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電子汽車衡傳感器徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡
徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡已廣泛應用于系統(tǒng)建模、函數(shù)逼近與非線性估計等。對稱分布的各稱重傳感器之間存在某種非線性函數(shù)關系,以RBFNN為核心建立預估網(wǎng)絡,逼近這種函數(shù)關系,估計出電子汽車衡故障傳感器的正常輸出,即可獲得預估信號。然而因電子汽車衡現(xiàn)場使用將受噪聲影響,預估信號會產(chǎn)生一定的誤差。為此根據(jù)稱重傳感器之間的關聯(lián)特性,建立故障傳感器的兩個獨立預估網(wǎng)絡,以正常傳感器的稱重信號或相鄰傳感器稱重信號的比值為輸入產(chǎn)生兩個估計值,由于它們具有冗余性,采用一種自適應加權融合方法,可獲得更準確的估計信號,zui后以該估計信號與其他正常傳感器的稱重信號為稱重系統(tǒng)的輸入,獲得故障狀態(tài)下電子汽車衡的稱重結果。
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