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针对一般非线性系统的故障检测,从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法.该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器,在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下,通过对一般反向传播学习算法进行改进,提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辨识系统输出,再结合阈值故障检测策略检测系统故障.为保证算法具有较快的收敛速度,本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性.仿真结果表明,对一般非线性系统故障检测,该方法具有有效性和实时性,以及对噪