橡胶技术网

轮胎工业
TIRE INDUSTRY
2006 Vol.26 No.5 P.302-303

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基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统

武伟　 郭三学　

摘　要：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.Matlab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.
关键词：轮胎;气压监测系统;气压;温度;多传感器信息融合;神经网络
分类号：TQ330.4+93;TP183 　文献标识码：B
文章编号：1006-8171(2006)05-0302-02

Tire inflation pressure monitoring system based on mergence of multi-cell information

WU Wei　 GUO San-xue　

作者简介：武伟(1980-),男,天津人,西安武警工程学院在读硕士研究生,主要从事汽车指挥与管理的研究.
作者单位：武伟（西安武警工程学院,军械运输系,陕西,西安,710086）　
　　　　　郭三学（西安武警工程学院,军械运输系,陕西,西安,710086）　

参考文献：

[1]杨万海.多传感器数据融合及其应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004.1-18.
[2]吴秋轩.多传感器信息融合方法综述[J].机器人,2003,25(7):741-745.
[3]Hagan M T,Demuth H B,Beale M H.神经网络设计[M].戴葵译.北京:机械工业出版社,2002.227-244.
[4]Hagan M T,Menhaj M.Training feedforward networks with the Marquardt algorithm[J].IEEE Tansactions on Neural Networks,1994,5(6):989-993.
[5]Battiti R.First and second order methods for learning:Between steepest descent and Newtons method[J].Neural Computation,1992,4(2):141-166.

收稿日期：2005年12月10日

出版日期：2006年5月10日

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