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深海海底观测网络信息采集监测系统设计与实现
海底观测网络 接驳盒 信息采集 监测系统
2014/4/30
设计了一套深海海底观测网络信息采集监测系统。提出了一种由监控中心层、传输主干网层和采集子网层构成的监测系统分层总体结构，并设计了相应的信息采集通信协议及控制策略。进行了高压环境下的通信实验，实验结果表明在40MPa的压力下，监测系统能正常工作，实验测试数据亦表明系统能用于深海海底观测网络的实时信息采集监测。
基于观测器的机械手神经网络自适应控制
机械手 观测器 神经网络
2008/12/25
提出了一种基于观测器的机械手神经网络自适应轨迹跟随控制器设计方法,这里机
械手的动力学非线性假设是未知的,并且假设机械手仅有关节角位置测量.文中采用一个线
性观测器重构机械手的关节角速度,用神经网络逼近修正的机械手动力学非线性,改进系统
的跟随性能.基于观测器的神经网络自适应控制器能够保证机械手角跟随误差和观测误差的
一致终结有界性以及神经网络权值的有界性,最后给出了机械手神经网络自适应控...
一种基于滑模—神经网络观测器的故障检测和诊断方法
2007/12/13
Abstract本文针对一类非线性系统，提出了一种用于故障检测和诊断的滑模观测器方法．其
中，观测器中的滑模项保证了该系统在无故障情况时的鲁棒性，并且系统运行的滑动区域提供了故障检测的条件．当检测出故障之后，观测器中的故障估计部分被启动，利用RBF神经网络估计故障，从而能在线辨识故障的形态．仿真结果验证了该方法的有效性．
一类基于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测
2007/12/12
Abstract针对一类仿射非线性动态系统，提出了一种基
于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测与隔离的新方法．该方法采用神经网络逼近观测器
系统中的非线性项，提高了状态估计的精度，并从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收
敛到零；另一方面引入神经网络分类器进行故障的模式识别，通过在神经网络输入端加入噪
声项来进行训练，提高神经网络的泛化逼近能力，从而保证对被监测系统的建模误差和外部
扰动...