神经网络数据融合在位移传感系统中的应用

被引：2

作者：

朱海梅

机构：

[1] 扬州大学物理科学与技术学院

来源：

南京师范大学学报(工程技术版) | 2006年 / 01期

关键词：

数据融合; BP神经网络; RBF神经网络; 温度漂移;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

温度漂移误差是位移传感系统的主要误差之一.为了提高位移传感器输出的精度与稳定性,可以把位移传感器的输出与温度传感器的输出进行数据融合.提出一种基于RBF网络(径向基函数神经网络)的多传感器数据融合方法,把位移传感器和温度传感器的输出送入融合中心,通过RBF网络的学习训练,得到稳定的位移输出.实验表明:在相同的温度波动情况下,位移传感器的输出稳定性比原来提高了约4倍.该方法在位移传感系统减小温度漂移的应用中十分有效.

引用

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共 7 条

[1] 多传感器数据融合技术在智能压力检测中的应用 [J].