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    出口式電子汽車衡根據(jù)設(shè)計要求，一般具有4~12路稱重傳感器。這些傳感器按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分布在出口式電子汽車衡秤體下方，構(gòu)成典型的多傳感器稱重系統(tǒng)。實驗發(fā)現(xiàn)，各稱重傳感器的輸出以及相鄰傳感器輸出的比值相互影響，存在相關(guān)性，這些相關(guān)性受許多因素影響。

    現(xiàn)有出口式電子汽車衡利用并聯(lián)方式，在模擬接線盒中將各路稱重傳感器的輸出信號進(jìn)行累加，獲得一個與被測載荷質(zhì)量成比例的電壓信號，經(jīng)信號調(diào)理、A/D轉(zhuǎn)換后，由單片機(jī)處理獲得稱重結(jié)果，送顯示、通信，完成被測載荷的稱重；這種方式由于通過硬件電路直接將各路稱重傳感器輸出信號集中累加，割裂了稱重傳感器之間的，忽視了多傳感器的相關(guān)性，失去了利用出口式電子汽車衡本身多路稱重傳感器的關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行故障診斷和容錯控制的可能性，從而使得任意一路傳感器發(fā)生故障都將導(dǎo)致整個稱重系統(tǒng)失效。

    近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能信息處理中得到了廣泛的應(yīng)用。作為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要分支，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)由于具有很強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)能力和自學(xué)習(xí)功能，收斂速度快，魯棒性好，已廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)建模、函數(shù)逼近與非線性估計等。出口式電子汽車衡各路稱重傳感器的輸出信號以及輸出信號比值相互關(guān)聯(lián)，它們之間存在某種非線性函數(shù)關(guān)系，利用RBFNN逼近這種非線性函數(shù),分別構(gòu)造多路稱重傳感器輸出信號的關(guān)聯(lián)模型以及輸出信號比值的關(guān)聯(lián)模型，建立各路傳感器輸出的預(yù)估網(wǎng)絡(luò)和相鄰稱重傳感器輸出比值的預(yù)估網(wǎng)絡(luò)。由于這兩個預(yù)估網(wǎng)絡(luò)相互獨立，從而可以獲得兩個獨立的、冗余的傳感器輸出預(yù)測值。出口式電子汽車衡現(xiàn)場使用時因受噪聲影響，單獨利用其中任何一個關(guān)聯(lián)模型都將產(chǎn)生較大誤差。為此以這兩個關(guān)聯(lián)模型產(chǎn)生的獨立冗余估計值為輸入，構(gòu)建一種自適應(yīng)加權(quán)融合方法，以獲得更準(zhǔn)確的稱重傳感器輸出估計信號，為出口式電子汽車衡的故障診斷與智能容錯奠定基礎(chǔ)。

    本章研究出口式電子汽車衡多路稱重傳感器的相關(guān)性，構(gòu)建任意一路傳感器與其它N-1路傳感器的關(guān)聯(lián)模型（全關(guān)聯(lián)模型），即利用RBFNN分別建立多路稱重傳感器輸出信號的關(guān)聯(lián)模型和相鄰傳感器輸出信號比值的關(guān)聯(lián)模型，獲得兩個獨立的預(yù)測值，并利用它們的冗余性，構(gòu)建一種自適應(yīng)加權(quán)融合方法，完成稱重傳感器輸出結(jié)果的準(zhǔn)確估計。為實現(xiàn)出口式電子汽車衡多路傳感器故障的智能容錯，建立了任意一路稱重傳感器與其它N-2路傳感器的關(guān)聯(lián)模型（即多傳感器局部關(guān)聯(lián)模型），以實現(xiàn)該狀態(tài)下故障傳感器的輸出估計。通過仿真驗證這種方法的準(zhǔn)確性與有效性。

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