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基于小波神经网络的电涡流传感器非线性补偿

付立华 王刚

付立华,王刚.基于小波神经网络的电涡流传感器非线性补偿[J].工矿自动化,2015,41(9):74-77..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.09.019
引用本文: 付立华,王刚.基于小波神经网络的电涡流传感器非线性补偿[J].工矿自动化,2015,41(9):74-77..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.09.019
FU Lihua, WANG Gang. Nonlinear compensation of eddy current sensor based on wavelet neural network[J]. Industry and Mine Automation, 2015, 41(9): 74-77. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.09.019
Citation: FU Lihua, WANG Gang. Nonlinear compensation of eddy current sensor based on wavelet neural network[J]. Industry and Mine Automation, 2015, 41(9): 74-77. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.09.019

基于小波神经网络的电涡流传感器非线性补偿

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.09.019
基金项目: 

国家自然科学基金青年科学基金项目(61403123)

详细信息
  • 中图分类号: TD679

Nonlinear compensation of eddy current sensor based on wavelet neural network

  • 摘要: 为消除电涡流传感器的非线性误差,提高其测量精度,提出了一种基于小波神经网络和遗传算法的电涡流传感器非线性补偿方法。该方法利用小波神经网络的非线性映射能力,使得传感器的输入与输出线性化,并使用遗传算法搜寻网络的最优初始值,加强网络的非线性逼近能力和收敛能力,显著提高电涡流传感器的非线性补偿效果。实验结果表明,经过补偿后,极大提高了传感器的精度,传感器输出电压最大绝对误差为15.55 mV,最大相对误差为1.36%,非线性误差为0.34%。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2015-09-10

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