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木材干燥窑内判断传感器有效状态方法的研究
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作者 张佳薇 郭润龙 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期55-57,60,共4页
为了判断传感器的有效工作状态,提出了基于D-S证据理论和CMAC神经网络的信息融合方法。利用传感器在空间和时间上的冗余或互补信息,依据D-S证据理论,消除故障检测、诊断中的不确定性。采用模块化的小脑模型识别网络建立基本信任分配函数... 为了判断传感器的有效工作状态,提出了基于D-S证据理论和CMAC神经网络的信息融合方法。利用传感器在空间和时间上的冗余或互补信息,依据D-S证据理论,消除故障检测、诊断中的不确定性。采用模块化的小脑模型识别网络建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数的困难和因输入参数改变影响信任分配函数构建的问题。仿真结果表明:该方法可以对木材干燥过程中传感器工作状态进行有效诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 数据融合 双输入单输出小脑模型神经网络 证据理论
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