基于深度神经网络的非线性动态系统状态观测与估计系统产品系统

面向非线性动态系统中部分内部状态无法直接测量或传感器配置受限的问题，研究基于神经网络的数据驱动状态观测方法。通过采集系统输入、输出及状态轨迹数据训练神经网络，实现对不可直接测量状态的在线估计，可应用于工业过程监测、智能控制、故障诊断、机器人及复杂动态系统状态感知等场景。

系统主要包括非线性动态系统建模、仿真数据生成与预处理、神经网络状态观测器训练、模型验证及状态估计结果可视化等功能。以 Duffing 非线性振子和直流微电网系统为代表性对象，通过系统仿真生成状态与输出时序数据，构建前馈神经网络学习可测量信息与内部系统状态之间的非线性映射关系。训练完成后，将神经网络嵌入状态观测流程，对系统真实状态进行估计，并通过真实状态与估计状态的轨迹对比及误差分析验证模型性能。

本项目主要负责整体方案设计、动态系统建模、仿真数据生成、神经网络模型构建与训练以及实验结果分析。使用 Python 完成数据处理与系统仿真，基于 PyTorch 构建多层前馈神经网络，通过采样得到的系统状态与输出数据进行监督训练，并使用 Adam 优化算法完成模型参数优化。针对 Duffing 非线性振子和直流微电网等不同动态系统分别进行实验，将训练后的神经网络用于未知状态估计，并对真实状态、估计状态及估计误差进行可视化分析。项目重点探索数据驱动方法在非线性系统状态观测问题中的应用，为传统依赖精确数学模型的状态观测方法提供神经网络实现方案。