神经网络自学习技术在传感器数据观测中的应用

• 作者: 周尚儒 晏玉平
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 传感器数据观测 故障诊断 异常检测 BP神经网络 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 仪表与自动化装置
• 页码范围: 45-49,62
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2018.04.011

摘要

传感器作为自动化领域的核心组成部件,其数据对系统下一步的行为决策起决定性作用.因此正确的观测传感器实时数据并分析其是否存在异常有着十分重要的意义.鉴于当前故障诊断、异常检测等方法存在的局限性,提出了一种基于神经网络自学习的传感器数据观测方法.在此基础上,以BP神经网络和RBF神经网络为例,通过一个实际的对象,验证了该文提出方法的有效性,同时分析讨论了2种神经网络在该过程中的优劣性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周尚儒	武汉大学动力与机械学院	1	1	1.0	1.0
2	晏玉平	武汉大学动力与机械学院	1	1	1.0	1.0