信息融合在燃料电池传感器故障识别中的应用

• 作者: 全书海 张菊秀 王超
• 来源期刊: 武汉理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 燃料电池发动机 信息融合 神经网络 传感器 故障识别
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 机械与控制科学
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 2826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4431.2006.06.033

摘要

以燃料电池发动机控制系统为背景,以该系统的多种传感器为研究对象,利用神经网络信息融合的方法,构建了传感器的在线故障识别模型,给出了其算法.用MATLAB仿真验证了所给方案的有效性.能有效地识别传感器的故障,为系统获取有效的测量数据奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全书海	武汉理工大学自动化学院	146	991	15.0	24.0
2	王超	武汉理工大学自动化学院	47	634	16.0	24.0
3	张菊秀	武汉理工大学自动化学院	11	95	4.0	9.0