本文重点研究异构多传感器数据融合技术，包括在特征提取阶段根据每个传感器特征提供的最强大的特征提取技术，并采用网络算法模糊神经元融合，实现快速准确的异构多传感器数据。合。
业机器人的多传感器数据融合技术背景工业机器人是一个重要的自动化设备现代化的制造：机械，电子，控制，计算机，传感器，人工智能，数据处理和其它先进的多学科的技术。着工业发展的需求，传感器在机器人中的作用变得越来越重要，例如位移，恒温阀芯速度，加速度，角速度，力，温度，磁场，光和其他物理量。器人监测的物理量与多传感器融合技术相结合。
模，决策，控制和反馈在控制整个自动化生产链中起着至关重要的作用，因此需要探索数据融合技术。传感器。构检测数据融合算法多传感器数据合并是指合并来自不同信号源的多个传感器收集的数据，以提供对受控对象的更有效控制。构检测数据融合算法与多异构传感器融合的研究包括多源不确定信息的协同处理，数据融合算法的深入研究，精度的提高融合和传感器数据的最佳融合。主要任务是建模，协调和解释异构传感器数据。
构传感器数据的建模如何建立一个通用的信息处理模型，为多个异构传感器创建有效的融合架构？在异构多传感器数据融合的研究中，高精度，快速融合算法的研究非常重要，多传感器数据融合的集成模式和结构构成了算法处理的基础。据融合。此，基于高效数据融合框架的高精度融合算法的研究处于研究的中心。
熔体结构层开始，选择高效合并结构，并在此基础上，将快速准确的合并算法应用于合并多传感器数据。据合并结构可以分为三层：决策层，要素层和数据层。策层的合并包括在接收到每个传感器识别物理对象的信号后直接对识别结果进行整合。然通信所需的带宽很小，但预测的准确性较低。征层合并提取信号特征向量，指示每个传感器识别物理对象并有效地融合特征向量。使用合并算法来识别和确定合并的结果。
结果不仅可以应用于异质传感器的融合，还可以应用于融合。信所需的带宽很低。据层融合是合并所有传感器生成的所有信号数据，以识别物理对象，形成整个信号数据，并从总信号数据中提取特征向量，以识别和评估，但这种方法只适用于同质性。个传感器。征层合并结构用于执行异构多传感器数据融合，减少大量干扰数据，可提高操作速度，并使维护过程中的实时处理变得容易精度高。
特征层合并结构中，基于通过小波分析，主成分分析，信息熵方法，贝叶斯方法和其他技术的传感器数据处理的类型来提取每个传感器特征。取相应的特征。旦提取了每个传感器特征向量，就通过多数据融合算法将其合并。过模糊理论和神经网络理论的结合，特征向量的融合可以避免使用二进制逻辑时系统数据合并的不确定性。糊逻辑利用多值逻辑的方法能够直接表示多传感器信息融合过程中的推理过程中的不确定性，但她仍具有产生困难，并自动调整模糊规则和功能属于。
经网络理论具有大规模并行处理能力，自学习能力和自适应能力，其仿生特性使其自身信息的使用更加高效。而，他的知识表达困难，学习速度慢。块化理论和神经网络理论的结合被用作基于神经网络的融合算法，其依赖于对模糊逻辑的结构知识的深入了解。呈现了两者的特征，并且可以在算法的水平上有效且快速地实现。合。
适应模糊神经推理系统基于模糊推理逻辑过程，输入信号可信，信用，相乘，归一化。后，根据模糊，推理和清晰度的过程生成输出。传感器数据管理技术随着多传感器数据融合技术的不断发展，多传感器管理已成为数据融合系统不可或缺的组成部分。传感器管理将数据融合的结果返回到合并过程。传感器管理充分利用现有的传感器资源，合理，科学地分配传感器资源，以满足每个特定功能的最佳值。此，数据融合处理过程是用于改善合并性能的闭环反馈结构。
了提高数据融合性能和传感器利用效率，多传感器管理是这种不确定和动态环境中的管理过程，是协调多传感器传感器管理系统管理的重要技术。感器架构为传感器管理提供了基础：合理的结构系统不仅可以确保传感器的高效运行，还可以减少数据融合系统的工作量。感器管理是涉及许多领域技术的跨学科研究领域。
何实现传感器管理的简化决策过程，合理规划和高效工作是传感器管理研究的重要技术指标。传感器管理技术的研究包括使用宏/微双层结构（宏/微）的架构研究和管理方法。层的动态配置有效地分配每个传感器的任务，在多个传感器之间执行信号传输和引导，并协调和交互传感器。观层是通过控制由选择模式或每个传感器的设置分配给每个传感器的特定任务，由此使得宏传感器管理器负责管理宏传感器满足熔化决定和执行决定最后。果，每个传感器的操作模式和参数被合理地分布，传感器被计划并且目标被优先化。微观层面，每个小型传感器系统在数据采集过程的同时接受宏传感器管理器命令，根据控制定义操作模式并通过两层执行最终动态配置互动。理有效地利用多传感器数据，恒温阀芯并且可以解决多传感器系统的组合物，相关的操作条件和一些传感器的操作异质互斥传感器和限制，以有效地管理该监测过程中，有必要根据最优标准建立目标函数，必须易于量化，并且可以配置传感器的操作模式和参数，以优化目标函数。感器管理方法基于数学规划中的线性规划，用于建立目标函数的性能函数。感器分配的性能函数由目标优先级函数和传感器 – 目标配对函数的加权平均值建立。大“作为标准，与用于目标覆盖约束的损失率函数和传感器的最大跟踪能力约束相关联，使用线性编程技术来解决最优分配方案。用结合了基于膜的特性，最佳的性能管理方法和多传感器管理结构双层结构异构多传感器数据的模糊神经网络算法，并且取决于阶段异质多传感器数据融合特征提取，利用最有效的特征提取技术进行数据融合，减少对通信带宽的需求，实现异构多传感器数据的快速准确融合，有利于控制工业机器人系统。
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