基于RBF的传感器在线故障诊断和信号恢复

被引:5
作者
翁桂荣
叶萍
机构
[1] 苏州大学机电工程学院
关键词
传感器; 信号恢复; 径向基函数; 在线学习; 状态监测与故障诊断;
D O I
10.13873/j.1000-97872003.10.017
中图分类号
TP212 [发送器(变换器)、传感器];
学科分类号
080202 ;
摘要
介绍利用径向基神经网络构造了一种在线故障诊断及信号恢复方法,给出了网络的连接结构和学习算法。采用RBF神经网络进行传感器在线故障诊断和信号恢复,其仿真结果表明,该方法具有收敛速度快、信号恢复准确度高、泛化能力强的特点,且可以诊断多种复杂工作系统的传感器在线故障信号,同时进行信号的恢复。实现传感器状态监测、故障诊断、分离和信号恢复。
引用
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