| 传感器标定的神经网络杂交建模方法 |
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| 引用本文： | 谢石林,陈胜来,张希农,朱长春.传感器标定的神经网络杂交建模方法[J].机械工程学报,2010,46(22). |
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| 作者姓名： | 谢石林 陈胜来 张希农 朱长春 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家自然科学基金重点 |
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| 摘 要： | 传感器标定是工程测试中的一个重要环节,直接影响测试结果的精度及可靠性.当被测物理量与传感器输出信号间的关系包含复杂、未知的非线性特性时,传统的标定方法难以达到满意的精度.引入神经网络杂交建模的思想,提出传感器标定的神经网络杂交建模方法,阐明建模过程和步骤.分别以单输入单输出和多输入多输出传感器为例,进行杂交建模标定的仿真研究, 并对一个6维力传感器样机完成了神经网络杂交建模试验标定.仿真与试验结果表明,与传统的标定方法相比,神经网络杂交建模方法能够显著提高传感器的标定精度,同时比神经网络黑箱建模方法具有更小的网络规模和更快的收敛速度,且精度高,泛化推广能力强.
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| 关 键 词： | 传感器 标定 神经网络 杂交建模 |
Neural Network Hybrid Modeling Method For Transducer Calibration |
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| XIE Shilin,CHEN Shenglai,ZHANG Xinong,ZHU Changchun.Neural Network Hybrid Modeling Method For Transducer Calibration[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2010,46(22). |
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| Authors: | XIE Shilin CHEN Shenglai ZHANG Xinong ZHU Changchun |
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