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Interval analysis for neural networks with application to fault detection

Science China(Information Sciences) 2024年第11期67卷 222-237页

作者： Zhenhua WANG Youdao MA Song ZHU Thach Ngoc DINH Yi SHEN Department of Control Science and Engineering Harbin Institute of Technology National Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Agent Cooperation School of Mathematics China University of Mining and Technology The CEDRIC-Lab Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM)

This paper investigates an interval analysis method for neural networks and applies it to fault detection for systems with unknown but bounded measurement noise. First, a novel interval analysis method is presented, which can compute the bounds of the output of a feedforward neural network subject to a bounded input. By applying the proposed interval analysis method to a network trained with fault-free system data, adaptive thresholds for fault detection are computed. Finally, one can acquire fault detection results via a fault detection strategy. The proposed method can achieve tight bounds of the network output and employ simple operations, which leads to accurate fault detection results and a low computational burden.A numerical simulation and an experiment on an AC servo motor are given to illustrate the effectiveness and superiority of the proposed method.

关键词： interval analysis feedforward neural network fault detection adaptive thresholds

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