基于RBF神经网络观测器飞控系统故障诊断

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 21次 | 上传用户:yx065781080
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为了解决非线性系统采用解析方法进行故障诊断困难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出了一种基于RBF神经网络观测器的故障检测与诊断方法,并详细论述了该故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的飞行控制系统的作动器模型为例,仅作动器的输入输出可测量,通过构造RBF神经网络观测器来拟合作动器系统模型,逼近其在正常情况下的输出。最后在飞控系统的闭环控制环境下,对作动器的三种典型故障进行了计算机仿真诊断,结果表明故障诊断方法是有效的。
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研究了电流模式控制的电力并网逆变器的PR(proportion resonant)控制策略,针对提高并网供电功率优化逆变换器设计,分析了含LCL滤波器的电流双环控制电力并网逆变器模型。目前采用的比例谐振控制器难以用数字控制器实现的问题,提出了BP神经网络的增量式PR控制技术。在MATLAB平台上,建立数学模型仿真。仿真结果证明,在电流发生突变情况下,采用BP神经网络的电力并网逆变器的增量式PR控制