作者：吴子恒; 卢文科; 冯阳; 陆腾云; 左锋电涡流传感器温度漂移遗传优化小波神经网络算法温度补偿
摘要：针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经网络模型。该模型用遗传算法对小波神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了小波神经网络训练速度慢的问题,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的灵敏度温度系数由8.69×10^-3/℃提升到3.48×10^-4/℃;零位温度系数由4. 78×10^-3℃提升到1.85×10^-4/℃,均提高了一个数量级,成功实现了温度补偿的目的。
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