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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.
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文献信息
篇名 信息融合在燃料电池传感器故障识别中的应用
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
研究方向 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
五维指标
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
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
燃料电池发动机
信息融合
神经网络
传感器
故障识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉理工大学学报
月刊
1671-4431
42-1657/N
大16开
武昌珞狮路122号武汉理工大学(西院)
38-41
1979
chi
出版文献量(篇)
8296
总下载数(次)
17
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