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基于神经网络的速度传感器幅频特性改进
基于神经网络的速度传感器幅频特性改进
作者:
于海春
俞阿龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
磁电式振动速度传感器
函数连接型神经网络
固有频率
幅频特性
补偿
摘要:
为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法.该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它的幅频特性.介绍了原理和FLANN权值调整的算法,给出用FLANN建立的磁电式振动速度传感器动态补偿网络的数学模型.结果表明:这种幅频特性的改进方法具有精度高、鲁棒性好,并能在线修正等优点,在工程测试领域有重要的实用价值.
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文献信息
篇名
基于神经网络的速度传感器幅频特性改进
来源期刊
传感器与微系统
学科
工学
关键词
磁电式振动速度传感器
函数连接型神经网络
固有频率
幅频特性
补偿
年,卷(期)
2007,(7)
所属期刊栏目
研究与探讨
研究方向
页码范围
75-76,79
页数
3页
分类号
TP212
字数
2304字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-9787.2007.07.025
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
于海春
淮阴师范学院物理与电子学系
19
22
3.0
4.0
2
俞阿龙
淮阴师范学院物理与电子学系
73
489
12.0
18.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
磁电式振动速度传感器
函数连接型神经网络
固有频率
幅频特性
补偿
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
主办单位:
中国电子科技集团公司第四十九研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-9787
CN:
23-1537/TN
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区一曼街29号
邮发代号:
14-203
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
总被引数(次)
66438
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