徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子汽車(chē)衡中的運(yùn)用

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子汽車(chē)衡中的運(yùn)用
上海鷹衡據(jù)悉,徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子汽車(chē)衡中得到了廣泛運(yùn)用。
徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)建模、函數(shù)逼近與非線(xiàn)性估計(jì)等。對(duì)稱(chēng)分布的各電子汽車(chē)衡稱(chēng)重傳感器之間存在某種非線(xiàn)性函數(shù)關(guān)系,以RBFNN為核心建立預(yù)估電子汽車(chē)衡網(wǎng)絡(luò),逼近這種函數(shù)關(guān)系,估計(jì)出故障電子汽車(chē)衡傳感器的正常輸出,即可獲得預(yù)估信號(hào)。然而因電子汽車(chē)衡現(xiàn)場(chǎng)使用將受噪聲影響,預(yù)估信號(hào)會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。為此根據(jù)電子汽車(chē)衡稱(chēng)重傳感器之間的關(guān)聯(lián)特性,建立故障電子汽車(chē)衡傳感器的兩個(gè)獨(dú)立預(yù)估網(wǎng)絡(luò),以正常電子汽車(chē)衡傳感器的稱(chēng)重信號(hào)或相鄰電子汽車(chē)衡傳感器稱(chēng)重信號(hào)的比值為輸入產(chǎn)生兩個(gè)估計(jì)值,由于它們具有冗余性,采用一種自適應(yīng)加權(quán)融合方法,可獲得更準(zhǔn)確的估計(jì)信號(hào),zui后以該估計(jì)信號(hào)與其他正常電子汽車(chē)衡傳感器的稱(chēng)重信號(hào)為電子汽車(chē)衡稱(chēng)重系統(tǒng)的輸入,獲得故障狀態(tài)下電子汽車(chē)衡的稱(chēng)重結(jié)果。
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