基才BP神经网络的数字式涡流传感器特性曲线拟合的实现

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BP神经网络在LabVIEW中的实现及应用

一种多层前向网络 ,这里采用的是三层 BP神经网络模型 ,它
作者简介 :蔡清华 (1981—) ,女 ,硕士研究生 ,主要从事机电设备故障诊断方法以及虚拟仪器技术的研究。收稿日期 : 2005 - 10 - 8
设计 ·研究 ·分析
·7 ·
2. 2 BP神经网络在 LabV IEW 中实现方法的比较 [ 3] 在 LabV IEW 中实现 BP神经网络的方法有多种 :利用大
3 BP神经网络算法在 LabV IEW 中的实现
BP神经网络的隐层输入如图 2所示。其中 X 矩阵为输入样本 X, W 为隐层权值。利用
LabV IEW 中的 An2
alyze > > M athe2 matics > >L inear A lgebra > >A ×B. vi图标根据式 1 实现权值与输入样本的矩阵乘法 ,并通过 for循环实现 BP神经网络的隐层输入矩阵 H。
设计 ·研究 ·分析
·17 ·
接 ;从优化后的图 4也可以看出应力最值出现在区域 2所在平面的螺栓连接处 ,我们可以考虑加厚这块平板 ;区域 3所在的侧板初衷是为了加强零件的刚度 ,但是从优化结果看仅仅在边缘处材料起到了应有的作用 ,中间大片材料在后续设计中应去除。
鉴于以上对优化结构的分析 , 改进设计如图 5所示。
2 BP神经网络算法及其在 LabV IEW 中实现方法比较
由输入层、隐层和输出层组成 ,其结构如图 1所示 ,分别为 :
1)输入层节点 i,其输出等于 xi ( i = 1, 2, …, n) ,将控制变量值传输到隐含层 ;
2)隐层节点 j,其输入 hj ,输出 oj 分别为 :

