基于神经网络融合的传感器温度误差补偿

• 作者: 阙沛文 陈天璐
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 温度误差补偿 神经网络 数据融合 漏磁检测
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 17-19,25
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2005.04.005

摘要

海底油气输送管道漏磁检测装置工作于高温高压环境下,其中的InSb霍尔传感器对温度敏感,需要补偿温度误差.该文构建了多传感器融合模型,将多个霍尔传感器和温度传感器的输出用径向基函数(RBF)神经网络进行融合,用遗传算法对网络进行训练.实验室检测数据和反演出的缺陷形状表明,采用神经网络融合方法进行误差补偿,简单方便,霍尔传感器输出的平均温度敏感系数降低了两个数量级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阙沛文	上海交通大学自动检测研究所	109	1553	21.0	31.0
2	陈天璐	上海交通大学自动检测研究所	20	199	7.0	14.0