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传感器故障在线诊断和信号恢复的两级神经网络方法
被引：8
作者：
钮永胜
赵新民
机构：
[1] 北京理工大学光电工程系
[2] 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
来源：
基金：
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词：
神经网络；在线学习；传感器；故障诊断；信号恢复;
D O I：
10.15918/j.tbit1001-0645.1999.03.022
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
目的研究控制系统中传感器软硬故障诊断和信号恢复．方法提出一种两级神经网络（ＮＮ）包括一个主神经网络和若干个局部神经网络方法．主神经网络负责诊断传感器故障，其输入为各传感器在时刻ｔ的信号，输出为各传感器在时刻ｔ＋１的信号．各局部网络负责传感器故障诊断和信号恢复．每一个局部网络对应一个传感器，局部神经网络输出为相应的传感器在时刻ｔ＋１的信号，其输入为其余传感器在时刻ｔ的信号．各网络均采用先学习，后工作的在线学习方法．结果与结论所述方法具有在线学习、故障误检率低、可以诊断多个传感器软硬故障的优点．对气垫船中传感器软硬故障诊断的仿真结果表明，该方法是行之有效的．
引用
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页码：105 / 109
页数：5
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