仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2010年
7期
1509-1513
,共5页
林海军%滕召胜%刘让周%郑丹%吴阳平
林海軍%滕召勝%劉讓週%鄭丹%吳暘平
림해군%등소성%류양주%정단%오양평
汽车衡%故障称重传感器%故障%估计%径向基函数神经网络%自适应加权融合
汽車衡%故障稱重傳感器%故障%估計%徑嚮基函數神經網絡%自適應加權融閤
기차형%고장칭중전감기%고장%고계%경향기함수신경망락%자괄응가권융합
传统汽车衡任意一路称重传感器发生故障都将导致称重系统失效.提出了一种基于自适应加权融合的汽车衡故障传感器预估方法:根据多路称重传感器输出相关性和相邻传感器输出比值的相关性,建立基于径向基函数神经网络(RBFNN)的故障传感器输出预估网络和传感器输出比值的预估网络,得到两组冗余估计信号,采用自适应加权融合方法完成冗余信号融合,获得故障传感器输出估计值.仿真实验与现场测试表明,采用该方法的故障传感器称重误差小于任何单个预估网络误差和算术平均值融合误差,任一传感器发生故障时的汽车衡整体称重误差≤0.5%,避免了称重系统失效.
傳統汽車衡任意一路稱重傳感器髮生故障都將導緻稱重繫統失效.提齣瞭一種基于自適應加權融閤的汽車衡故障傳感器預估方法:根據多路稱重傳感器輸齣相關性和相鄰傳感器輸齣比值的相關性,建立基于徑嚮基函數神經網絡(RBFNN)的故障傳感器輸齣預估網絡和傳感器輸齣比值的預估網絡,得到兩組冗餘估計信號,採用自適應加權融閤方法完成冗餘信號融閤,穫得故障傳感器輸齣估計值.倣真實驗與現場測試錶明,採用該方法的故障傳感器稱重誤差小于任何單箇預估網絡誤差和算術平均值融閤誤差,任一傳感器髮生故障時的汽車衡整體稱重誤差≤0.5%,避免瞭稱重繫統失效.
전통기차형임의일로칭중전감기발생고장도장도치칭중계통실효.제출료일충기우자괄응가권융합적기차형고장전감기예고방법:근거다로칭중전감기수출상관성화상린전감기수출비치적상관성,건립기우경향기함수신경망락(RBFNN)적고장전감기수출예고망락화전감기수출비치적예고망락,득도량조용여고계신호,채용자괄응가권융합방법완성용여신호융합,획득고장전감기수출고계치.방진실험여현장측시표명,채용해방법적고장전감기칭중오차소우임하단개예고망락오차화산술평균치융합오차,임일전감기발생고장시적기차형정체칭중오차≤0.5%,피면료칭중계통실효.
