2025年04月06日 星期日 首页   |    期刊介绍   |    编 委 会   |    投稿指南   |    期刊订阅   |    统合信息   |    联系我们
计量学报  2021, Vol. 42 Issue (6): 799-805    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2021.06.17
  无线电、时间频率计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于相对波动的自适应信号融合算法
潘作舟, 孟宗, 张光雅, 石颖, 樊凤杰
燕山大学 河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北 秦皇岛 066004
Adaptive Signal Fusion Algorithm Based on Relative Fluctuation
PAN Zuo-zhou, MENG Zong, ZHANG Guang-ya, SHI Ying, FAN Feng-jie
Key Laboratory of Measurement Technology and Instrumentation of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
全文: PDF (2410 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对传统随机加权算法在目标信号为变量时,总均方误差远大于信号为常量时的情况,提出了一种改进的自适应随机加权算法。该算法利用所采信号的相对波动值自适应地调整当前采集信号与历史采集信号间的比例关系,得到更加接近真值的估计值。由于相对波动值可以根据信号变化情况自主调整,因此可以和传统的随机加权算法进行良好的结合。数值模拟证明了所提融合方法的有效性。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
潘作舟
孟宗
张光雅
石颖
樊凤杰
关键词 计量学多传感器信号融合随机加权算法自适应相对波动故障诊断    
Abstract:An improved adaptive random weighting algorithm was proposed to solve the problem that in the traditional random weighting algorithm, when the target signal is variable, the total mean square error is much larger than the constant signal. In order to make the estimated value closer to the true value, the mentioned algorithm used the relative fluctuation value of the collected signal to adaptively adjust the proportional relationship between the currently acquired signal and the historically acquired signal. Since the relative fluctuation value can be adjusted autonomously according to the signal variation, it can be well combined with the traditional random weighting algorithm. The effectiveness of the proposed fusion method had been demonstrated by numerical simulations.
Key wordsmetrology    multi-sensor signal fusion    random weighting algorithm    adaptive    relative fluctuation    fault diagnosis
收稿日期: 2019-07-08      发布日期: 2021-06-23
PACS:  TB973  
基金资助:国家自然科学基金(52075470);河北省自然科学基金(E2019203448);中央引导地方科技发展基金(206Z4301G)
通讯作者: 孟宗(1977-),男,河北保定人,博士,燕山大学教授, 主要从事信号分析与处理、旋转机械故障诊断等方面的研究。Email: mzysu@ysu.edu.cn     E-mail: mzysu@ysu.edu.cn
作者简介: 潘作舟(1994-),男,安徽巢湖人,燕山大学博士研究生,研究方向为旋转机械寿命预测、多传感器信号融合、压缩感知重构算法。Email: 792807944@qq.com
引用本文:   
潘作舟, 孟宗, 张光雅, 石颖, 樊凤杰. 基于相对波动的自适应信号融合算法[J]. 计量学报, 2021, 42(6): 799-805.
PAN Zuo-zhou, MENG Zong, ZHANG Guang-ya, SHI Ying, FAN Feng-jie. Adaptive Signal Fusion Algorithm Based on Relative Fluctuation. Acta Metrologica Sinica, 2021, 42(6): 799-805.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2021.06.17     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2021/V42/I6/799
京ICP备:14006989号-1
版权所有 © 《计量学报》编辑部
地址:北三环东路18号(北京1413信箱)  邮编:100029 电话:(010)64271480
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发  技术支持:support@magtech.com.cn