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题名高精度椭圆阵列电流传感器误差优化算法研究
被引量：1
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作者
沈悦
陆佳嘉
唐玥
权硕
褚子扬
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机构
南京信息工程大学自动化学院
无锡学院物联网工程学院
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出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第2期39-43,共5页
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基金
国家自然科学基金面上项目(41674036)
无锡市科技发展资金资助项目(N20201011)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20211037)。
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文摘
为了减小由于矩形导体偏心和倾斜导致的传感器测量误差,实现电流高精度测量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的椭圆阵列霍尔电流传感器误差优化方案。首先,基于三维磁场模型确定导体偏心参数和倾斜参数,并进行电流反演,得出电流积分模型;然后,使用BP神经网络估计导体参数,并引入GWO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建导体状态参数估计模型,实现偏心与倾斜误差优化;最后,搭建实验平台,对本文提出的误差优化方案进行验证。实验结果表明:本文提出误差优化方案能够精确估计导体状态参数,进而有效减小偏心误差和倾斜误差,导体X向偏心产生的电流误差减小65.07%,Y向偏心产生的电流误差减小45.74%,偏离Z轴产生的倾斜电流误差减小76.15%。
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关键词
椭圆阵列传感器
矩形导体
偏心误差
倾斜误差
灰狼优化算法
反向传播神经网络
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Keywords
elliptic array sensor
rectangular conductor
eccentricity error
tilt error
grey wolf optimization algorithm
BP neural network
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TM933.14
[电气工程—电力电子与电力传动]
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