神经网络技术在传感器信号处理中的应用

神经网络技术在传感器信号处理中的应用近年来，神经网络技术的发展取得了巨大的进步，已经逐渐在各个领域得到了广泛的应用。

其中，神经网络技术在传感器信号处理中的应用尤为突出。

本文将探讨神经网络技术在传感器信号处理中的应用，为读者提供更多的理解和应用参考。

一、传感器信号处理的基本原理在开始讨论神经网络技术在传感器信号处理中的应用之前，我们有必要先了解一下传感器信号处理的基本原理。

传感器信号处理是将传感器获取的信号进行专业分析和处理的一种技术，主要用于检测和控制。

传感器是将非电信号转化成电信号的一种装置，其检测原理与被检测对象的物理量相关。

在传感器信号处理过程中，首先需要对采集到的信号进行预处理，包括滤波、放大、去噪等步骤，以保证信号稳定和准确。

然后，应用信号处理算法进行分析和处理。

传感器信号处理的最终目标是提高数据的准确性和完整性，以利于对被检测对象进行更加精确的控制和管理。

二、神经网络技术在传感器信号处理中的应用神经网络技术是模拟人脑神经系统机制而产生的一种智能计算技术。

它可以学习复杂的非线性关系，自适应地对不稳定和不确定的系统进行控制和优化。

因此，神经网络技术在传感器信号处理中得到了广泛应用。

1. 信号滤波传感器采集的原始信号通常存在着各种噪声干扰和杂波，这些噪声和杂波会严重影响信号的精度和可靠性。

因此，在传感器信号处理中，信号滤波是非常重要的一步。

传统的滤波算法往往需要提供一定的先验知识和经验，比如选择合适的滤波窗口、滤波器类型等。

而神经网络技术可以自适应地从大量的样本数据中学习和理解信号的特征，有效地解决了传统滤波算法无法解决的问题。

2. 特征提取和分类传感器信号中包含着大量的信息和特征，而其中一些特征可能对我们所关注的目标具有更加重要的意义。

因此，在传感器信号处理中，特征提取和分类是一个非常关键的挑战。

神经网络技术可以有效地提取和分析信号的特征，确定哪些信号特征对我们所关注的目标具有更加重要的意义。

自动检测技术及应用第四章电涡流传感器

当100kHz～2MHz信号源产生的交变电压施加到电感线圈L1上时，就产生一次电流i1 ，在线
圈周围产生交变磁场Φ 。如果将线圈靠近一块金
属导体，金属导体表面就产生电涡流i2。i2在金属导体的纵深方向并不是均匀分布的，而只集中在金属导体的表面，这称为趋肤效应。
交变磁场的频率f 越高，电涡流的渗透深度就越浅，趋肤效应越严重。可以利用趋肤效应来控制非电量的检测深度。
电涡流位移传感器的标定
在标定区域里，共设置多个测量点。首先调节千分尺的读数为0.000mm。旋松探头夹具的调节螺母，使探头与试件刚好接触，计算机测得探头绝对零位的输出电压。然后旋动千分尺，使试件缓慢离开探头，每隔设定的位移（例如0.8mm），测量电涡流传感器的输出电压。
电涡流位移传感器的标定过程示意图
电涡流位移传感器的应用
电涡流探头线圈的阻抗受诸多因素影响，例如金属材料的厚度、尺寸、形状、电导率、磁导率、表面因素、距离等，因此电涡流传感器的应用领域十分广泛，但也同时带来许多不确定因素，一个或几个因素的微小变化就足以影响测量结果。所以电涡流传感器多用于定性测量。在用作定量测量时，必须采用逐点标定、计算机线性纠正、温度补偿等措施。
圆形导线中的电缆电流趋肤效应示意图
a）直流电流时的均匀分布 b）中频电流时中心部位电密度减小 c）高频电流时，电流线趋向表面分布
二、电涡流线圈等效阻抗分析
设电涡流线圈在高频时的等效电阻为R1（大于直流电阻），电感为L1。当有被测导体靠近电涡流线圈时，则被测导体等效为一个短路环，电涡流线圈L1与导体之间存在一个互感M。互感随线圈与导体之间距离的减小而增大。
ΔUo或Δf，可以计算出与被检测物体的距离、振动频率等参数。电涡流位移传感器属于非接触

高精度电涡流传感器的标定研究

高精度电涡流传感器的标定研究作者：刘学王艳林高宏陈青山来源：《数字技术与应用》2019年第01期摘要：线性度是传感器静态特性的一个重要指标，为减小电涡流传感器的非线性误差，提高其测量精度，对电涡流传感器的输出结果进行标定。

给出了电涡流传感器输出电压与探头线圈和被测金属导体之间距离的关系式，在满足的±0.5mm量程，分辨率达到万分之一的前提下，分别采用直线拟合法和曲线拟合法对电涡流传感器进行标定。

实验结果表明，利用曲线拟合采用3阶多项式拟合要比直线拟合法线性误差更小，非线性误差由17.19%降到0.7%。

关键词：精度；电涡流传感器；标定；曲线拟合法中图分类号：TH711 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）01-0080-020 引言目前对非线性补偿问题的解决方法主要有硬件补偿和软件补偿两种方法。

前者是在传感器的输出端设置补偿电路来实现非线性补偿功能，但是其电路通常较为复杂且精度比较低，同时在当前的微机化的趋势下，硬件电路补偿逐渐被软件补偿所替代。

软件补偿时通过有函数补偿和算法补偿来有效减少信号中的非线性失真，从而提高传感器的精度。

目前常用的补偿算法有BP神经网络、RBP神经网络等。

函数补偿法通常需要对传感器的输出特性比较清楚的前提下使用，而算法补偿则不需要事先推导关系式，但是神经网络算法本身比较复杂，所以软件处理方法需要根据工作环境而定。

鉴上述，通过对电涡流传感器输入输出关系进行推导，运用函数拟合的方法对电涡流传感器进行非线性校正，计算过程简单且精度满足工业要求，为电涡流传感器的标定提供了一种行之有效的方法。

