基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题，提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息，建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列，获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略，实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象，仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度，而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式，可以快速准确地检测和分离传感器故障，辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

基于神经网络的整流罩空调系统传感器故障诊断

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。     

基于神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。