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本文提出一种非传统的神经网络观测器用来估计非线性系统的未知非线性部分。该神经网络是三层网络,采用带修正项的误差反传算法进行训练,以保证跟踪的精度和权值的有界。且在Sigmoid活化函数中增加线性滤波器,以提高系统的抗干扰能力。然后利用Lyapunov直接法保证基于权值误差的非传统观测器的稳定性。最后将该观测器应用到二关节机械臂系统的状态观测中,仿真结果验证了有效性。