A Neuro-Augmented Observer for Robust Fault Detection in Nonlinear Systems
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-12-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A new fault detection method using neural-networks-augmented state observer for nonlinear systems is presented in this paper.
The novelty of the approach is that instead of approximating the entire nonlinear system with neural network, we only approximate the unmodeled part that is left over after linearization, in which a radial basis function (RBF) neural network is adopted.
Compared with conventional linear observer, the proposed observer structure provides more accurate estimation of the system state.
The state estimation error is proved to asymptotically approach zero by the Lyapunov method.
An aircraft system demonstrates the efficiency of the proposed fault detection scheme, simulation results of which show that the proposed RBF neural network-based observer scheme is effective and has a potential application in fault detection and identification (FDI) for nonlinear systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gong, Huajun& Zhen, Ziyang. 2012. A Neuro-Augmented Observer for Robust Fault Detection in Nonlinear Systems. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001919
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gong, Huajun& Zhen, Ziyang. A Neuro-Augmented Observer for Robust Fault Detection in Nonlinear Systems. Mathematical Problems in Engineering No. 2012 (2012), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001919
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gong, Huajun& Zhen, Ziyang. A Neuro-Augmented Observer for Robust Fault Detection in Nonlinear Systems. Mathematical Problems in Engineering. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001919
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1001919
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر