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【24h】

Sensor validation using minimum mean square error estimation

机译：使用最小均方误差估计的传感器验证

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Sensor fault can be detected and corrected in a multichannel measurement system with enough redundancy using solely the measurement data. A single or multiple sensors can be estimated from the remaining sensors if training data from the functioning sensor network are available. The method is based on the minimum mean square error (MMSE) estimation, which is applied to the time history data, e.g. accelerations. The faulty sensor can be identified and replaced with the estimated sensor. Both spatial and temporal correlation of the sensors can be utilized. Using the temporal correlation is justified if the number of active structural modes is larger than the number of sensors. The disadvantages of the temporal model are discussed. Experimental multichannel vibration measurements are used to verify the proposed method. Different, and also simultaneous, sensor faults are studied. The effects of environmental variability and structural damage are discussed.
机译：传感器故障可以在多通道测量系统中以仅使用测量数据的足够冗余进行检测和纠正。如果可以从运行中的传感器网络获得训练数据，则可以从其余传感器中估计一个或多个传感器。该方法基于最小均方误差（MMSE）估计，该估计应用于时间历史数据，例如加速度。可以识别出故障的传感器，并用估计的传感器替换。可以利用传感器的空间和时间相关性。如果活动结构模式的数量大于传感器的数量，则使用时间相关是合理的。讨论了时间模型的缺点。实验多通道振动测量被用来验证所提出的方法。研究了不同且同时的传感器故障。讨论了环境变异性和结构破坏的影响。

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