基于RBF神经网络的水下机器人传感器状态监测方法研究

• 作者: 孙瑞琛 张铭钧 王玉甲
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水下机器人传感器 RBF神经网络 状态监测 数据融合
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 页码范围: 726-731
• 页数: 6页
• 分类号: TP24
• 字数: 3689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2005.06.007

摘要

为了实现水下机器人多传感器状态监测,根据其工作环境及所配置传感器的数量,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的传感器状态监测方法,建立了二级神经网络监测模型,解决了多传感器故障诊断和信号恢复的问题.基于某型水下机器人海中试验数据进行计算机仿真试验的结果,验证了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张铭钧	哈尔滨工程大学机电工程学院	84	939	18.0	23.0
2	王玉甲	哈尔滨工程大学机电工程学院	14	145	8.0	12.0
3	孙瑞琛	哈尔滨工程大学机电工程学院	1	24	1.0	1.0