作者:吴方圆,孔峰,姚江云 单位:中国航天科工集团公司第十七研究所 出版:《计算机仿真》2012年第05期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJZ2012050830 DOC编号:DOCJSJZ2012050839 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《线控转向汽车传感器的容错控制》PDF+DOC2010年第01期 田承伟,宗长富,王祥,姜国彬,何磊 《基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真》PDF+DOC2008年第15期 刘小雄,章卫国,李广文,史静平 《传感器融合系统和算法》PDF+DOC1997年第12期 石川正俊 ,江涛 《Elman神经网络多传感器融合技术的研究与应用》PDF+DOC2012年第11期 刘勇,张民,刘西秀 《基于BP神经网络的核电厂主动容错控制方法研究》PDF+DOC2012年第07期 李金阳,夏虹,刘永阔,成守宇,巩诚 《环境监控仪中多传感器信息融合技术的应用研究》PDF+DOC2009年第01期 李檀,马斌,翟宇 《基于双自适应Kalman滤波的线控转向汽车传感器故障诊断》PDF+DOC2009年第04期 田承伟,宗长富,姜国彬,王祥,何磊 《两级BP网络在机器人传感器融合中的应用》PDF+DOC2009年第23期 王丙强,宋弘 《电喷汽车发动机容错控制研究》PDF+DOC2008年第05期 邱浩,王志胜 《一种基于小波变换与神经网络的传感器故障诊断方法》PDF+DOC2013年第02期 赵劲松,李元,邱彤
  • 在汽车线控转向优化控制的研究中,汽车传感器容错技术模型精确度低和易受扰动影响等问题,造成汽车的安全性能受到影响。针对传统解析关系模型精度低,采用了邻域粗糙集模型对传感器信息进行预处理,用以精确找出与容错对象存在解析关系的相关联传感器信息;为了消除观测器的扰动影响,利用了神经网络组建容错对象的冗余信息,将关联传感器信号作为径向基神经网络的输入,容错对象的信号用作进行监督训练。利用神经网络的估计输出和容错对象的输出差值,即残差是否超出门限来实现故障判别,在残差超过门限后进行输出控制,屏蔽故障传感器输出,可用神经网络的估计输出来完成信号补偿。通过仿真表明,改进设计具有较好的抗噪性和逼近能力,能很好的完成故障检测和信号补偿,达到容错控制的目的。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。