作者：王军号,孟祥瑞,吴宏伟 单位：中国煤炭学会 出版：《煤炭学报》2011年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMTXB2011050340 DOC编号：DOCMTXB2011050349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对瓦斯传感器常见的偏置型、冲击型、漂移型和周期型4种突发型故障，以小波分析和RBF神经网络为基础，提出了由小波包分解提取特征能量谱与扩展Kalman滤波算法(EKF)优化的RBF神经网络进行模式分类辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。对瓦斯传感器的输出信号进行小波包分解，运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法进行裁剪，获取最优的特征能量谱，经处理后作为特征向量训练EKF-RBF神经网络，采用参数增广和统计动力学方法，通过带有整定因子的EKF参数估计，用来辨识瓦斯传感器的故障类型。实验结果表明：该方法的辨识正确率在95%以上，误报率和漏报率都明显优于其他算法，能够有效用于瓦斯传感器的故障在线诊断。

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