基于人工神经网络的故障传感器数据恢复的研究

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1、哈尔滨I业大学以翔吹}学位论文摘要现代测试及控制系统中需要大Fi.的传感器，它们在系统中发挥着重要的作川。一日.这些传感器发生故障，就会导致灾难性的后果。为了系统能正常}_作迫切需要能够对传感器施行.牧附检测并能对故障传感器的输出数据进行恢复的技术。本文主要完成的工作可归纳如卜:首先利用白适应神经模糊推理系统(ANFIS)和径向基函数网络(RBF)对发生故障的单传感器的数据进行恢复。并研究了ANFIS进行故障传感器数据恢复时，选择不同隶属度函数和不同样本数对数据恢复的不同效果。此外，针对网络训练时间可能长于采样时间这一问题，首次提出了“网络滞后性”的概念。并用仿真实验研究了“网络滞后性”对于

2、恢复效果的影响。其次，这篇论文研究了基J几自适应神经模糊系统，利用传感器信息时间和空间分布的多传感器系统中故障传感器的定位及数据恢复。再次利用了“网络滞后性”的概念，并仿真比较了“网络滞后性”对于故障检测效果的影ul句。关键词传感器数据恢复人]_神经网络哈尔滨1一业人学T.学硕卜学位论文AbstractTherearealotofsensorsinthemeasuringandcontrolsystems.Thesesensorsplayimportantrolesinthesystems.Onceakeysensoroccurstofail,itwillgetrisetothecatast

3、rophicresults.Inordertokeepthesystemsworkingnormally,theyneedurgentlythetechniquesofdetectingsensorfailureandthedatarecoveryofthefailedsensor.Themainresearchworksinthispapercanbesummarizedasfollows:Firstly,asinglesensorfailuredetectionanddatarecoverymethodbasedonadaptiveneuro-fuzzyinferencesystem(A

4、NFIS)andredialBasisFunction(RBF)hasbeenproposed.Thispapercomparesthedifferentresultsbyselectingdifferentmembershipfunctionsanddifferentnumbersofthesamples.Ifthetrainingtimeofthenetworkislongerthanthesampletime,thispaperpresentsanewconcept----"network-lag".Andthesimulationresultsshowtheeffectsofthe"

5、network-lag"ontheresultsofdatarecovery.Secondly,thispaperresearchesthefailuredetectingandthedatarecoveryofasinglesensorinmulti-sensorssystembasedonANFISwiththeinformationofsensorsdistributedintimeandspace.Usingtheconcept一“networklag"onceagain,thepaperresearchestheeffectsofthe"network-lag"ontheresul

6、toffailuredetecting.Keywordssensor,datarecovery,ANN哈尔滨一「业人学下学硕卜学位论文第I章绪论课题背景近年来，世界各国都把研制、开发运载器(飞机，舰艇和火箭)、能量转换器(核电站)以及探测器(海洋，地下和航天)等大型设备，作为国家实力的象征。随着社会进步和科学技术的发展，这些设备在社会生活、国防、航天等各领域都得到了广泛的应用。进入21世纪以来，人类为获得更新的能源和更广阔的发展空间，各国致力于将这些设备向高速度、大容量以及多功能的方向开发，同时把它们由自动化向智能化方向发展。一个高度自动化和智能化设备是由一套先进的控制系统来指挥和操作的。因

7、此，控制系统是这些设备由自动化走向智能化的关键和灵魂。在控制系统中用传感器来捕捉信息、检测系统运行过程中的各种参数，进而来实现对设备动态工况、状态进行监测。传感器承担着测量、采集系统内部和周IN环境各种数据的任务。所以，传感器无疑是测控系统中不可缺少的重要组成部分。随着系统复杂程度的提高，在系统中使用传感器的数最和种类也愈来愈多。传感器质量的优劣会影响输出信号的质量，进而就会直接影响控制系统的性能。如果传感器