1 电涡流传感器测距原理设图1中线圈的电阻为R1，电感值为L1，则其阻抗为Z=R1+jwL1；其短路电路的电阻值为R2，电感值L2；线圈与短路环之间的互感系数为M。

M的值随它们之间的距离d的减小而增大。

加在线圈两端的激励电压为U。

根据基尔霍夫定律，可以列出电压平衡方程组。

基于LMBP神经网络的涡流传感器曲线拟合研究

Ｍａｒｇｕａｒｄｔ（Ｌ・Ｍ）ａｌｇｏｉｒｈｍｔｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｏｔｏｐｉｔｍｉｚｅｈｅｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆＢＰｗｅｉｇｈｔｖａｌｕｅ．Ａｆａｓｔｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ
ＬＭＢＰｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｉｒｈｍｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆＬＭＢＰａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓａｌｓｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｍａｈｅｔｍａｉｔｃａｌｌｙ，ａｎｄａｎｅｔｗｏｒｋｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｖｉａＭａｌｆａｂｔｏｉｆｔｈｅｔＥＣＳｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｉｔｏｎｅｓｒｕｌｔｓｈｏｗｓｈａｔｔＬＭＢＰｎｅｔｗｏｒｋｉｓｓｕｐｅｉｒｏｒｂｏｈｔｉｎｉｔｓｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅｎｄａａｐｐｒｏｘｉｍａｉｔｏｎｃａｐａｂｉ￣ｔｙｏｖｅｒｔｒａｄｉｉｔｏｎａｌＢＰｎｅｔｗｏｒｋｎｄａｉｍｐｒｏｖｅｄＢＰｎｅｗｏｔｒｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＬＭＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｗｏｔｒｋ；Ｌ－Ｍａｌｇｏｉｒｈｍ；ＥｔＣＳ；ｃｕｖｅｒｉｆｔｔｉｎｇ；Ｍａｄａｂｌａｎｇｕａｇｅ

基于BP神经网络的脉冲涡流无损检测分析

输入信号的情况可自动发现输入信号的特征。
１Ｐ．Ｂ网络的学习算法２
要使神经网络产生所希望的行为，必须对其进行训练，即网络学习。学习时每条连接都在不
收稿日期：２１－１－８００１２
测技术相比它具有检测灵敏度高、设备简单、操
作方便、容易实现自动化的特点。脉冲涡流检测中涡流的影响因素有很多如缺陷的性质、形状、
深度、被检测材料含杂质情况、被检测材料的磁
ＢＰ算法的学习过程由正向传播和反向传播两
增加而增大，与裂纹深度有着强烈的联系，完全
可以表征裂纹深度。
隐含层节点数的确定：建立多层神经网络模型采用适当隐含层节点数是很重要的，往往是网络成败的关键。隐含层接点数太少，网络所获得
（Ａ）ｒｎ
０Ｄ５３Ｏ．３１６０．７２９０．５３５０．４４００．１４８０．２５５Ｏ．６４５０．９１５
峰值（Ａｍ）
０．３０４Ｏ．７０６Ｏ．４１８Ｏ．８Ｉ２Ｏ２１３０．４２９０－７１２０．８２２０３．０３
次收敛的特性（即有限次叠代后能收敛与二次函
数的极小点）因此采用了ＣＰ完成网络训练。。ＧＢ
系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色。

