基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测.pdf

【基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测】是一种故障检测技术，它利用了小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）的特性来处理非线性系统的故障识别问题。小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络的模型，具有强大的非线性映射能力和良好的泛化能力，适用于处理具有复杂非线性行为的系统。 在本文中，作者针对一类非线性系统提出了一种自适应故障检测方法。通过设计自适应状态观测器技术，利用小波神经网络作为观测器，能够有效地观测系统当前的状态。这种观测器能够捕捉系统的非线性特征，从而提高故障检测的准确性。接着，文章利用Lyapunov直接方法从理论上证明了小波神经网络故障检测观测器的稳定性，确保了在实际应用中的可靠性。 故障检测是系统工程中至关重要的任务，尤其在面对复杂系统中出现的干扰、不确定性以及难以描述的非线性特性时。传统的故障检测方法包括基于信号处理、基于知识和基于模型的方法。基于模型的故障诊断，特别是状态观测器技术，因其在反馈控制、系统监控和故障估计等领域的广泛应用而备受关注。 文中提到的一些研究工作，如TAN等人采用滑模观测器进行鲁棒故障检测，PIR MORADI等人利用模型状态估计法进行航天器姿态确定系统的故障检测与分离，以及WANG等人将解析冗余技术应用于航天器姿态控制系统的故障诊断，都展示了不同观测器技术在故障诊断中的有效性。然而，这些方法在处理复杂的非线性动态系统时，会遇到计算复杂度高和变量解耦问题。 神经网络，尤其是小波神经网络，由于其对非线性函数的逼近能力和并行处理能力，成为了解决此类问题的理想工具。闻新等人提出的自组织在线学习算法，通过非线性时变系统的自适应模糊神经网络状态观测器，以及冒泽慧等人构建的神经网络自适应观测器，都是利用神经网络解决故障检测问题的例子。 基于小波神经网络的故障检测方法为非线性系统的故障诊断提供了一个有效途径。它能够处理系统的非线性行为，通过自适应观测器实时监测系统状态，并通过理论上的稳定性分析保证了检测的可靠性。这种方法在实际工程应用中具有广泛的应用前景，特别是在航空航天、化工和其他复杂系统领域。