计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
5期
343-347
,共5页
线控转向%传感器%容错控制%邻域粗糙集%径向基神经网络
線控轉嚮%傳感器%容錯控製%鄰域粗糙集%徑嚮基神經網絡
선공전향%전감기%용착공제%린역조조집%경향기신경망락
在汽车线控转向优化控制的研究中,汽车传感器容错技术模型精确度低和易受扰动影响等问题、造成汽车的安全性能受到影响.针对传统解析关系模型精度低,采用了邻域粗糙集模型对传感器信息进行预处理,用以精确找出与容错对象存在解析关系的相关联传感器信息;为了消除观测器的扰动影响,利用了神经网络组建容错对象的冗余信息,将关联传感器信号作为径向基神经网络的输入,容错对象的信号用作进行监督训练.利用神经网络的估计输出和容错对象的输出差值,即残差是否超出门限来实现故障判别,在残差超过门限后进行输出控制,屏蔽故障传感器输出,可用神经网络的估计输出来完成信号补偿.通过仿真表明,改进设计具有较好的抗噪性和逼近能力,能很好的完成故障检测和信号补偿,达到容错控制的目的.
在汽車線控轉嚮優化控製的研究中,汽車傳感器容錯技術模型精確度低和易受擾動影響等問題、造成汽車的安全性能受到影響.針對傳統解析關繫模型精度低,採用瞭鄰域粗糙集模型對傳感器信息進行預處理,用以精確找齣與容錯對象存在解析關繫的相關聯傳感器信息;為瞭消除觀測器的擾動影響,利用瞭神經網絡組建容錯對象的冗餘信息,將關聯傳感器信號作為徑嚮基神經網絡的輸入,容錯對象的信號用作進行鑑督訓練.利用神經網絡的估計輸齣和容錯對象的輸齣差值,即殘差是否超齣門限來實現故障判彆,在殘差超過門限後進行輸齣控製,屏蔽故障傳感器輸齣,可用神經網絡的估計輸齣來完成信號補償.通過倣真錶明,改進設計具有較好的抗譟性和逼近能力,能很好的完成故障檢測和信號補償,達到容錯控製的目的.
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