基于故障诊断与数据融合的pH值测试研究

在工业生产和污水处理过程中 ,pH值监控是一个重要的环节 ,然而pH值的测试尚存在如何提高可靠性和精确性两大难题 ,作者通过实践探索和理论分析 ,结合含油污水pH值测试的研究 ,提出了故障诊断和数据融合相结合的pH值测试新方法 ,详细讨论了基于三模冗余结构在线故障诊断的策略 ,并给出了三传感器数据融合的具体算法 ,成功地解决了pH值测试中的实际问题。

电火花线切割故障诊断中基于神经网络的数据融合技术

在电火花切割加工的过程中 ,准确判断中单个放电脉冲的放电状态是十分必要的 .为此提出了基于神经网络的多传感器数据融合技术用于放电状态的判断 ,利用模糊神经网络作为多传感器数据融合的工具 ,降低了检测系统的成本 ,提高了检测的准确性 .将其应用于自行开发的电火花线切割加工放电状态的预报系统的检测部分 ,在SCX -Ⅱ型数控线切割机床上证明该方法是有效和可行的 .

带有色观测噪声系统多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器

基于标量加权多传感器线性最小方差最优信息融合准则,对被多传感器观测的带有色观测噪声的离散线性随机控制系统,提出了一种具有两层融合结构的标量加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于相应的带相关噪声系统的最优信息融合稳态Kalman预报器.最优信息融合稳态预报器可在所有局部预报器达到稳态时,通过一次融合获得,且任两个子系统之间的稳态预报误差互协方差阵可通过任选初值迭代求得,并证明了它的收敛性.通过将它应用到带三个传感器的雷达跟踪系统验证了其有效性.

LD2000 System with 3S and Multi-sensor

This paper introduces a car_borne road information collecting and updating system (LD2000) developed by Wuhan Technical University of Surveying and Mapping.This system is capable of collecting road network information and creating digital road network effectively by means of GPS,GIS and multi_sensor integration.The design and development of LD2000 system are also presented in this paper.

多传感器目标识别系统的特征优化方法

来自多传感器的目标特征往往是高维数的,并且包含了更多的冗余信息和噪声。为了减小数据获取的代价,提高目标识别器的性能和效率,提出了基于遗传算法(GA)的多传感器目标识别系统特征优化方法。将遗传算法与神经网络目标分类器结合,通过识别结果的反馈信息,控制GA的遗传进化方向,从而实现特征优化。为了克服遗传算法的未成熟收敛问题,提出了相关选择与自适应遗传算子相结合的改进遗传算法。仿真实验结果验证了方法的有效性。