作者：林海军,滕召胜,迟海,吴阳平,易钊 单位：华南理工大学;中国科学院系统科学研究所 出版：《控制理论与应用》2010年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKZLY2010010060 DOC编号：DOCKZLY2010010069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传统汽车衡不具备故障诊断功能，任一称重传感器发生故障都将导致称重系统失效.为此提出了一种基于信息融合的汽车衡称重传感器故障诊断方法，利用径向基函数神经网络(RBFNN)逼近汽车衡多路称重传感器之间的函数关系，预测各传感器的输出，并给出RBFNN的训练算法；以各传感器的预测信号与实测信号为输入，建立了融合检测模型，采用表决融合检测准则，完成故障传感器寻址、故障类型识别、故障程度判决和故障传感器正常输出估计等故障诊断.大量实验与现场检定证明，采用这种方法的汽车衡准确实现了称重传感器故障诊断，任一称重传感器失效后的汽车衡性能优于正常状态下4级秤的指标，其最大称重误差0.7%，提高了系统可靠性。

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