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提出了一种ＢＰ神经网络在线自学习方式及用该方式建立自适应非线性滤波器的方法，并提出了基于该ＢＰ滤波器对机器人系统进行在线实时状态跟踪、预报和突变性故障检测的方法。为了快速、正确地检测出故障，设计了一复合故障检测策略。对所提方式、方法及策略进行了仿真验证。
神经网络自适应非线性滤波器及在线故障检测
【摘 要】
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提出了一种ＢＰ神经网络在线自学习方式及用该方式建立自适应非线性滤波器的方法，并提出了基于该ＢＰ滤波器对机器人系统进行在线实时状态跟踪、预报和突变性故障检测的方法。为了快速
【机 构】
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北京航空航天大学自动控制系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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1997年1期
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