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基于RBF神经网络的闸门综合自动化系统失效参数处理

Treatment of Failure Parameters of Sluice Integrated Automation System Using RBF Neural Network

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【作者】 肖志怀； 郑应霞； 王俊生；

【Author】 XIAO Zhi-huai ZHENG Ying-xia WANG Jun-sheng (Wuhan University,Wuhan 430072,China)

【机构】 武汉大学动力与机械学院； 武汉大学动力与机械学院 湖北省武汉市 430072； 湖北省武汉市 430072；

【摘要】 研究了闸门综合自动化系统中状态信息的容错方法，讨论了闸门综合自动化系统中参数失 效的判断方法，提出了引入径向基函数(RBF)人工神经网络处理闸门综合自动化系统中参数失效 的方法，并介绍了 RBF 神经网络的结构。实际运行结果验证了所提出的方法的有效性和可行性。

【Abstract】 The fault-tolerant methods for the status messages of sluice integrated automation system are investigated.And the estimation methods for the failure parameters of the system are discussed.Then the method of radial basis function (RBF) neural network (NN) is introduced to the treatment of the failure parameters.The structure of theRBFNN is described.The application results show the availability and feasibility of the method.

【关键词】 闸门综合自动化； 失效参数； 径向基函数； 神经网络；
【Key words】 sluice integrated automation； failure parameter； radial basis function(RBF)； neural network(NN)；
  • 【文献出处】 水电自动化与大坝监测 ,Dam Observation and Geotechnical Tests , 编辑部邮箱 ,2005年06期
  • 【分类号】TV663
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