基于径向基神经网络的称重设备传感器故障检测方法

发布时间：2018-06-21 08:48

  本文选题：称重传感器 + 故障检测　； 参考：《传感技术学报》2017年06期

【摘要】：在对称重设备数字化改造的过程中,有些研究人员提出了对某一特定传感器的故障诊断方法,但对于非指定传感器或者两个传感器同时发生故障的情况却没有检测方法。为此,本文提出了一种基于径向基神经网络预测的任意一个或两个称重传感器的故障检测方法。本文首先建立单个传感器的预测模型和任意两个传感器的预测模型,然后通过这两个预测模型计算出任意一个称重传感器的预测值和任意两个传感器的预测值,根据预测值与实际值之间的差值判断称重传感器故障个数、位置、类型等信息。实验表明,当称重传感器的输出误差大于0.3 t时使用此方法可以准确检测出称重传感器的故障信息。
[Abstract]:In this paper , the fault detection method of any one or two weighing sensors based on radial basis neural network is proposed in this paper . The prediction model of a single sensor and the prediction model of any two sensors are presented . Then , the prediction model of any one of the two sensors and the prediction model of any two sensors are calculated . Then , the information of the number , position and type of the weighing sensor is determined according to the difference between the predicted value and the actual value . The experiment shows that the fault information of the weighing sensor can be accurately detected when the output error of the weighing sensor is greater than 0.3 t .
【作者单位】： 中国科学院大学微电子学院;中国科学院物联网研究发展中心智能传感器工程中心;
【基金】：江苏省科技支撑重点项目(BE2014003) 江苏省自然科学基金项目(BK20161149)
【分类号】：TP183;TP212

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2047945