神经网络数据融合在位移传感系统中的应用

• 作者: 朱海梅
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 BP神经网络 RBF神经网络 温度漂移
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP212.6
• 字数: 3467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2006.01.008

摘要

温度漂移误差是位移传感系统的主要误差之一.为了提高位移传感器输出的精度与稳定性,可以把位移传感器的输出与温度传感器的输出进行数据融合.提出一种基于RBF网络(径向基函数神经网络)的多传感器数据融合方法,把位移传感器和温度传感器的输出送入融合中心,通过RBF网络的学习训练,得到稳定的位移输出.实验表明:在相同的温度波动情况下,位移传感器的输出稳定性比原来提高了约4倍.该方法在位移传感系统减小温度漂移的应用中十分有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱海梅	扬州大学物理科学与技术学院	7	109	3.0	7.0