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基于神经网络的航空传感器故障检测
被引量：
1
1
作者
罗云林
吴宇星
《控制工程》
CSCD
2008年第S2期171-173,共3页
用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先,用已获得的正常飞行数据通过离线训练的方法训练神经网络并构造估计器的结构,然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为估计器对传感器的读数进行一步预测。若预测值与传感器实际值...
用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先,用已获得的正常飞行数据通过离线训练的方法训练神经网络并构造估计器的结构,然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为估计器对传感器的读数进行一步预测。若预测值与传感器实际值之间的差值仅为递推误差和传感器输出噪声,则认为传感器工作正常,若相应的残差分量显著增大,则认为传感器故障。因此设计了相应的检测策略进行故障检测,以达到既避免不必要的报警、切换,又准确、及时的监测、报警。通过仿真试验验证,结果证明该方法可行。
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关键词
BP
网络
故障检测
神经网络估计器
航空传感
器
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职称材料
基于多观测器的UVMS自适应神经网络抗扰控制
被引量：
3
2
作者
张宁
王红都
+1 位作者
黎明
侯冬冬
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第11期2143-2152,共10页
水下机器人机械臂系统(UVMS)往往面临高度非线性、模型不确定、复杂海洋干扰及执行器死区非线性等因素,严重影响控制精度。首先将UVMS水动力学模型与死区非线性特性变换为模型已知和未知两部分,其中未知部分与其他干扰归结为总干扰。接...
水下机器人机械臂系统(UVMS)往往面临高度非线性、模型不确定、复杂海洋干扰及执行器死区非线性等因素,严重影响控制精度。首先将UVMS水动力学模型与死区非线性特性变换为模型已知和未知两部分,其中未知部分与其他干扰归结为总干扰。接下来利用基于径向基函数(RBF)的自适应神经网络逼近未知非线性函数,并构造神经网络性能估计器,利用其估计误差设计了一种新颖的神经网络干扰观测器来估计总干扰。在此基础上提出了一种基于神经网络干扰观测器、性能估计器以及多补偿器的自适应神经网络抗扰控制算法,并利用李雅普诺夫方法分析了闭环系统的稳定性。最后将所提的算法运用到6自由度UVMS进行仿真实验,并通过对比验证了本文所提控制算法的有效性。
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关键词
RBF
神经网络
控制
水下机
器
人机械臂系统
神经网络
性能
估计
器
神经网络
干扰观测
器
执行
器
死区
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职称材料
基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位自适应控制
3
作者
陈兴华
韩旭
+2 位作者
刘彩云
夏国清
李娟
《船舶力学》
北大核心
2025年第4期547-559,共13页
本文研究船舶动力定位(DP)系统中存在的推进器动态特性、模型参数不确定、推进器输入饱和及外部扰动未知等问题,提出一种基于有限时间指令滤波反步法的鲁棒自适应动力定位控制方法,该方法不仅具有滤波反步法的优点还能保证控制系统在有...
