本文關鍵詞：傳感器校正的優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

傳感器校正的優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法研究 Research on optimized grey neural network modeling method for sensor calibration

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摘要：

隨著測試技術的發(fā)展,傳感器被廣泛應用于各種精密測量與檢測領域.由于受到被測量對象、測量環(huán)境等因素影響,其輸入輸出特性會產(chǎn)生各種誤差.提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化的灰色GM(1,N)系統(tǒng)的非線性傳感器的校正方法,使得通過該方法補償?shù)奈灰苽鞲衅骶哂欣硐氲妮斎胼敵鎏匦?將傳感器校正過程分為數(shù)學表達式求解環(huán)節(jié)和誤差逼近環(huán)節(jié).首先將實驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一化數(shù)據(jù)處理,提出灰色GM(1,N)模型的優(yōu)化灰色系數(shù)矩陣求解方法以及利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射特性來求取灰色模型的合理初始條件(1,C),彌補GM(1,N)模型自身模型求解的缺陷,獲得高精度的傳感器校正數(shù)學函數(shù)表達式.然后,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡良好的局部逼近能力對殘差修正,實現(xiàn)傳感器校正的精度要求.最后,推導出優(yōu)化后的合并模型,實現(xiàn)對傳感器的校正.與其他信息融合技術相比,該方法能給出傳感器校正數(shù)學函數(shù)表達式,充分利用各模型的優(yōu)點,在小樣本、貧信息的情況下依然可以獲得很高的校正精度.實驗證明該優(yōu)化模型的模型精度為99.8％,模型平均殘差約為5.5 nm,模型精度滿足要求,方法切實有效.

  本文關鍵詞：傳感器校正的優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。