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针对一类不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络在线逼近结构的鲁棒故障检测方法.该方法通过构造神经网络通过在线逼近结构学习非线性故障特性来监测动态系统的反常行为,当故障发生时,在线估计器可逼近各种可能的未知故障,然后对其进行诊断和适应.神经网络权重的在线学习律没有持续激励的要求,并采用Lyapunov稳定性理论保证了闭环误差系统一致最终有界稳定.