针对一类含有建模误差的非线性系统, 研究了基于状态估计的智能故障诊断方法. 首先提出一种状态估计
器设计方法; 然后在进行状态估计的同时用RBF 神经网络来逼近系统所发生的故障. 故障估计器的输入为系统的状
态估计, 所估计出的故障既可用作故障容错控制, 也可用作报警. 根据微分同胚, 将含有建模误差的非线性系统变换
为易于分析的规范形式, 并在此基础上分析了故障诊断系统的稳定性和鲁棒性. 仿真例子证明了该方法的有效性.