کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947311 | 1439577 | 2017 | 36 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A neural network approach to simultaneous state and actuator fault estimation under unknown input decoupling
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد شبکه عصبی به تخمین تقسیم حالت و محرک تخلیه بر اساس جداسازی ناشناخته ورودی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The paper deals with the problem of a neural network-based robust state and actuator fault estimator design for non-linear discrete-time systems. It starts from a review of recent developments in the area of robust estimators and observers for non-linear discrete-time systems and proposes less restrictive procedure for designing a neural network-based Hâ observer. The proposed approach guaranties a predefined disturbance attenuation level and convergence of the observer, as well as unknown input decoupling and state and actuator fault estimation. The main advantage of the design procedure is its simplicity. The paper presents an observer design procedure that is reduced to solving a set of linear matrix inequalities. The final part of the paper presents an illustrative example concerning an application of the proposed approach to the multi-tank system benchmark.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 250, 9 August 2017, Pages 65-75
Journal: Neurocomputing - Volume 250, 9 August 2017, Pages 65-75
نویسندگان
Piotr Witczak, Krzysztof Patan, Marcin Witczak, Marcin Mrugalski,