器故障检测方法多针对线性系统，而对非线性系统的处理相对较少。尽管有研究如Demetriou和Chen的工作，但他们的方法或要求状态完全可测，或需满足特定的匹配条件。而该研究提出的新方法则放宽了这些限制，为非线性系统的故障检测提供了一个新的解决方案。 通过仿真结果，作者们验证了该神经网络观测器方法的有效性。这项工作对于提升控制系统的可靠性，尤其是在大规模复杂系统中的执行器故障检测，具有重要的理论和实践价值。执行器故障不仅影响控制性能，还可能威胁整个系统的安全性，因此，对执行器的故障诊断技术进行了深入研究，为实际工程应用提供了有力的工具。 关键词包括执行器、故障检测、故障诊断、神经网络、观测器和非线性系统。此项研究拓展了非线性系统故障检测的理论框架，为后续相关领域的研究奠定了基础。"