基于联合神经网络的传感器故障诊断与重构  

Sensor Failure Detection and Restructure Based on United Neural Network

作　　者：王让定[1] 梁正峰 陈华辉[1] 

机构地区：[1]宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211 [2]西门子威迪欧汽车电子,中国上海201801

出　　处：《传感技术学报》2005年第2期230-234,共5页Chinese Journal of Sensors and Actuators

基　　金：浙江省自然科学基金(Y104144)

摘　　要：针对可能发生的传感器故障,设计出了一种基于联合神经网络的传感器容错系统。提出了一种改进型的径向基函数神经网络,有较强的容错能力。算法包括1个主网络和n个分散网络的联合神经网络结构,各神经网络均基于改进型径向基函数算法,根据一定的控制目标对系统中的传感器故障进行检测、识别和调节,达到了容错控制的目的。According to the sensor failure that may be occurred in a system, a fault tolerant system for sensor using united NNs (Neural Networks) is proposed. An extended radial basis function algorithm is put forward with the superior self-fault tolerant ability. The structure including one main NN and n distributed NNs that all use the ERBFA to train is constructed. The fault tolerant design for sensor failure detection, identification, and accommodation is completed according to some certain control objectives.

关 键 词：传感器故障检测 识别与调节 改进型径向基函数神经网络 联合神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP212[自动化与计算机技术—控制科学与工程]