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	一种基于UIO和动态神经网络的复合故障诊断方法
	郝悍勇 ; 张宇 ; 孙增圻 ; HAO Hanyong ; ZHANG Yu ; SUN Zengqi
	2010-07-15 ; 2010-07-15
会议名称	2005年中国智能自动化会议论文集 ; 2005年中国智能自动化会议 ; 中国青岛 ; CNKI ; 中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所
关键词	故障诊断 动态神经网络 未知输入观测器 Fault Diagnosis Dynamic Neural Network Unknown Input Observer TP277
其他题名	Compound Fault Diagnosis Approach Based on UIO and Dynamic Neural Network
中文摘要	故障检测和分离是故障诊断中的重要内容。本文提出了一个基于未知输入观测器(UIO)加动态神经网络的复合故障诊断方法。使用未知输入观测器来对建模误差有一定的鲁棒性。针对系统中发生的不同类型故障,应用动态神经网络(DNN)来对残差进行故障模式匹配和识别。因此,复合方法可以有效地完成故障检测、分离和识别的任务。并且以一个化学反应器模型来进行基于该复合方法的仿真实验,检验了这种复合方法的良好效果。; Fault detection and isolation are important parts in fault diagnosis. A compound approach with UIO and dynamic neural network is proposed. UIO is robust to certain degree of modeling uncertainties. A bank of dynamic neural networks is trained to recognize modes of faults by corresponding residuals. So, compound approach can perform fault detection, isolation, recognization efficiently. A test of fault diagnosis on model of a chemical reactor is performed. The advantages of compound approach are testified.; 国家重点基础研究专项基金(G2002cb312205); 国家自然科学基金资助项目(60174018); 国家自然科学基金重大研究计划专项基金(90205008)
语种	中文 ; 中文
内容类型	会议论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/69984]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	郝悍勇,张宇,孙增圻,等. 一种基于UIO和动态神经网络的复合故障诊断方法[C]. 见:2005年中国智能自动化会议论文集, 2005年中国智能自动化会议, 中国青岛, CNKI, 中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所.

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