电涡流传感器位移实验报告

电涡流传感器位移实验报告背景电涡流传感器是一种非接触式位移传感器，广泛应用于工业领域中的位移测量。

它基于涡流效应，通过感应涡流的变化来测量目标物体的位移。

在实验中，我们使用了一种常见的电涡流传感器，将其应用于位移测量，并对其性能进行了评估和分析。

实验目的本实验旨在通过测量电涡流传感器对不同位移的响应，评估其性能指标（如灵敏度、线性度等），并提出相应的改进建议，以提高位移测量的精确性和稳定性。

实验装置与方法实验装置•电涡流传感器：型号ABC-123，频率范围0-10kHz•信号发生器：频率范围0-10kHz，可调幅度•示波器：带宽100MHz，采样率1GS/s•电压表：精度0.1mV实验步骤1.准备实验装置，保证电涡流传感器与信号发生器、示波器的连接正确。

2.设置信号发生器的频率为2kHz，并将幅度调至适当水平。

3.将电涡流传感器固定在实验台上，使其与目标物体相对静止并平行。

4.使用示波器测量电涡流传感器输出的电压信号，并记录数据。

5.调整信号发生器的频率和幅度，重复步骤4，以获得不同位移下的电压信号。

数据分析与结果实验数据我们通过实验获得了电涡流传感器在不同位移下的电压信号数据，如下所示：位移 (mm) 电压 (mV)0 1.21 1.52 1.83 2.14 2.45 2.7曲线拟合与性能评估我们将实验数据进行曲线拟合，以评估电涡流传感器的性能指标。

首先，我们使用最小二乘法对数据进行线性拟合。

得到的拟合直线的方程为：V = 0.3d + 1.2其中V表示电压(mV)，d表示位移(mm)。

通过拟合直线，我们可以计算出电涡流传感器的灵敏度为0.3 mV/mm，表示单位位移引起的电压变化量。

其次，我们计算了电涡流传感器的线性度。

线性度是衡量传感器输出与输入之间线性关系程度的指标，通常以百分比表示。

通过计算每个数据点与拟合直线之间的残差，并将其转化为线性度，我们得到了电涡流传感器的线性度为95%。

结果分析与建议通过对实验数据的分析和性能评估，我们得到了以下结论：1.电涡流传感器表现出良好的线性关系，其灵敏度为0.3 mV/mm。

工业机器人技术与应用考试模拟题含答案

工业机器人技术与应用考试模拟题含答案一、判断题（共100题，每题1分，共100分）1、通常机器人和相机socket通讯，机器人作为 client端，在机器人系统建立时加入 pc-interface 选项。

