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为提高轮胎气压监测系统（TPMS）传感器测量精度，利用多传感器信息融合技术，采用神经网络方法对轮胎的温度和气压数据进行融合。神经网络采用Levenberg-Marquardt算法训练。Matlah仿真试验结果表明，数据融合后的输出稳定性得到了很大提高，可有效减轻传感器工作中的干扰。
基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统
【摘 要】
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为提高轮胎气压监测系统（TPMS）传感器测量精度，利用多传感器信息融合技术，采用神经网络方法对轮胎的温度和气压数据进行融合。神经网络采用Levenberg-Marquardt算法训练。Matlah
【机 构】
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西安武警工程学院军械运输系
【出 处】
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轮胎工业
【发表日期】
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2006年5期
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