【摘 要】
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针对一类非线性系统,提出了一种用于执行器故障检测的神经网络观测器方法.这种非线性系统具有未知非线性函数,不需要满足结构匹配条件,并且不要求系统状态可测.观测器利用神
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针对一类非线性系统,提出了一种用于执行器故障检测的神经网络观测器方法.这种非线性系统具有未知非线性函数,不需要满足结构匹配条件,并且不要求系统状态可测.观测器利用神经网络器逼近系统中的未知非线性项,提高了状态估计的精度.估计的残差提供了故障检测的手段, 另一方面利用自适应律进行故障的识别.基于李亚普诺夫方法,从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零.最后,仿真结果表明该方法的有效性.
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