A、正确B、错误正确答案：A2、ABB工业机器人语言更改后，需要重启系统才能实现示教器界面语言的更改。

A、正确B、错误正确答案：A3、制动器失效抱闸：指要放松制动器就必须接通电源，否则，各关节不能产生相对运动。

A、正确B、错误正确答案：A4、关节位置数据的每一个元素数值是以弧度为单位的。

A、正确B、错误正确答案：A5、ABB标准I/O板是挂在DeviceNet网络上的，所以要设定模块在网络中的DeviceNet地址。

A、正确B、错误正确答案：A6、比例是指图样与实物相应要素的线性尺寸之比。

( )。

A、正确B、错误正确答案：B7、传感器是功能把外界的各种信号转换成电信号的元件。

A、正确B、错误正确答案：A8、伺服系统是输出量以一定准确度随时跟踪输入量变化的控制系统，因此也称作随动系统。

A、正确B、错误正确答案：A9、机器人控制系统中涉及传感技术、驱动技术、控制理论和控制算法等。

A、正确B、错误正确答案：A10、移位寄存器指令每当EN端由0变1时，寄存器按要求移位一次。

A、正确B、错误正确答案：A11、ABB IRB120 机器人2-3轴之间有同步带。

A、正确B、错误正确答案：B12、控制柜断电后需要测量指定螺杆上的电压，当电压小于直流50V后才能更换伺服放大器。

A、正确B、错误正确答案：A13、行程开关可用来检测系统工作压力和行程位置。

A、正确B、错误正确答案：B14、Fie指令连接的2个动作比Dly指令更加连贯。

A、正确B、错误正确答案：A15、ABB标准I/O模板都是下挂在DeviceNET现场总线下的设备，通过X5端口与DeviceNET现场总线进行通信。

A、正确B、错误16、工业机器人末端操作器是手部。

毕业设计(论文)-三角形隶属度函数用于模糊神经网络的衡器标定

三角形隶属度函数用于模糊神经网络的衡器标定摘要目的：将三角型隶属度函数的模糊神经网络用于电容式多功能天车秤，实现电解铝的称重过程的计量,提高称重的准确度。

方法：用一部分实际铝称重的部分属于做测试，利用三角形隶属函数对这部分数据进行模糊化处理，然后输入到基于BP算法的神经网络，对该网络进行训练。

用训练好的网络对剩下的数据进行测试，并与之前的数据进行比较，得出对衡器标定的误差，观察准确程度。

结果：在称重过程中融入了模糊理论与神经网络的方法，既考虑了称重数据的模糊性又考虑称重特征与称重结果的复杂关系，使结果更加具有精确性，为衡器的标定开辟了一条新方法。

关键词：模糊神经网络三角型隶属度函数 BP算法铝称重AbstractObjective:to will triangle membership function of fuzzy neural network for capacitive multi-function PTM scale, the realization of the weighing process electrolytic aluminium, improve the accuracy of measurement weighing.Methods:using part of the actual aluminum weighing part belong to do the test, and using triangle distrution function of this section data are fuzzed, then input to the neural network based on BP algorithm, the network for training. Use for the rest of the trained network, and experimental data before, it is concluded that the data to compare calibration error, observing instruments that accurate degree.Results:in weighing process into the fuzzy theory and the method of neural network, which considers the fuzziness of the weighing data and consider the characteristics and weighing weighing, to make the result more complicated relationship with accuracy, the calibration for instruments have opened up a new method.Keywords: fuzzy neural network triangle membership function BP algorithm aluminum weighing郑州大学本科学位论文 2011年5月目录摘要 (1)ABSTRACT (1)第一章引言 (4)课题的研究背景、目的和意义 (4)本课题的主要研究内容 (4)第二章电子称重系统以及数据提取方法 (5)电容式多功能天车电子秤 (5)称重数据的提取 (5)第三章模糊神经网络以及BP算法 (8)模糊神经网络基础 (8)神经网络 (8)模糊理论 (9)3.2BP神经网络 (11)3.2.1 BP网络的结构 (11)3.2.2 BP神经网络的学习算法 (12)3.3BP神经网络设计基础 (19)3.3.1 训练样本集的准备 (19)3.3.2 初始权值的设计 (21)3.3.3 BP多层感知器结构设计 (22)3.3.4 网络训练与测试 (23)第四章三角形隶属度函数在铝称重的应用 (24)4.1隶属函数 (24)4.2模糊神经网络的结构模型 (26)第五章模糊神经网络用于铝称重的步骤 (27)5.1特征提取和模糊化 (27)5.2隶属函数选取 (27)5.3隐含层和输出层的处理 (28)第六章实验结果的讨论 (31)6.1三角形隶属度函数称重结果 (31)6.2三角形型隶属度函数模糊神经网络的称重结果分析 (31)第七章结论 (32)参考文献 (32)2 / 37郑州大学本科学位论文 2011年5月附录：仿真程序 (34)3 / 37郑州大学本科学位论文 2011年5月第一章引言课题的研究背景、目的和意义任何一个产铝企业的管理层，均应该准确地掌握生产设备的生产能力、设备运行效率等原始数据，从而依据这些原始数据，科学、合理的调控生产。

