【摘要】：傳統(tǒng)的多傳感器電子皮帶秤不具有故障傳感器容錯功能。針對上述缺陷,提出一種新方法,該方法根據多路傳感器之間的相關性,利用徑向基函數神經網絡(RBFNN)建立故障傳感器的預估網絡,并將預估信號與其他幾路正常傳感器信號組合,完成任一傳感器在故障狀態(tài)下的皮帶秤稱重。經模擬數據仿真,這種方法可有效避免由于傳感器故障而產生的計量誤差。
[Abstract]:The traditional multi-sensor electronic belt scale has no fault-tolerant function. According to the correlation between multiple sensors, a new method is proposed. The radial basis function neural network (RBFNN) is used to set up the prediction network of fault sensor, which is based on the correlation between multi-sensor and radial basis function neural network (RBF-NN). By combining the predictive signal with other normal sensor signals, the belt weighing of any sensor in the fault state is completed. The simulation results show that this method can effectively avoid the measurement error caused by sensor failure.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;
【分類號】：TP212;TH715.195

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本文編號：2464608