本文研究船舶动力定位(DP)系统中存在的推进器动态特性、模型参数不确定、推进器输入饱和及外部扰动未知等问题,提出一种基于有限时间指令滤波反步法的鲁棒自适应动力定位控制方法,该方法不仅具有滤波反步法的优点还能保证控制系统在有限时间内收敛。首先,采用神经网络技术对系统中的非线性项进行逼近;其次,设计有限时间辅助动态系统(FTADS)解决推进器输入饱和问题;最后,结合设计的神经网络估计值和FTADS,采用有限时间指令滤波反步法对控制器进行设计,利用Lyapunov稳定性理论证明系统跟踪误差和参数估计误差是有限时间收敛的。并对所提控制方法进行仿真实验,仿真结果表明所提出的控制器是有效性的。
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关键词
动力定位系统
推进
器
动态特性
神经网络估计器
有限时间指令滤波反步法
有限时间收敛
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职称材料
题名
基于神经网络的航空传感器故障检测
被引量：
1
1
作者
罗云林
吴宇星
机构
中国民航大学航空自动化学院
出处
《控制工程》
CSCD
2008年第S2期171-173,共3页
文摘
用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先,用已获得的正常飞行数据通过离线训练的方法训练神经网络并构造估计器的结构,然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为估计器对传感器的读数进行一步预测。若预测值与传感器实际值之间的差值仅为递推误差和传感器输出噪声,则认为传感器工作正常,若相应的残差分量显著增大,则认为传感器故障。因此设计了相应的检测策略进行故障检测,以达到既避免不必要的报警、切换,又准确、及时的监测、报警。通过仿真试验验证,结果证明该方法可行。
关键词
BP
网络
故障检测
神经网络估计器
航空传感
器
Keywords
BP networks
fault detection
neural networks estimator
aeronautical sensor
分类号
V267 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
基于多观测器的UVMS自适应神经网络抗扰控制
被引量：
3
2
作者
张宁
王红都
黎明
侯冬冬
机构
中国海洋大学工程学院
中国船舶集团有限公司
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第11期2143-2152,共10页
基金
中央高校基本科研业务费专项(201964012)
山东省自然科学基金(ZR202103010892)
河南省水下智能装备重点实验室开放基金(20210185)。
文摘
水下机器人机械臂系统(UVMS)往往面临高度非线性、模型不确定、复杂海洋干扰及执行器死区非线性等因素,严重影响控制精度。首先将UVMS水动力学模型与死区非线性特性变换为模型已知和未知两部分,其中未知部分与其他干扰归结为总干扰。接下来利用基于径向基函数(RBF)的自适应神经网络逼近未知非线性函数,并构造神经网络性能估计器,利用其估计误差设计了一种新颖的神经网络干扰观测器来估计总干扰。在此基础上提出了一种基于神经网络干扰观测器、性能估计器以及多补偿器的自适应神经网络抗扰控制算法,并利用李雅普诺夫方法分析了闭环系统的稳定性。最后将所提的算法运用到6自由度UVMS进行仿真实验,并通过对比验证了本文所提控制算法的有效性。
关键词
RBF
神经网络
控制
水下机
器
人机械臂系统
神经网络
性能
估计
器
神经网络
干扰观测
器
执行
器
死区
Keywords
Radial basis function(RBF)neural network control
underwater vehicle manipulator system(UVMS)
neural network performance estimator
neural network disturbance observer
actuator dead-zone
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位自适应控制
3
作者
陈兴华
韩旭
刘彩云
夏国清
李娟
机构
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
广东理工学院
山东工商学院
出处
《船舶力学》
北大核心
2025年第4期547-559,共13页
基金
工信部“第七代超深水钻井平台(船)创新专项”。
文摘
本文研究船舶动力定位(DP)系统中存在的推进器动态特性、模型参数不确定、推进器输入饱和及外部扰动未知等问题,提出一种基于有限时间指令滤波反步法的鲁棒自适应动力定位控制方法,该方法不仅具有滤波反步法的优点还能保证控制系统在有限时间内收敛。首先,采用神经网络技术对系统中的非线性项进行逼近;其次,设计有限时间辅助动态系统(FTADS)解决推进器输入饱和问题;最后,结合设计的神经网络估计值和FTADS,采用有限时间指令滤波反步法对控制器进行设计,利用Lyapunov稳定性理论证明系统跟踪误差和参数估计误差是有限时间收敛的。并对所提控制方法进行仿真实验,仿真结果表明所提出的控制器是有效性的。
关键词
动力定位系统
推进
器
动态特性
神经网络估计器
有限时间指令滤波反步法
有限时间收敛
Keywords
dynamic positioning system
thruster dynamics
neural network
finite-time command filtered backstepping
finite-time convergence
分类号
U664.3 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U664.82 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的航空传感器故障检测
罗云林
吴宇星
《控制工程》
CSCD
2008
1
在线阅读
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职称材料
2
基于多观测器的UVMS自适应神经网络抗扰控制
张宁
王红都
黎明
侯冬冬
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位自适应控制
陈兴华
韩旭
刘彩云
夏国清
李娟
《船舶力学》
北大核心
2025
0
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职称材料
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