10.3969/j.issn.1006-3080.2002.06.018
一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法
针对传感器故障,提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法.用RBF神经网络建立传感器故障模型,对系统的状态和故障参数进行在线估计,然后将故障参数与修正的Bayes分类算法(MB算法)相结合,进行传感器故障在线检测、分离和估计.对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明,该集成故障诊断方法能够对多重传感器故障进行快速准确的分离和估计,并对传感器故障具有容错性.
故障诊断、RBF神经网络、状态估计、容错控制
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TP273(自动化技术及设备)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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