作者：赵乃卓,伍江超 单位：中国计算机自动测量与控制技术协会 出版：《计算机测量与控制》2013年第08期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJZCK2013080040 DOC编号：DOCJZCK2013080049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对矿用传感器系统检测复杂、难以确定故障源等问题，提出一种基于主元分析(Principal component analysis，PCA)和信息融合理论的传感器故障诊断方法；首先利用主元分析法对监测样本数据进行处理，实现数据的约简降维，然后对得到的低维特征数据进行关联，构建PCA模型，利用其判断系统是否有故障源，若发现有传感器产生故障，则用小波神经网络和D-S证据理论构成特征层、决策层两级信息融合结构，对信息进行融合处理，最终将故障传感器分离出来；实例仿真表明，该方法能精确定位并准确诊断出故障传感器。

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