基于智能容错算法的多传感器皮带秤

发布时间：2019-04-24 16:47

【摘要】：传统的多传感器电子皮带秤不具有故障传感器容错功能。针对上述缺陷,提出一种新方法,该方法根据多路传感器之间的相关性,利用径向基函数神经网络(RBFNN)建立故障传感器的预估网络,并将预估信号与其他几路正常传感器信号组合,完成任一传感器在故障状态下的皮带秤称重。经模拟数据仿真,这种方法可有效避免由于传感器故障而产生的计量误差。
[Abstract]:The traditional multi-sensor electronic belt scale has no fault-tolerant function. According to the correlation between multiple sensors, a new method is proposed. The radial basis function neural network (RBFNN) is used to set up the prediction network of fault sensor, which is based on the correlation between multi-sensor and radial basis function neural network (RBF-NN). By combining the predictive signal with other normal sensor signals, the belt weighing of any sensor in the fault state is completed. The simulation results show that this method can effectively avoid the measurement error caused by sensor failure.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【分类号】：TP212;TH715.195

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本文编号：2464608