基于HFLANN的MSMA传感器动态模型参数识别

• 作者: 吕杰 庄羽航 涂福泉 王云学 胡升谋
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 磁控形状记忆合金 传感器 迟滞函数链接型人工神经网络 识别 感应电压
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表装置
• 页码范围: 20-23,29
• 页数: 5页
• 分类号: TP212.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2017.01.005

摘要

由于磁控形状记忆合金MSMA存在固有迟滞非线性现象,严重影响传感器的测量精度.为了消除MSMA的迟滞非线性带来的负面影响,运用了一种迟滞函数链接型人工神经网络HFLANN来识别MSMA传感器动态模型参数.识别结果表明,HFLANN可以应用于MSMA传感器动态模型,应用HFLANN识别的MSMA传感器输出感应电压与实验输出感应电压十分吻合,验证了该方法可应用于MSMA传感器动态建模,为MSMA传感器优化设计和预测控制奠定了良好基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂福泉	武汉科技大学机械自动化学院	49	166	7.0	11.0
2	吕杰	武汉科技大学机械自动化学院	3	2	1.0	1.0
3	庄羽航	武汉科技大学机械自动化学院	3	2	1.0	1.0
4	胡升谋	武汉科技大学机械自动化学院	4	2	1.0	1.0
5	王云学	武汉科技大学机械自动化学院	5	18	2.0	4.0