期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于CMAC神经网络测温传感器的非线性校正
被引量：
7
1
作者
李阳春
罗志浩
蒋静坪
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第5期519-523,共5页
本文充分利用 CMAC神经网络的非线性函数逼近功能 ,并结合电站数据采集和监测系统 ,提出一种校正电站测温传感器非线性输出特性的新方法。研究表明 ,该方法简单实用、速度快、精度高。
关键词
测温传感器
cmac
神经网络
非线性校正
在线阅读
下载PDF
职称材料
微型位移传感器固有非线性神经网络校正研究
2
作者
华洪良
丁心一
+2 位作者
张静
吴小锋
廖振强
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第1期175-181,共7页
微型碳膜位移传感器具有结构紧凑、可靠、低成本等诸多优点,在农业机械、机器人末端执行器、医疗手术器械等领域具有广阔的应用前景。由于碳膜厚度制造误差,导致微型碳膜位移传感器存在固有非线性,影响其测量精度。针对微型位移传感器...
微型碳膜位移传感器具有结构紧凑、可靠、低成本等诸多优点,在农业机械、机器人末端执行器、医疗手术器械等领域具有广阔的应用前景。由于碳膜厚度制造误差,导致微型碳膜位移传感器存在固有非线性,影响其测量精度。针对微型位移传感器固有非线性校正问题,采用神经网络方法,构建非线性校正模型,对传感器固有非线性进行校正。通过仿真与实验相结合的方法,从校正精度、实时解算速度2个维度,将神经网络非线性校正模型和现有PCM、BCM模型进行对比研究。研究结果表明,增加模型阶数,可以有效提高校正精度。对于BCM和神经网络非线性校正模型而言,三阶模型即可实现精度收敛。经过三阶PCM、BCM和神经网络非线性模型校正,传感器测量误差可分别降低46.1%、89.0%和89.6%。因此,神经网络非线性校正模型具有更高的校正精度。此时,PCM、BCM和神经网络非线性校正模型实时解算时间分别为0.48、0.49、0.85 ms,能够基本满足5 ms级高性能控制器应用需求。
展开更多
关键词
位移传感器
非线性校正模型
神经网络方法
测量精度
实时解算
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CMAC神经网络测温传感器的非线性校正
被引量：
7
1
作者
李阳春
罗志浩
蒋静坪
机构
浙江大学电气工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第5期519-523,共5页
文摘
本文充分利用 CMAC神经网络的非线性函数逼近功能 ,并结合电站数据采集和监测系统 ,提出一种校正电站测温传感器非线性输出特性的新方法。研究表明 ,该方法简单实用、速度快、精度高。
关键词
测温传感器
cmac
神经网络
非线性校正
Keywords
temperature measurement sensors cmac neural network nonlinear calibration
分类号
TP212.11 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
微型位移传感器固有非线性神经网络校正研究
2
作者
华洪良
丁心一
张静
吴小锋
廖振强
机构
常州工学院机械工程学院
南京理工大学机械工程学院
出处
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第1期175-181,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52305008)
常州市科技计划项目(CJ20230038,CM20223013)
+1 种基金
江苏省高等学校基础科学研究重大项目(24KJA460001)
江苏省青蓝工程项目。
文摘
微型碳膜位移传感器具有结构紧凑、可靠、低成本等诸多优点,在农业机械、机器人末端执行器、医疗手术器械等领域具有广阔的应用前景。由于碳膜厚度制造误差,导致微型碳膜位移传感器存在固有非线性,影响其测量精度。针对微型位移传感器固有非线性校正问题,采用神经网络方法,构建非线性校正模型,对传感器固有非线性进行校正。通过仿真与实验相结合的方法,从校正精度、实时解算速度2个维度,将神经网络非线性校正模型和现有PCM、BCM模型进行对比研究。研究结果表明,增加模型阶数,可以有效提高校正精度。对于BCM和神经网络非线性校正模型而言,三阶模型即可实现精度收敛。经过三阶PCM、BCM和神经网络非线性模型校正,传感器测量误差可分别降低46.1%、89.0%和89.6%。因此,神经网络非线性校正模型具有更高的校正精度。此时,PCM、BCM和神经网络非线性校正模型实时解算时间分别为0.48、0.49、0.85 ms,能够基本满足5 ms级高性能控制器应用需求。
关键词
位移传感器
非线性校正模型
神经网络方法
测量精度
实时解算
Keywords
displacement sensor
nonlinear
calibration
model
neural
network
method
measurement
accuracy
real-time computation
分类号
TH822 [机械工程—精密仪器及机械]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CMAC神经网络测温传感器的非线性校正
李阳春
罗志浩
蒋静坪
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
微型位移传感器固有非线性神经网络校正研究
华洪良
丁心一
张静
吴小锋
廖振强
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
