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磁力仪温度误差的径向基神经网络补偿模型 总被引:1,自引:1,他引:0
磁通门磁力仪参数受温度影响明显,直接影响传感器测量精度,需要研究补偿方法,提高测量精度。采用无磁高低温试验箱测量磁通门传感器温度特性;提出基于径向基神经网络的温度误差补偿方法,分别建立磁通门磁力仪零漂误差补偿模型和刻度因子误差补偿模型。结果表明,径向基神经网络能良好逼近磁通门传感器参数的温度特性;与BP神经网络相比,径向基神经网络在零漂补偿中训练时间更短,精度更高,重复性更好,零漂误差的抑制能力更强。补偿后,磁通门磁力仪零漂误差从7.105 5 nT减少到0.766 1 nT;刻度因子误差从6.3E-3减少到7.2E-5;测量值温度误差由213.6 nT补偿到9.1 nT。提出建立通用的温度补偿模型,在不同磁场环境下经过反复测试,采用训练过的模型补偿后,温度误差均降低一个数量级,提高了磁通门磁力仪温度性能和精度。 相似文献
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设计了基于USB接口的测硫仪,重点对智能控制器中的电解电流控制模块、炉温控制模块和数据采集模块进行了介绍。利用热电偶实现炉温的测量,采用具有USB接口的微处理器完成测量过程的控制和数据传输任务,并设计了高精度的信号放大和数据采集电路来保证仪器的性能,同时还对测试结果进行了精度分析。结果表明,仪器的测量精度满足国家标准。 相似文献
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