基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)傳感器故障診斷方法

式中：ai是以ci為中心的樣本子集。
基函數(shù)中心和寬度參數(shù)確定后，隱含層執(zhí)行的是一種固定不變的非線性變換，第i個隱節(jié)點輸出定義為：

2．3 調(diào)節(jié)隱層單元到輸出單元間的連接權(quán)
網(wǎng)絡(luò)的目標函數(shù)為：

也就是總的誤差函數(shù)。式中：y(xk)是相對于輸入xk的實際輸出；y(xk)是相對于xk的期望輸出；N為訓(xùn)練樣本集中的總樣本數(shù)。對于RBFNN，參數(shù)的確定應(yīng)能是網(wǎng)絡(luò)在最小二乘意義下逼近所對應(yīng)的映射關(guān)系，也就是使E達到最小。因此，這里利用梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)隱含層到輸出層的權(quán)值ω，使目標函數(shù)達到最小。

式中：η為學(xué)習(xí)率，取值為0～1之間的小數(shù)。根據(jù)上面式(6)，式(7)最終可以確定權(quán)值叫的每步調(diào)整量：

圖2中虛線框所示部分即為RBFNN觀測器原理?；舅枷耄和ㄟ^正常情況下非線性系統(tǒng)的實際輸入和傳感器的輸出學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，用已經(jīng)訓(xùn)練好的觀測器的輸出于實際系統(tǒng)的輸出做比較，將兩者之差做殘差，再對殘差進行分析、處理，得到故障信息，并利用殘差信號對傳感器故障原因進行診斷。