基于多传感器数据融合的智能故障诊断系统

多传感器数据融合的典型应用实例就是过程监测和故障诊断,它是智能故障诊断系统中的最基本、最有效的信息处理工具;而智能故障诊断系统通常都是在多传感器数据融合的基础上进行综合诊断.研究了多传感器信息融合系统的层次结构和融合策略,改进了单一D-S证据理论的融合方法;在分析了多传感器数据融合技术和智能故障诊断的系统要求后将两项技术进行了有机的结合,最后提出了一种新的基于多传感器数据融合的智能故障诊断系统的结构框架.     

基于卡尔曼滤波的多温度传感器数据融合系统

设计了一种基于卡尔曼滤波的多温度传感器数据融合系统,其中采用多个温度18B20单总线数字传感器对同一点温度实施监测,对采样结果采用卡尔曼滤波数据融合算法计算得到温度估计值.实测数据仿真分析表明,卡尔曼滤波数据融合算法具有较高的计算精度和容错性,能够明显改善温度估计精度,显著提高测温系统的可信度,并具有实时融合的动态性能.     

基于可加性模糊系统的多传感器数据融合诊断

基于可加性模糊集系统理论,提出一种多传感器模糊融合诊断方法,采用补块覆盖法逼近函数和可加性模糊融合算法进行信号的特征融合。实验证明该诊断模型提高了诊断的准确性。     

基于多传感器数据融合技术的自动控制系统状态估计

给出了基于多传感器数据融合技术的自动控制系统状态估计的结构与算法。仿真实验表明，应用多传感器融合技术有利于提高系统状态估计的性能。     

多传感器数据融合技术在温度检测中的应用

由于温室空间大且温度分布受多种因素影响等特点,提出了一种多传感器数据融合技术的温度检测系统.并进一步采用格罗布斯准则消除粗大误差,并运用基于均值的递推融合算法对采集的数据进行处理.结果表明,采用这种方法可以有效的消除由于传感器失效引起的误差.     

基于数据融合技术的多传感器目标跟踪系统

数据融合技术是集多种学科于一体的前沿技术.多传感器目标跟踪是数据融合技术在目标跟踪领域的应用范例,它将多个传感器信息有机合成,估计目标的运动状态,产生比单一传感器更优越的跟踪性能,在此,阐述了数据融合技术及其在多传感器目标跟踪系统中的应用.     

基于有偏卡尔曼的多传感器数据融合研究

推导出偏参数为矩阵形式的有偏卡尔曼滤波(BKF)的完整迭代过程,该算法在均方误差条件下优于卡尔曼滤波(KF),可以进一步提高估计的精度.将BKF与多传感器融合算法中的扩维融合和序贯式融合相结合,推导出多传感器扩维有偏卡尔曼滤波和多传感器序贯有偏卡尔曼滤波算法,并从理论上证明了多传感器序贯BKF融合在均方误差条件下优于扩...     

基于无线传感器网络的主机温度采集监测系统

无线传感器网络具有海量数据信息采集、分析处理、存储等功能,网络本身具有无线、多跳、自组织等特点.在传感器节点的帮助下,形成了一个新的网络系统.这种无线传感器网络多用于我国军事工业、生态环境监测、地质预警等特殊工作环境.在船舶实际运行过程中,许多工程师通过监测汽缸排气温度来分析船舶主机的运行情况.因此,加强对船舶主机单缸...     

基于多传感器数据融合的机器人腕力测量

提出根据手爪上的多个指力传感器的输出变化，通过数据融合方法得到腕力的数值。研制了标定腕力与手爪上指力之间关系的实验台，进行了标定实验。采用径向基函数神经元网络对实验数据进行训练，得到融合网络的权值。融合结果与实测结果相当吻合。     

基于神经元的多传感器数据级融合研究

在不知道先验知识的条件下,从含有观测噪声的多传感器测量数据中估计出方均误差最小的数据融合值,并作为神经元融合系统训练样本,因而解决了多传感器测量系统数据级融合的标定问题。研究结果表明,融合数据在精度、容错性以及动态响应方面均优于单传感器测量。     

数据包络分析方法在粮库绩效评价中的应用

简要介绍了国家粮食储备库的职责及其特点.重点探讨采用数据包络分析(DEA)方法对国家粮食储备库的运行绩效进行评估.     

