模糊神经网络驱动的多传感器自适应融合方法

本文主要探讨的是"基于模糊神经网络的多传感器自适应融合"在复杂工业控制系统的应用。在现代工业环境中，非线性和大时滞问题常常使得单个传感器的信息检测存在局限性，这可能导致控制决策的不准确和系统性能的下降。因此，研究者郭丽梅和罗大庸提出了一个创新的方法，即利用模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）来增强多传感器信息的融合。 模糊神经网络作为一种结合了模糊逻辑和神经网络优势的模型，能够处理不确定性和模糊性的数据，适合于解决实际工业控制中的非线性问题。该方法首先根据多传感器的任务——是检测同一物理量还是不同来源的信息，设计了两种不同的结构模型。对于检测同一信息的情况，模糊神经网络能够通过学习和自适应调整权重，实现对多种传感器数据的融合，提高数据的准确性和可靠性。而对于多源信息，通过模糊推理和神经网络的学习能力，可以有效整合来自不同传感器的数据，减少噪声干扰，提升综合判断的精度。 这种方法的优势在于其自适应性，能根据不同环境和条件动态调整策略，提高了系统的鲁棒性和稳定性。同时，由于融合了多个传感器的数据，系统的灵活性和智能化程度得以显著提升，有助于降低故障影响并优化控制决策。论文通过仿真结果验证了这一模型的有效性，显示了在复杂工业控制系统中，基于模糊神经网络的多传感器自适应融合方法能够显著提高控制系统的性能和整体效能。 本文的研究对于提高工业控制系统的设计与实施具有重要意义，为解决实际工业环境中多传感器信息融合的问题提供了新的理论支持和技术途径。在未来的研究中，可能进一步探索如何优化模糊神经网络的参数设置，以及如何将此方法推广到更广泛的工业应用场景中。