基于BP神经网络的高精度电容测量

• 作者: 刘湘鹏 袁冠辉 陆永辉 颜浪波
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电容测量 BP神经网络 数据清洗 中值滤波 信号去噪
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 专题:智能信息处理与安全|Special Topic:Intelligent Information Processing and Security
• 页码范围: 399-406
• 页数: 8页
• 分类号: TM934.2|TP389.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2022.03.008

摘要

针对工程应用中电容的测量过度依赖仪器设备,难以实现高精度实时测量的问题,提出了一种基于BP神经网络的高精度电容测量方法.利用由DSP,DDS,AGC,ADC和阻容分压等电路构成的数据获取模块采集50个标准电容两端的分压幅值,经过数据清洗与中值滤波去噪预处理后形成71个特征值,以此构建C-U数据集;建立3层隐藏层结构为16×32×16的BP神经网络模型,并进行训练和测试,获取电容预测模型,分析模型性能.测试结果表明,模型预测值与真实值的平均相对误差仅为2.6291％;预测模型在训练集与测试集上的决定系数R2均达到了0.99,具有很好的泛化能力.