机器视觉与惯性信息融合的轨道线形检测

轨道空间线形检测是保障列车运行安全的一项关键技术,受陀螺仪及加速度计的累计误差的影响,使得基于常规的惯性单元的轨道线形检测方法在低速连续运动测量下精度较低。为了解决该问题,提出一种基于机器视觉与惯性信息多传感器融合的轨道空间线形检测方法。通过分别建立惯性测量单元与机器视觉转换矩阵,倾角仪与惯性测量单元旋转矩阵及惯性测量单元与机器视觉平移关系矩阵,将动态测量数据转换到世界坐标系下,实现多传感器间的融合定标。利用扩展卡尔曼滤波将机器视觉与惯性信息进行融合,提高检测精度。最后,通过搭建测量平台进行实验验证,结果表明该方法的测量精度小于0.5mm且标准差低于0.3。与常规惯性测量方法相比,测量精度提高近10倍。     

CAN总线在粮库温湿度监控系统中的应用

针对粮库温湿度检测实际情况,设计了基于CAN总线的粮库温湿度监控系统,详细介绍了其硬件和软件的设计。该系统能自动监视粮库温湿度变化,实时与预知设定的温湿度参数值进行比较,并驱动相关驱动设备,使粮库温湿度保持在一定的范围内。远程监控系统使用了CAN总线技术,增强了系统的可靠性。该系统已成功应用于粮库温湿度监控。从实际应用情况来看,该系统不仅在信息传输的安全,准确性和实时性方面均能满足控制的要求,而且具有很高的可靠性。     

基于数据融合理论的设计评价模型

设计评价是并行工程实施的最重要内容之一。本文探讨了设计评价的要求和设计评价模型的特征,基于数据融合的思想,建立了设计评价数学模型和面向并行工程的设计评价框架。     

基于GSM技术的粮库温度检测系统设计

本文介绍了一种基于无线通信的GSM模块和单片机技术,利用集成电流型温度传感器AD590实现智能化的大型粮库多点温度检测的设计方法.给出了温度检测系统的各部分电磁硬件设计框图以及温度采集软件流程图.该温度检测系统具有超过设置温度值报警、随时和定时检测整个粮库各点温度的功能,同时具有性能价格比高,体积小,传输距离远,且抗干扰性强,传感器互换性和系统扩展性好,应用范围广等优点.     

基于模糊推理原理的多传感器数据融合方法

利用模糊推理方法融合具有不确定性的多传感器数据 ,将传感器的测量值作为模糊系统的输入 ,要计算的结果是模糊系统的输出 ,利用三角形隶属函数表示测量的不确定性 ,在输入变量所确定的区间内 ,不断改变输出变量的位置 ,计算输出与输入的兼容度 ,则兼容度最大的位置 ,就是最后要得到的结果。给出了一个多个传感器数据融合的计算实例 ,验证了本方法的有效性     

基于最近统计距离的多传感器一致性数据融合

为了剔除多传感器测量数据中的疏失误差,一致性数据融合方法得到广泛研究。在已有方法的基础上,定义了一种新的用于衡量传感器测量数据之间支持程度的统计距离,并在此统计距离的基础上,提出了一种基于最近统计距离的多传感器一致性数据融合新方法。数值仿真实验的结果表明,和已有方法相比,新定义的统计距离更能合理地反映传感器测量数据之间的支持程度,同时,整个融合过程的计算复杂度和计算量明显降低。     

基于最优加权的大面积金刚石膜衬底温度数据融合研究

为保证大面积金刚石镀膜衬底温度均匀,采用多只温度传感器多点测量衬底表面温度。为滤除测量噪声,采用最优加权融合方法对每一时刻多只传感器测量的温度进行数据融合,并分别采用最小二乘、Bayes估计、递推最小二乘法进行第二步数据融合,以进一步提高温度测量的精度。研究结果表明：最优加权与最小二乘结合算法、最优加权与Bayes估计结合算法的温度数据融合结果精度很高,在温度测量受各种扰动时均表现出良好的稳健性;最优加权与递推最小二乘结合算法温度测量数据融合的精度和稳健性相对较差。