基于BP神经网络的水泵全特性曲线拟合

:
!)#-%’ (.%’ (/%’ ("
这个方程组就称谓全特性曲线方程。当需要进行事故停泵过程的水锤分析时，由水泵最高效率点的扬程，流量，转速计算其 *， ’(3*4， ’)
"6<
< ; 8
:<
;=:< 7
*
网络训练学习的过程就是通过调节网络内部连接权使网络误差最小。 )< 网络内部连接权的调整过程也就是误差的反向传播过程。对于输出层与隐层之间的权值有：
构，网络便能经训练得到各节点之间的权值和阈值，代入任意比转速时的输入参量，就可得到任意比转速下的水泵全特性曲线，而且精度完全满足要求，节约了大量计算人员计算时间。
?
利用 !" 神经网络拟合全特性曲线以 AB 的绘制为例比较常规绘制方法和神经网
络训练方法的结果。选取 -2C777，参考文献 D&E，计算出水泵的 AB 值。利用 08FG8! 仿真软件，采用如上所述的 @ 方案，以 -2C777， 4!DHI7! J $EK"4C! J ??L 为输入， AB 为输出，编写 0 程序，构造并训练 !" 神经网络。训练的结果，使误差小于 H%HHH&。将两条曲线绘在同一个坐标系下，如图 & 所示。由计算值曲线与神经网络仿真值曲线的比较可以看出，计算值与实测值相当吻合，说明本文的任意比转速水泵通用全特性曲线神经网络计算机仿真结果是可靠的。
" -. #
$ ! 4$
-
对 56789 !
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$ -" - 对 56789 $ ! ! 4$ %
得到代表水泵全特性的两条连续曲线：

武汉大学传感器技术课件-传感器一般特性

传感器技术
主讲人：吴琼水
武汉大学电子信息学院
第1章传感器的一般特性
1.1 传感器静态特性
静态特性指标
（1）线性度（2）灵敏度（3）精确度(精度) （4）最小检测量和分辨力（5）迟滞（6）重复性（7）稳定性（8）漂移
线性度(Linearity)
在规定的条件下，传感器静态校准曲线(实际曲线)与拟合直线间最大偏差与满量程输出值的百分比称为线性度。
传感器技术
主讲人：吴琼水
武汉大学电子信息学院
第1章传感器的一般特性
1.1 传感器静态特性
静态特性指标
（1）线性度（2）灵敏度（3）精确度(精度) （4）最小检测量和分辨力（5）迟滞（6）重复性（7）稳定性（8）漂移
迟滞
传感器在输入量由小到大(正行程)及输入量由大到小(反行程)变化期间其输入输出特性曲线不重合的现象称迟滞。
例：某电子秤：增加砝码
电桥输出减砝码输出
0 g —— 50g —— 100g —— 200g 0.5 mv --- 2.0mv -- 4.0mv --- 8.0mv 0.6 mv --- 2.2mv ---4.5mv --- 8.0mv
H
H max
/Y FS
100%
产生这种现象的主要原因是由于传感器敏感元件材料的物理性质和机械另部件的缺陷所造成的，例如弹性敏感元件弹性滞后、运动部件摩擦、传动机构的间隙、紧固件松动等。
准确度
说明传感器输出值与真值的偏离程度。准确度是系统误差大小的标志。
精确度
是精密度与准确度两者的综合优良程度。
低精密度，低正确度
高精密度，低正确度
低精密度，高正确度

涡流传感器位移实验报告

一、实验目的1. 理解涡流传感器的工作原理及其在位移测量中的应用。

2. 掌握电涡流传感器位移测量的基本操作流程。

3. 分析电涡流传感器在不同位移条件下的测量特性。

二、实验原理电涡流传感器是利用电磁感应原理进行非接触式测量的传感器。

当高频电流通过传感器线圈时，会在其周围产生交变磁场。

当金属被测物体靠近该磁场时，会在物体表面产生感应电流，即电涡流。

电涡流的产生会消耗部分能量，从而改变传感器线圈的阻抗，进而影响线圈的输出电压。

根据电涡流效应，当金属被测物体与传感器线圈之间的距离发生变化时，电涡流的强度和分布也会发生变化，导致传感器线圈的阻抗和输出电压随之改变。

通过测量线圈阻抗或输出电压的变化，可以实现对金属被测物体位移的测量。

三、实验器材1. 电涡流传感器2. 被测金属圆片3. 测微头4. 数显电压表5. 直流电源6. 连接导线7. 主控箱四、实验步骤1. 将电涡流传感器安装在主控箱上，并将传感器输出线接入实验模块的标有“TI”的插孔中。

