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摘要:
针对微测系统中压电陶瓷传感器的灵敏度温漂会使其在变化的温度环境中工作时性能不稳定,进而影响检测精度问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的压电陶瓷传感器灵敏度温漂误差补偿控制方法.分析了压电陶瓷传感器产生灵敏度温漂现象的原因.以压电陶瓷切削力测量传感器为对象,在不同温度下对传感器的灵敏度进行了标定试验研究.研究结果表明,压电陶瓷传感器在同一温度下工作时具有良好的线性度,在温度变化的环境中工作会伴有灵敏度温漂现象.为了有效补偿灵敏度温漂附加误差,提高检测精度,建立了基于改进Elman神经网络的灵敏度温漂补偿模型,并对模型涉及的学习算法、激励函数、输入输出层节点以及承接层和隐含层节点数等相关内容进行了研究.对比试验验证结果表明,所建立的灵敏度温漂补偿模型对压电陶瓷传感器的灵敏度温漂误差补偿控制效果明显,未经灵敏度温漂补偿,直接按照常温下灵敏度标定结果预测的压电陶瓷传感器加载力和实际加载力之间误差较大,最大误差达到29.16 N,利用本文建立的基于改进Elman神经网路灵敏度温漂补偿模型补偿后,补偿模型的预测力和压电陶瓷传感器的实际加载力最大误差仅0.72 N,有效保证了检测精度.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 压电陶瓷传感器的灵敏度温漂误差补偿研究
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 压电陶瓷传感器 灵敏度温漂 Elman神经网络 补偿模型 检测精度
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 传感器信号处理
研究方向 页码范围 397-403
页数 7页 分类号 TP393
字数 5472字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.03.013
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 陈高华 太原科技大学电子信息工程学院 15 101 5.0 10.0
2 闫献国 太原科技大学机械工程学院 109 415 9.0 17.0
3 郭宏 太原科技大学机械工程学院 30 63 5.0 6.0
4 姚永超 太原科技大学机械工程学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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压电陶瓷传感器
灵敏度温漂
Elman神经网络
补偿模型
检测精度
研究起点
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期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
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