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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
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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
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
总被引数(次)
66438
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