【摘 要】
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为了提高列车轮对故障诊断准确率和改善现有列车轮对状态在线监测方法的不确定性,结合多传感器数据融合原理,设计了列车轮对状态监测系统;研究了列车轮对状态监测的特征层融合自适应加权算法.采用该算法进行了轮对状态监测实验,该算法核心是以自适应的方式寻求最优加权因子,使总均方误差最小,融合值最接近真值.结果表明利用数据融合技术可以获得更可靠的测量结果,减少了单一传感器不确定性误差的影响,具有较强的抗干扰性.
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭 411201
【出 处】
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中国仪器仪表学会2008年学术年会暨第二届智能检测控制技术及仪表装置发展研讨会
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为了提高列车轮对故障诊断准确率和改善现有列车轮对状态在线监测方法的不确定性,结合多传感器数据融合原理,设计了列车轮对状态监测系统;研究了列车轮对状态监测的特征层融合自适应加权算法.采用该算法进行了轮对状态监测实验,该算法核心是以自适应的方式寻求最优加权因子,使总均方误差最小,融合值最接近真值.结果表明利用数据融合技术可以获得更可靠的测量结果,减少了单一传感器不确定性误差的影响,具有较强的抗干扰性.
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