基于关联信息的阵列气体传感器故障诊断研究

• 作者: 庄哲民 张阿妞
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工嗅觉系统 故障诊断 定位 关联信息 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 传感器技术
• 页码范围: 331-334
• 页数: 4页
• 分类号: TN956
• 字数: 2044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2005.03.019

摘要

人工嗅觉系统的实际工作环境一般较为恶劣,因此对气体传感器进行故障诊断,提高系统可靠性是必须的.由于气体传感器的交叉敏特性,使得传感器阵列的输出信息具有冗余性,本文提出了利用气体传感器阵列的冗余关联特性来进行气体传感器故障检测与诊断的新方法.在该方法中,人工神经网络被用于气体传感器故障关联信息的检测与定位,实际使用表明该方法完全能够实现阵列气体传感器故障的在线诊断与定位,并可适用于其它类似的系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄哲民	汕头大学电子工程系	44	908	9.0	30.0
2	张阿妞	汕头大学电子工程系	2	63	1.0	2.0