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摘 要:本发明公开一种数据驱动的非线性系统执行器故障因子的辨识方法,属于智能控制领域。数据驱动的框架下,针对具有执行器故障的非线性系统的故障失效因子辨识问题,辨识方法如下:建立非线性系统;将非线性系统动态线性化为带执行器故障失效因子的等价线性数据模型;设计更新算法估计线性数据模型中的伪偏导数;设计状态观测器对系统状态进行估计;设计故障因子的在线估计算法实现故障因子的估计。本发明公开的数据驱动的非线性系统执行器故障因子的辨识方法可以对非线性系统中的执行器故障失效因子进行在线估计,使用了数据驱动的方法,能够不依赖具体模型信息,在具有良好的适应性的前提下,满足了对执行器故障进行估计的要求。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010626098.7 | 专利名称: | 一种数据驱动的非线性系统执行器故障因子的辨识技术 |
申请日: | 2020-07-02 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市崂山区松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B23/02搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |