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徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子汽車衡中的運(yùn)用

更新時(shí)間:2014-04-08      瀏覽次數(shù):943

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子汽車衡中的運(yùn)用

上海鷹衡據(jù)悉,徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子汽車衡中得到了廣泛運(yùn)用。

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)建模、函數(shù)逼近與非線性估計(jì)等。對(duì)稱分布的各電子汽車衡稱重傳感器之間存在某種非線性函數(shù)關(guān)系,以RBFNN為核心建立預(yù)估電子汽車衡網(wǎng)絡(luò),逼近這種函數(shù)關(guān)系,估計(jì)出故障電子汽車衡傳感器的正常輸出,即可獲得預(yù)估信號(hào)。然而因電子汽車衡現(xiàn)場(chǎng)使用將受噪聲影響,預(yù)估信號(hào)會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。為此根據(jù)電子汽車衡稱重傳感器之間的關(guān)聯(lián)特性,建立故障電子汽車衡傳感器的兩個(gè)獨(dú)立預(yù)估網(wǎng)絡(luò),以正常電子汽車衡傳感器的稱重信號(hào)或相鄰電子汽車衡傳感器稱重信號(hào)的比值為輸入產(chǎn)生兩個(gè)估計(jì)值,由于它們具有冗余性,采用一種自適應(yīng)加權(quán)融合方法,可獲得更準(zhǔn)確的估計(jì)信號(hào),zui后以該估計(jì)信號(hào)與其他正常電子汽車衡傳感器的稱重信號(hào)為電子汽車衡稱重系統(tǒng)的輸入,獲得故障狀態(tài)下電子汽車衡的稱重結(jié)果。

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