期刊导航
期刊开放获取
vip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
防空多传感器网络的拓扑优化模型
被引量：
1
1
作者
张文
任全
《现代防御技术》
北大核心
2006年第6期74-78,共5页
防空多传感器网络是防空网络化作战体系结构的重要组成部分。针对防空多传感器网络的网络结构模型,研究了已知网络中单元节点的位置和数量,如何最优确定网络中继器的位置、数量及其与单元节点的连接关系,即网络拓扑优化设计问题。最后...
防空多传感器网络是防空网络化作战体系结构的重要组成部分。针对防空多传感器网络的网络结构模型,研究了已知网络中单元节点的位置和数量,如何最优确定网络中继器的位置、数量及其与单元节点的连接关系,即网络拓扑优化设计问题。最后给出了防空多传感器网络拓扑优化设计的数学模型及其求解方法。
展开更多
关键词
防空
多传感器网络
网络结构
拓扑优化
模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于多传感器信息融合的汽车衡误差补偿
被引量：
14
2
作者
林海军
滕召胜
+2 位作者
迟海
易钊
邬蓉蓉
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1245-1250,共6页
传统的汽车衡误差补偿方法是通过反复调节接线盒中电位器,调整每路称重传感器通道增益实现的,过程繁琐、称重结果准确度低。介绍了汽车衡称重原理,分析了称量误差产生的原因,确定了误差模型,以多路称重传感器信号为输入,提出了基于径向...
传统的汽车衡误差补偿方法是通过反复调节接线盒中电位器,调整每路称重传感器通道增益实现的,过程繁琐、称重结果准确度低。介绍了汽车衡称重原理,分析了称量误差产生的原因,确定了误差模型,以多路称重传感器信号为输入,提出了基于径向基函数神经网络多传感器信息融合误差补偿方法,建立了融合模型,给出了融合模型的训练算法。这种误差补偿方法建模方便,训练简单,克服了汽车衡在加工、安装过程中产生的内应力、机械形变、尺寸误差和传感器灵敏度分散性、传感器线性度误差等因素对称量结果的影响,准确度高。现场检定表明,采用这种补偿方法的汽车衡称重误差小,优于国家标准《JJG555-1996非自动秤通用检定规程》规定的三级秤指标。
展开更多
关键词
汽车衡
误差补偿
多传感器
信息融合
径向基函数神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
高炉鼓风机的防喘振控制策略设计
被引量：
3
3
作者
张俊
程大章
康盛
《电气自动化》
北大核心
2008年第1期61-64,共4页
分析了高炉鼓风机的喘振现象及其影响因素,深入讨论了高炉鼓风机的喘振预测。提出了利用多传感器技术预测喘振的方法,最后重点研究和探讨了高炉鼓风机的防喘振控制策略。
关键词
高炉鼓风机喘振
喘振预测
神经网络
多传感器技术
防喘振控制策略
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
防空多传感器网络的拓扑优化模型
被引量：
1
1
作者
张文
任全
机构
空军工程大学导弹学院
出处
《现代防御技术》
北大核心
2006年第6期74-78,共5页
文摘
防空多传感器网络是防空网络化作战体系结构的重要组成部分。针对防空多传感器网络的网络结构模型,研究了已知网络中单元节点的位置和数量,如何最优确定网络中继器的位置、数量及其与单元节点的连接关系,即网络拓扑优化设计问题。最后给出了防空多传感器网络拓扑优化设计的数学模型及其求解方法。
关键词
防空
多传感器网络
网络结构
拓扑优化
模型
Keywords
air defense
muhisensor network
network
structure
topological optimization
model
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
N945.12 [自然科学总论—系统科学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于多传感器信息融合的汽车衡误差补偿
被引量：
14
2
作者
林海军
滕召胜
迟海
易钊
邬蓉蓉
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1245-1250,共6页
基金
湖南省自然科学基金(00JJY2061)
商务部优化机电和高新技术产品进出口结构资金(财企[2007]301号)资助项目
文摘
传统的汽车衡误差补偿方法是通过反复调节接线盒中电位器,调整每路称重传感器通道增益实现的,过程繁琐、称重结果准确度低。介绍了汽车衡称重原理,分析了称量误差产生的原因,确定了误差模型,以多路称重传感器信号为输入,提出了基于径向基函数神经网络多传感器信息融合误差补偿方法,建立了融合模型,给出了融合模型的训练算法。这种误差补偿方法建模方便,训练简单,克服了汽车衡在加工、安装过程中产生的内应力、机械形变、尺寸误差和传感器灵敏度分散性、传感器线性度误差等因素对称量结果的影响,准确度高。现场检定表明,采用这种补偿方法的汽车衡称重误差小,优于国家标准《JJG555-1996非自动秤通用检定规程》规定的三级秤指标。
关键词
汽车衡
误差补偿
多传感器
信息融合
径向基函数神经网络
Keywords
truck scale
error compensation
muhisensor
information fusion
radial basis function neural
network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
高炉鼓风机的防喘振控制策略设计
被引量：
3
3
作者
张俊
程大章
康盛
机构
同济大学社区信息化与智能建筑研究中心
上海电气自动化设计研究所有限公司
出处
《电气自动化》
北大核心
2008年第1期61-64,共4页
文摘
分析了高炉鼓风机的喘振现象及其影响因素,深入讨论了高炉鼓风机的喘振预测。提出了利用多传感器技术预测喘振的方法,最后重点研究和探讨了高炉鼓风机的防喘振控制策略。
关键词
高炉鼓风机喘振
喘振预测
神经网络
多传感器技术
防喘振控制策略
Keywords
blast furnace fan surge surge prediction neural
network
muhisensor
strategy to control surge
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
防空多传感器网络的拓扑优化模型
张文
任全
《现代防御技术》
北大核心
2006
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多传感器信息融合的汽车衡误差补偿
林海军
滕召胜
迟海
易钊
邬蓉蓉
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
高炉鼓风机的防喘振控制策略设计
张俊
程大章
康盛
《电气自动化》
北大核心
2008
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
