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摘要:
为了判断传感器的有效工作状态,提出了基于D-S证据理论和CMAC神经网络的信息融合方法.利用传感器在空间和时间上的冗余或互补信息,依据D-S证据理论,消除故障检测、诊断中的不确定性.采用模块化的小脑模型识别网络建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数的困难和因输入参数改变影响信任分配函数构建的问题.仿真结果表明:该方法可以对木材干燥过程中传感器工作状态进行有效诊断.
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文献信息
篇名 木材干燥窑内判断传感器有效状态方法的研究
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 故障诊断 数据融合 双输入单输出小脑模型神经网络 证据理论
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 55-57,60
页数 4页 分类号 TP206
字数 3616字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-9787.2009.05.018
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 张佳薇 东北林业大学机电工程学院 66 269 9.0 13.0
2 郭润龙 东北林业大学机电工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2009(1)
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
数据融合
双输入单输出小脑模型神经网络
证据理论
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
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导