传感器实时自校准/自补偿的实现

本文提出了对传感器进行实时自校准／自补偿的一种新方法，首先从原理上进行分析论证，给出了用单片机系统对传感器进行自校准／自补偿的方案，并提供了相应的实验数据，证明所提出的自校准／自补偿方法是切实可行的。

温度传感器中的热传导及其对测温系统的影响

从试验和理论分析两方面对汽车用温度传感器（即感温塞）中的稳定导热问题进行了研究，得到感温塞上的温度分布及温敏元件的真实温度与感温塞浸没于冷却液中深度之间的函数关系；导出温敏元件的耗散系数与接触热阻之间的关系，并分析讨论了诸因素对器件性能及测温系统的影响。

传感器信号的远距离传输

介绍五种经常使用的行之有效的传感器信号远距离传输的方法.

提高干涉型光纤传感器灵敏度的一种方法

用独特设计制作的双光纤束,配以高灵敏光电二极管和单板机,可使干涉型光纤传感器在不增加传感臂长度条件下,提高灵敏度四倍。

掺杂对MOCVD—SnO_2薄膜气敏性能的影响

本文在小瓷管上用MOCVD技术沉积SnO_2气敏薄膜,研究了Pd、Th掺杂对该SnO_2元件气敏性能的影响。掺杂Pd使元件对乙醇、汽油的灵敏度均增大,而掺杂Th则仅提高了对乙醇的灵敏度,对汽油的灵敏度反有所降低。因此有希望开发为不受汽油干扰的乙醇敏感元件。

采用基于神经网络的时间序列预测器的传感器故障诊断新方法

本文提出一种采用基于神经网络的时间序列预测器的传感器故障诊断新方法。它先用神经网络对传感器输出序列建立预测模型（简称神经网络预测模型），然后利用神经网络预测模型预测传感器输出值和传感器实际输出之差判断传感器是否发生故障。与其它方法相比，本文方法只需单一传感器输出信号即可诊断相应的传感器是否发生故障。本文通过对一控制系统中转速传感器漂移故障诊断过程阐述了这种方法。

基于BP神经网络的传感器特性补偿新算法的研究

在用人工神经网络对传感器特性进行补偿的基础上,进行了一些改进与简化,提出了一种简化的快速算法,通过多步继承法、神经元功能函数平移法、停止条件比较法等措施,对BP神经网络本身的一些缺陷,如收敛速度慢、容易收敛到局部最小点等进行了弥补,并用MATLAB语言编制了训练程序。结果表明,该算法可以进一步提高数据拟合的精度。

多传感器数据自适应加权融合估计算法的研究

针对从含有观测噪声的测量数据中估计一个非随机量，本文提出了一种多传感器数据自适应加权融合估计算法，并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性。最后给出了本算法在计算机上的仿真结果，从实际应用上进一步说明了本算法的有效性。

一种基于模糊神经网络的故障分类器及其在多传感器故障诊断中的应用

提出了一种应用模糊神经网络进行故障诊断新方法．采用模糊神经网络作为故障分类器，离线地自适应从学习样本数据中提取各个用以描述故障状态的模糊参考模型．在诊断时，此模糊神经网络在线地得到当前系统的模糊模型描述，并将与各个参考模型相匹配，从而得出正确的诊断结果．它适用范围广泛，如用于控制系统的过程对象以及传感器、执行器故障的检测与诊断．通过对燃汽轮机控制系统多传感器故障诊断的仿真证明了此法的有效性和优越性．

补偿型强度调制光纤传感器测量处理的新方法

对补偿型强度调制光纤传感器信号处理的共性的研究提出一种基于自扫描二极管阵列器件（ＳＳＰＤ）作为探测器件的信号探测及处理新方法，较好地解决了由于信号识别处理对传感性能的影响，尤其适合于多路探测传感器中。

单输出自适应模糊逻辑系统在传感器故障分类与诊断中的应用

本文提出了一种基于泛函构造思想及其辨识的故障分类诊断新方法。为了实现传感器故障分类，首先在系统各模型（包括故障与正常模型）与设定分类标志之间进行泛函构造，然后利用自适应模糊逻辑系统的辨识功能，对构造好的泛函进行辨识，最终利用单输出实现分类功能。仿真实验证实了本文方法的正确性和有效性，同时还表明该方法对噪声有很强的抑制能力。

