【摘 要】
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本文给出了基于神经网络进行故障诊断与容错控制的设计方法.利用平衡在线学习小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络的分类逼近能力,建立输入组到故障类型的精确映射,最终实现对系统的故障诊断.递推的BP神经网络对被控对象进行在线建模;当检测到系统的传感器出现故障时,BP神经网络停止学习,并且其的输出代替故障传感器的测量输出,从而实现容错控制.该方法对控制算法不需要进行改变,从而可以适合于各种非线性控制系统
【机 构】
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山东科技大学自动化系,青岛,266510 南开大学自动化系,天津,300071
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本文给出了基于神经网络进行故障诊断与容错控制的设计方法.利用平衡在线学习小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络的分类逼近能力,建立输入组到故障类型的精确映射,最终实现对系统的故障诊断.递推的BP神经网络对被控对象进行在线建模;当检测到系统的传感器出现故障时,BP神经网络停止学习,并且其的输出代替故障传感器的测量输出,从而实现容错控制.该方法对控制算法不需要进行改变,从而可以适合于各种非线性控制系统.最后,该控制方案用于加热炉控制系统的仿真中,仿真结果表明了该方法的有效性。
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