《基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断》PDF+DOC
作者:张洪萍,税爱社,谢敏,沈鑫
单位:中国人民解放军后勤工程学院
出版:《后勤工程学院学报》2011年第04期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFHQGC2011040190
DOC编号:DOCHQGC2011040199
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《基于RBF神经网络的传感器故障诊断研究》PDF+DOC2003年第02期 吴浩中,黄飞鹏,王开文
《基于RBF神经网络的温度传感器故障诊断》PDF+DOC2010年第02期 邵向潮,何永强,蔡鹃,谢宏
《基于RBF时间序列预测器的传感器故障诊断方法研究》PDF+DOC2010年第05期 曹正洪,沈继红
《基于遗传算法优化的RBF神经网络的压力传感器故障诊断》PDF+DOC2016年第07期 那文波,何宁,刘巍,刘甜甜
《基于RBF网络的高炉热流分析传感器故障诊断》PDF+DOC2007年第06期 陈至坤,陈少敏,李福进,王福斌,郭建飞,董传阳
《基于RBF神经网络的水下机器人传感器状态监测方法研究》PDF+DOC2005年第06期 张铭钧,孙瑞琛,王玉甲
《基于神经网络的机车速度传感器故障诊断方法研究》PDF+DOC2010年第01期 周桂法,王坚
《基于RBF神经网络的控制系统传感器故障诊断方法》PDF+DOC 彭继慎,董晶
《RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究》PDF+DOC2008年第09期 韩逸飞,何琳
《基于SVM预测器的传感器故障诊断与信号恢复研究》PDF+DOC2005年第02期 刘东,葛运建
针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线识别。应用结果表明该方法不仅可以提高传感器预测精度,而且可以快速准确地检测和辨识传感器故障类型及故障发生时间。
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