用“消隐点”法标定线结构光三维视觉传感器

提出了一种以线结构光为基础的三维视觉传感器，并根据所建立的数学模型，结合传感器的实际使用情况，提出用“消隐点”法对该传感器结构参数进行标定。该标定方法装置简单、速度快，在保证精度的同时简化了标定的过程。实验证明“消隐点”法是一种高效。

传感器故障的神经网络信息融合诊断方法

提出了一种控制系统传感器故障诊断的结构形式 ,针对多传感器系统的特点 ,将相关传感器的输出数据综合 ,应用神经网络的非线性拟合能力扩展相关信息 ,信息融合诊断策略根据这些信息确定出故障传感器 ,同时对故障信号进行恢复 .仿真实验表明该结构形式对于传感器的三种常见故障均能进行识别和恢复 ,效果令人满意 .

铂电阻温度传感器非线性校正的新方法

根据正反馈原理 ,本文提出了铂电阻非线性校正基于级数展开和基于准相对误差最小的两种新方法 ,给出了参数设计的解析表达式。设计及实际应用表明 ,这些方法简单、实用、有效 。

传感器故障在线诊断和信号恢复的两级神经网络方法

目的研究控制系统中传感器软硬故障诊断和信号恢复．方法提出一种两级神经网络（ＮＮ）包括一个主神经网络和若干个局部神经网络方法．主神经网络负责诊断传感器故障，其输入为各传感器在时刻ｔ的信号，输出为各传感器在时刻ｔ＋１的信号．各局部网络负责传感器故障诊断和信号恢复．每一个局部网络对应一个传感器，局部神经网络输出为相应的传感器在时刻ｔ＋１的信号，其输入为其余传感器在时刻ｔ的信号．各网络均采用先学习，后工作的在线学习方法．结果与结论所述方法具有在线学习、故障误检率低、可以诊断多个传感器软硬故障的优点．对气垫船中传感器软硬故障诊断的仿真结果表明，该方法是行之有效的．

基于改进鲁棒自联想神经网络的传感器故障诊断新方法

本文首次提出一种传感器故障检测和信号恢复的改进鲁棒自联想神经网络新方法。文中阐述了改进鲁棒自联想神经网络的结构和算法，总结和归纳了传感器的六类故障模式.仿真了这些传感器故障模式的信号表现形式，并采取改进鲁棒自联想神经网络检测和恢复此六类传感器故障。本方法具有易于实时实现，结构简单的优点，计算机实验表明本方法是行之有效的。

基于模型的传感器故障诊断技术的研究

传感器故障诊断技术的研究对提高系统可靠性具有重要的意义，随着工程应用的需要，基于模型的诊断技术已经成为该领域极为活跃的研究方向．本文给出基于模型的传感器故障诊断技术的一般原理，并基于线性模型给出一类传感器故障诊断方法，可对多传感器故障进行精确定位，最后给出一个二阶系统的算例、本方法具有极大的工程实用价值．

多传感器信息融合及在智能故障诊断中的应用

对多传感器信息融合进行了简要的综述，进而提出了信息融合的一般结构，结合智能故障诊断系统的特点，研究了基于信息融合技术的诊断系统结构。

利用齿形靶标标定线结构光传感器结构参数的新方法

本文建立了线结构光传感器数学模型，并在此基础上提出了一种新的、高准确度的线结构光传感器结构参数的标定方法。该方法利用简单的齿形靶标的一维移动，以确定光平面与摄像机间的位置关系。

BP神经网络用于传感器故障诊断的仿真研究

介绍了BP神经网络的一些基本概念和传感器故障诊断的有关问题。对用神经网络进行传感器故障诊断的原理加以分析。在MATLAB语言环境下利用Simulink仿真工具和神经网络工具箱对凝汽式汽轮机调速系统中的转速传感器进行了传感器故障诊断研究 ,给出了仿真实现结果 ,并对结果加以分析。结果显示 。