多传感器信息融合

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多传感器信息融合与决策控制在导盲机器人自主导航中的应用
《黑龙江科学》2025年第6期19-22,27,共5页李忠兴 
为实现导盲机器人在复杂环境中的准确导航,提出一种基于多传感器信息融合与决策控制的自主导航系统。该系统融合了激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器信息,通过先进的算法进行数据融合与决策控制,以实现导盲机器人在不同环境...
关键词：导盲机器人 多传感器信息融合 超声波传感器 
基于多传感器融合的皮带输送机故障早期诊断系统
《机电工程技术》2025年第3期187-190,共4页李洁明 
为精确、快速地对煤矿用皮带输送机故障进行早期诊断,从传感器选择与布置、数据处理与融合两个方面构建了基于多传感器融合的皮带输送机故障早期诊断体系,提出了振动、温度、张力和声音4种关键监测指标。采用卡尔曼滤波法建立了数据融...
关键词：多传感器信息融合 皮带输送机 故障诊断 早期诊断 
基于多传感器信息融合的无人机编队协同差分相对定位方法
《兵器装备工程学报》2025年第1期249-257,共9页鲁航 姜涛 田德宇 
军队后勤开放研究项目(BKJ21C027)。
在GNSS拒止条件下,基于卡尔曼滤波的方法可以融合无人机编队成员间相对距离和速度等信息,实现相对定位。但编队成员以相同速度飞行时不满足可观测性条件,滤波方法失效、定位精度下降。针对上述问题,在惯导/气压高度计组合导航的基础上...
关键词：无人机编队 多传感器信息融合 相对定位 协同定位 数据链测距 
基于多传感器信息融合的高压开关柜局部放电故障识别
《自动化应用》2025年第2期218-220,共3页郏琨琪 胡海敏 邱曙光 高梵清 蔡祯祺 周琪 
针对现有故障识别方法放电信息识别不清晰的问题,研究了基于多传感器信息融合的高压开关柜局部放电故障识别。通过数据预处理滤除干扰信号,以提取有用的信号信息。选取BP神经网络方法在局部放电识别中进行学习,使得网络的输出能更准确...
关键词：多传感器 信息融合 高压开关柜 局部放电 故障识别 
基于多传感器信息融合的变压器故障诊断方法研究
《电子元器件与信息技术》2025年第1期17-19,共3页邵帅 李孟洁 
变压器作为电力系统中的关键设备,其故障诊断对保障电力系统的稳定运行具有重要意义。本文探讨了基于多传感器信息融合技术的变压器故障诊断方法,旨在通过整合多种传感器数据,提高故障诊断的准确性和可靠性。研究内容包括多传感器信息...
关键词：变压器故障诊断 多传感器信息融合 数据预处理 特征提取 信息融合算法 
基于多传感器信息融合的智能泊车系统设计与实现
《汽车知识》2025年第1期123-125,共3页覃安之 
我国机动车数量急剧增加,如何实现安全、快捷的泊车已经成为亟待解决的关键问题。自动泊车控制系统可以使实现车辆停放过程的自动化和智能化,保证车辆安全运行。本文采用STC89C52RC作为主控制器,对自动泊车系统及硬件结构进行详细的阐述...
关键词：多传感器信息融合 单片机 自动泊车 避障 
基于多传感器信息融合的船舶动力机械设备故障自动化监测方法
《自动化与仪表》2024年第12期114-118,共5页郑钧 盛善智 
对船舶动力机械设备和姿态进行了研究,采用了多传感器信息融合与分类算法的关键技术和方法,对采集到的信息进行融合和分类,实现故障信号的检测和识别。以船体为参考点的坐标系,描述船体在运动中的位置、速度和加速度等状态。经实验测试...
关键词：船舶 机械设备 故障自动化监测 多传感器 信息融合 
基于MSIF-ECACNN的液压系统故障诊断
《机床与液压》2024年第23期199-206,共8页李仲兴 陈丽丽 
智能拖拉机远程故障诊断系统设计与开发校企合作项目(HX00097)。
针对液压信号复杂且难以准确识别的特点,提出一种基于多传感器信息融合的有效通道注意力卷积神经网络模型,分别对液压系统中的液压泵和蓄能器进行故障诊断。该模型采用并行网络结构,针对流量和压力传感器在数量、采样频率上的差异,以及...
关键词：多传感器信息融合 卷积神经网络 有效通道注意力机制 液压系统 故障诊断 
智能钻井系统的多传感器信息融合技术研究
《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2024年第12期107-110,共4页张文 周鹏飞 杜永军 
文章探讨智能钻井系统中多传感器信息融合技术的应用,通过分析多源异构传感数据的特点,提出一种基于改进卡尔曼滤波和证据理论的多层次融合模型。该模型能有效解决传感器数据不确定性和冲突性问题,提高钻井参数估计精度和故障诊断能力...
关键词：智能钻井系统 多传感器 信息融合 卡尔曼滤波 证据理论 
基于MSIF-CNN的地铁车辆制动系统故障诊断方法
《现代电子技术》2024年第24期137-142,共6页陈岩霖 孙庚 汪敏捷 贺鑫来 翟逸男 尹娴 冯艳红 
大连海洋大学科研项目:轨道列车智能运维管理平台(2023001)。
研究地铁车辆制动系统的故障诊断对保障交通安全、提高运营效率具有重要意义。针对当前的制动系统故障诊断研究存在过度依赖于专家的知识经验、数据融合效率不高以及现有模型训练参数过多的问题,提出了一种基于多传感器信息融合和改进...
关键词：多传感器信息融合 卷积神经网络 地铁车辆 制动系统 故障诊断 XGBoost 
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