2. 将测微头端部装上铁质金属圆片，作为电涡流传感器的被测体。

3. 将电涡流传感器输出线接入实验模块的输出端Vo，并与数显电压表输入端Vi相接。

4. 将实验模块输出端Vo与数显电压表输入端Vi相接，并选择电压20V档。

5. 用连接导线从主控台接入15V直流电源到模块上标有15V的插孔中，同时主控台的地与实验模块的地相连。

6. 使测微头与传感器线圈端部有机玻璃平面接触，开启主控箱电源开关（数显表读数能调到零的使接触时数显表读数为零且刚要开始变化），记下数显表读数。

7. 每隔0.1mm读取一次数显表读数，直到输出几乎不变为止。

8. 将结果列入表格，并绘制位移-电压曲线。

五、实验结果与分析1. 位移-电压曲线如图所示，可以看出电涡流传感器具有较好的线性度，且在较小的位移范围内，其测量精度较高。

2. 通过曲线拟合，可以得到电涡流传感器的线性区域，并选择最佳工作点进行位移测量。

基于BP神经网络的称重传感器蠕变补偿法

基于BP神经网络的称重传感器蠕变补偿法作者：尹霞来源：《硅谷》2014年第04期摘要传感器蠕变的一种新的补偿方法——动态神经网络补偿法，可实现蠕变实时精确补偿。

引入人工神经网络识别的方法来确定载荷的变化状况，利用传感器的输出变化率，来判断传感器的蠕变起始点，可以确定作用于传感器上的实际载荷。

同时这种方法的精度也不会受到传感器载荷、环境等因素的影响，即简单方便，易于实现并且可以批量生产，精度较好，有较好的学习性，这也是一种新的蠕变误差补偿算法。

关键词称重传感器；蠕变；神经网络补偿中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）04-0052-021 传感器的蠕变特性图1所示为称重传感器蠕变特性变化曲线，曲线上标识出了加载段L和卸载段C，并且曲线上把每一段的加卸载和蠕变过程都标识出来。

图1 称重传感器蠕变曲线实际应用中，这种加载情况是不多见的，一般需要经过加载、卸载的多次循环，如图2、3所示。

图2 多次加载时的蠕变特性曲线图3 含加/卸载循环时的蠕变曲线通过分析图1-3可以知道，对于传感器的每一段加载和卸载过程，都可以大概划分成为两个区域，亦即是传感器输出的缓慢变化区和剧烈变化区，另外值得注意的还有在两个区之间还存在一小段过渡区，这个区域即隶属于缓慢变化区域也隶属于剧烈变化区域。

它的输出缓慢变化区域实质上也就是传感器的蠕变段，而传感器输出的剧烈变化区实际上就是计量过程中的加/卸载段，过渡区就是加/卸载段和蠕变段之间的融合段，即过渡段，该段同时含有加/卸载和蠕变较其它段明显些，传感器上实际载荷实际上就是加载段末端它的输出。

下面就图2为例来分析一下其理想工作过程。

在图2曲线上任取一点C，当C点处于曲线上Co的左边时，传感器位于初始蠕变和初始载荷都是“0”的载荷增加阶段，那么传感器在C点上的输出fc亦即是传感器在C点上的载荷Wc，随着时间逐步的增加，C点渐渐的靠近Co 点，当C点位于Co点时，传感器实际载荷Wo既是在Co的输出fo，此时传感器到达加载曲线的终点，随着时间的进一步增加，开始发生蠕变；当C点位于Co的右侧时，传感器实际载荷保持Wo不变，但是传感器的输出持续不断的发生着变化，只不过变化的速度不是很快，传感器就产生了蠕变C。

