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| 1 | 基于RBF神经网络的水下机器人传感器状态监测方法研究显示文摘为了实现水下机器人多传感器状态监测,根据其工作环境及所配置传感器的数量,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的传感器状态监测方法,建立了二级神经网络监测模型,解决了多传感器故障诊断和信号恢复的问题.基于某型水下机器人海中试验数据进行计算机仿真试验的结果,验证了该方法的有效性和可行性. | 张铭钧 孙瑞琛 王玉甲 | 2005 | 哈尔滨工程大学学报2005，26，6： | 10 |
| 2 | 水下机器人传感器及推进器状态监测系统显示文摘为了保障水下机器人作业安全,提高其智能程度,提出了基于RBF(径向基函数)网络和FNN(模糊神经网络)的水下机器人传感器及推进器状态监测系统。根据对预处理后的传感器信号进行分析,传感器监测模型检测传感器的故障,并对出现故障的传感器信号进行恢复,将其作为水下机器人的实际运行状态参数提供给推进器监测模型;推进器监测模型输出与传感器实际输出共同作用,通过评价模型即得到了相关推进器的状态信息,并实现了故障定位。某型水下机器人的真实试验数据的计算机仿真结果验证了提出的监测系统的有效性和可靠性。 | 王玉甲 张铭钧 金志贤 | 2006 | 机械工程学报2006，42，B05： | 8 |
| 3 | 基于有限状态自动机的传感器管理方法显示文摘传感器管理是多传感器融合系统的重要组成部分。针对目前传感器出现故障时仍然缺乏对传感器资源管理的有效方法,提出一种基于有限状态自动机的传感器管理方法。首先,建立传感器管理控制策略的有限状态自动机模型,通过对可控制事件的非使能设定,描述不同控制策略;提出语言测度参数的递归估计方法与停止规则,并根据有限状态自动机模型产生语言的测度获得各种传感器控制策略的性能指标。实例分析结果表明:利用有限状态自动机模型能够辅助设计传感器故障控制策略,根据语言测度可以正确评价传感器控制策略。 | 梁冰 陈德运 | 2009 | 系统工程与电子技术2009，31，11： | 1 |
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