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Design of Fault Detection Observer Based on hyper basis function

Tsinghua Science and Technology 2015年第2期20卷 200-204页

作者： Xin Wen Xingwang Zhang Yaping Zhu Faculty of Aerospace Engineering Shenyang Aerospace University College Astronautics Nanjing University of Aeronautics and Astronautics College Astronautics Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

In this paper, we propose the hyper basis function （HBF） neural network on the basis of Radial basis function （RBF） neural network. Compared with RBF, HBF neural networks have a more generalized ability with different activation functions. A decision tree algorithm is used to determine the network center. Subsequently, we design an adaptive observer based on HBF neural networks and propose a fault detection and diagnosis method based on the observer for the nonlinear modeling ability of the neural network. Finally, we apply this method to nonlinear systems. The sensitivity and stability of the observer for the failure of the nonlinear systems are proved by simulation, which is beneficial for real-time online fault detection and diagnosis.

关键词： observer fault detection hyper basis function neural networks

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