作者：王婷,李国勇,吕世轩 单位：沈阳仪表科学研究院有限公司 出版：《仪表技术与传感器》2015年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYBJS2015030250 DOC编号：DOCYBJS2015030259 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对瓦斯传感器常见故障，提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法与径向基函数(RBF)神经网络相结合的传感器故障诊断新方法。文中首先采用HPSO算法对RBF神经网络模型参数进行了优化，在详细分析瓦斯浓度影响因素的基础上，建立了瓦斯浓度非线性预测模型。然后将瓦斯浓度预测结果与实际测量值相比较得到残差，并分析残差的变化趋势，从而实现对瓦斯传感器的故障诊断。实验结果表明，HPSO-RBF模型具有较高的预测精度，能够有效地诊断瓦斯传感器的故障状态。

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