作者：王秀青,侯增广,曾慧,吕锋,潘世英 单位：上海交通大学 出版：《上海交通大学学报》2015年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSHJT2015060100 DOC编号：DOCSHJT2015060109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器BP网络掘进机截割部故障诊断研究》PDF+DOC2016年第09期 尹同舟,唐至威,杨健健,吴淼 《冗余捷联惯组故障诊断等价向量的补偿》PDF+DOC2016年第06期 王易南,任子君,陈朋印,闫杰,陈凯 《基于进化支持向量机的机载燃油泵故障诊断及实验研究》PDF+DOC2016年第05期 梁威,景博,焦晓璇,羌晓清,刘晓东 《基于颜色识别的智能搬运机器人的设计》PDF+DOC2017年第10期 郑永涛,叶仕通,张钊 《基于机械臂的全自动智能坐便器测试系统》PDF+DOC2019年第03期 蔡雨冬,范永铿,覃健聪 《EAST柔性机械手臂体数据采集系统设计》PDF+DOC2018年第02期 梁世盛,魏晓阳,王海勇,袁茂强,敖飞平 《嵌入式Linux在液压系统的状态监测与故障诊断中的应用》PDF+DOC2006年第02期 潘兵,熊静琪 《融合多传感器信息的数控机床故障诊断专家系统开发》PDF+DOC2012年第07期 张爱瑜,赵晓光,张磊 《基于自动控制技术的多手臂水果采摘装置的设计》PDF+DOC2015年第09期 赵东辉,张慧 《基于历史故障库的汽车电子系统故障诊断方法》PDF+DOC2013年第04期 董杰,李杨,李研强,李小伟,王知学

    • 提出一种新型的多传感器信息融合方法，并将此方法与支持向量机相结合，针对生产装配线上机械手在向抓握物体位置行进时遇到的机械手受阻、前方碰撞、除前方外其他方向碰撞3种故障形式进行诊断；通过适当融合向量的选取、支持向量机模型参数的寻优，成功地对3种故障进行了诊断；同时，对多传感器信息融合方法中的融合向量属性数量的选择进行了分析.结果表明，在传感器测量数据一定的条件下，融合数据属性数量的选取对融合向量样本的数量、分类的准确率均有影响。

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