%0 Journal Article
%T 基于信息融合的汽车衡称重传感器故障诊断
%A 林海军
%A 滕召胜
%A 迟海
%A 吴阳平
%A 易钊
%J 控制理论与应用
%D 2010
%R 10.7641/j.issn.1000-8152.2010.1.CCTA090057
%X 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≤60.7%,提高了系统可靠性.
%K 汽车衡
%K 称重传感器
%K 故障诊断
%K 信息融合
%K 径向基神经网络
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=CCTA090057&flag=1