传感器故障检测、分离与恢复的神经网络方法

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传感器是测控系统不可缺少的部件,传感器数据的高可靠性是系统正常工作的重要保证.本文基于递归神经网络具有优良的动态系统建模能力和时间数据序列预报能力,融合时空信息,构造出具有传感器故障检测、分离和故障恢复能力的智能传感器系统,理论分析和仿真结果表明了所研究系统的优良性能. The sensor is an indispensable part of the measurement and control system. The high reliability of the sensor data is an important guarantee for the normal operation of the system. In this paper, based on the recurrent neural network with excellent dynamic system modeling ability and time series forecast ability, the fusion of spatio-temporal information to construct an intelligent sensor system with sensor fault detection, separation and fault recovery capabilities, the theoretical analysis and simulation results show that the research The system’s excellent performance.
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