作者：刘敏林,刘伯运,林瑞霖 单位：中国船舶重工集团公司第七0九研究所 出版：《计算机与数字工程》2014年第03期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSSG2014030060 DOC编号：DOCJSSG2014030069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于神经网络传感器组故障诊断方法研究》PDF+DOC2007年第01期 袁群哲 《传感器组故障自诊断自修正方法》PDF+DOC2007年第04期 李发光,刘镇,陈生春 《基于HPSO-RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断》PDF+DOC2015年第03期 王婷,李国勇,吕世轩 《基于RBF网络的高炉热流分析传感器故障诊断》PDF+DOC2007年第06期 陈至坤,陈少敏,李福进,王福斌,郭建飞,董传阳 《基于RBF神经网络的传感器故障诊断研究》PDF+DOC2003年第02期 吴浩中,黄飞鹏,王开文 《两级数据融合算法在木材干燥过程中的应用》PDF+DOC2009年第09期 曹军,张佳薇,孙丽萍 《小经神经网络的信息融合传感器故障诊断方法》PDF+DOC2008年第24期 王蕾,伦志新,张艳丽 《基于RBF神经网络的加速度传感器动态补偿研究》PDF+DOC2007年第04期 俞阿龙 《基于RBF神经网络的智能传感器测量误差补偿方法》PDF+DOC2014年第10期 盛晓龙,夏虹 《基于蚁群聚类算法的RBF神经网络在压力传感器中的应用》PDF+DOC2013年第06期 孙艳梅,都文和,冯昌浩,刘道森,卢俊国,崔全领,苗凤娟,宋志章

    • 提出了一种具有传感器组自诊断与自修复功能的监测框架。针对同一类型传感器组的构成特点，先根据传感器之间的冗余率，判断传感器是否发生故障；对故障传感器用RBF神经网络对其输出进行修正。运用三向加速度传感器进行了理论和实验验证。

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