基于RBF时间序列预测器的传感器故障诊断方法研究

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研究了一种基于径向基函数(RBF)神经网络时间序列预测器诊断传感器故障的方法。以压力传感器的过载故障为模型,先用RBF神经网络建立时间序列预测模型,然后利用预测模型对传感器的输出作预测,再和传感器实际输出比较,从而判断传感器是否发生故障,并对发生故障的传感器进行数据重构。仿真实验证实了该方法可以有效地进行传感器故障诊断和数据重构,并可推广到其他传感器中。
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