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申请/专利权人：沈阳航空航天大学
摘要：本发明提出了一种基于HBF神经网络观测器的故障诊断方法，用于智能故障诊断。该方法采用HBF神经网络，通过采用Mahalanobis-like距离来表示向量间的相似度，简化了神经元数目及计算速度，同时建立该神经网络状态观测器，对工程中抽象出来的非线性系统进行观测，并利用这个状态观测器的输出值，进行下一步的系统输出预报，从而便可实现系统的故障诊断与检测。
主权项：一种基于HBF神经网络观测器的故障诊断方法，其是在样本系统数学模型建立的基础上进行的，其特征在于：其过程如下：1、选取样本系统的样本输入和样本输出；2、将样本系统的样本输入输入超基函数神经网络观测器得到估计输出；3、根据估计输出和实际输出得到估计输出残差为：eyt=yt-y^t]]式中，yt表示样本输出，表示估计输出；设误差估计函数为式中，U为加权对角矩阵；其故障检测规则为：其中，T为故障检测的阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳航空航天大学 一种基于HBF神经网络观测器的故障诊断方法
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