【摘 要】
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将扩展卡尔曼滤波用于RBF网络的权值更新，使该网络能满足动态建模的要求，不仅很好地逼近正常工况下的对象，也能及时有效地重构故障工况模型。基于Lyapunov稳定性推导得到的PID参
【机 构】
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工业自动化国家工程研究中心华东理工大学分部
【基金项目】
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上海市曙光资助项目(03SG26)
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将扩展卡尔曼滤波用于RBF网络的权值更新，使该网络能满足动态建模的要求，不仅很好地逼近正常工况下的对象，也能及时有效地重构故障工况模型。基于Lyapunov稳定性推导得到的PID参数自整定算法，保证了基于RBF网络的PID控制算法使跟踪误差收敛。在CSTR系统中，仿真实例说明该方法用于对象元部件故障的检测是有效的。
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