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基于信息融合的汽车衡称重传感器故障诊断  
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【英文篇名】 Diagnosis for load cells in truck scale based on information fusion
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【作者】 林海军; 滕召胜; 迟海; 吴阳平; 易钊;
【英文作者】 LIN Hai-jun; TENG Zhao-sheng; CHI Hai; WU Yang-ping; YI Zhao(College of Electrical and Information Engineering; Hunan University; Changsha Hunan 410082; China);
【作者单位】 湖南大学电气与信息工程学院;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2010年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 汽车衡; 称重传感器; 故障诊断; 信息融合; 径向基神经网络;
【英文关键词】 truck scale; load sensor; fault-diagnosis; information fusion; radial-basis-function-neural-network;
【摘要】 传统汽车衡不具备故障诊断功能,任一称重传感器发生故障都将导致称重系统失效.为此提出了一种基于信息融合的汽车衡称重传感器故障诊断方法,利用径向基函数神经网络(RBFNN)逼近汽车衡多路称重传感器之间的函数关系,预测各传感器的输出,并给出RBFNN的训练算法;以各传感器的预测信号与实测信号为输入,建立了融合检测模型,采用表决融合检测准则,完成故障传感器寻址、故障类型识别、故障程度判决和故障传感器正常输出估计等故障诊断.大量实验与现场检定证明,采用这种方法的汽车衡准确实现了称重传感器故障诊断,任一称重传感器失效后的汽车衡性能优于正常状态下4级秤的指标,其最大称重误差0.7%,提高了系统可靠性.
【英文摘要】 Conventional truck scale without fault diagnosis will be disabled when anyone load cell is going wrong in operation.A fault-diagnosis method for load cells is proposed based on information-fusion technique.The radial-basisfunction-neural-network(RBFNN) with a training algorithm is employed to approximately model the internal relations among load cells for predicting their outputs.The prediction outputs together with the real outputs of the load cells are sent to a fusion-detection model developed by us.This...
【基金】 商务部优化机电和高新技术产品进出口结构资金资助项目(财企[2007]301号); 湖南省自然科学基金资助项目(00JJY2061)
【更新日期】 2010-03-18
【分类号】 TP212
【正文快照】 1引言(Introduction)传统汽车衡利用并联电路连接方式,在模拟接线盒中将多路称重传感器的输出信号累加,获得一个与被测载荷质量成比例的电压信号,并传送至称重仪表,完成被测载荷称重.这种方法使汽车衡丧失了故障诊断功能,任一传感器出现故障都将导致称重系统失效[1].文献[2]给?

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