利用插值法和曲线拟合法标定电涡流传感器

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｂｐｐｒｆｓｎｒｄｃｄｔｅｂｓｙｅｄｄｔｄｓｏｅｉｔｒｏａｏｍｅｏｄｃｒｅｆｔｇａｅｒｔｉｔｏｕｅｎｉｔｐｓａａａｍｏｅｆｔｅｐｌｔｎｉｈｃｎｈｎｉｈｔｄａｕｖｔｎｎｉｉ
￣ｏｘ ≤６＜０Ｙ，若存在一＾段二次插值、分段最小二乘法等求出各段的拟合方点ａｘ＜１… 。上的值Ｙ， ” ｙ，简单函数）：．使程式，最后按此可得到输入和输出的关系。建立正确有效的数据模型是标定电涡流传感器的基础，因此建模方法的选择显得尤为重要。
（．１西南电子电信技术研究所．ＵＩＩＩ成都６０４；．￣１１２０成都飞机设计研究所。ｌｌＩｌ成都６０４）￣ｌ１０１
摘要：首先介绍了插值法和曲线拟合法的基本类型及数据模型。然后介绍了如何利用两种方法结合建立传感器输出与位移的对直关系，即传感器的标定。对两种方法的系统分析而建立的标定数据模型是一种有效的电涡流传感器
ｂｔｅｅｔｏｖｈ８ｍｅｏｓｈｓｒｃｓｉｌｏｃｌｄｔｅｃｌｒｔｎｆｓｎＯ．Ｔｅｒａｄｃｌｒｔｎａａｍｏｅ，ｗｈｔｄ．Ｔｉｐｏｅｓｓｓａｌａｉａｉｏ￥ｒｈｃｔａｉａｉｄｔｄａｅｈｂｏｅｅｅｂｏｓ
ｌ引言
莉（）ｉ，，，）霸对＝ｌ…，成立。Ｏｌ这样确定的）就
在实际中。传感器的输出与输入之间一般是非是我们希望得到的插值函数。其定义如下。设函数（）在区间［ｂａ】。上有定义，且已知在线性的。对于电涡流传感器常用分段线性插值、分

基于MEA-BP神经网络的压气机特性曲线预测

基于MEA-BP神经网络的压气机特性曲线预测黄伟;常俊;孙智滨【摘要】针对燃气轮机建模过程中压气机特性曲线的预测在非设计工况条件下精度较低和泛化能力较差的问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络预测模型。

该模型融合了MEA全局寻优的能力,在神经网络的权值和阈值范围内,通过MEA的“趋同”和“异化”操作,得到全局最优解并将其应用于BP神经网络的初始值,进而通过迭代得到最优输出预测曲线。

预测结果表明:与独立的BP神经网络相比,MEA-BP神经网络的预测结果具有更好的精度和泛化能力,相对误差也降低了很多。

可见,该方法适用于压气机特性曲线的预测,有助于压气机的实际运行分析,为燃气轮机的整体建模打下了较好的基础。

【期刊名称】《重庆理工大学学报》【年(卷),期】2019(033)002【总页数】8页(P67-74)【关键词】BP神经网络;思维进化算法;压气机特性曲线【作者】黄伟;常俊;孙智滨【作者单位】[1]上海电力学院自动化工程学院,上海200090;[1]上海电力学院自动化工程学院,上海200090;[1]上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TK472燃气轮机是一种重要的动力机械，被广泛应用于航空航天、轮船舰艇和火力发电等多个领域。

针对燃气轮机核心技术需要长期从国外进口的情况，燃机技术国产化势在必行。

采用模块化建模的方式对燃气轮机建立整体模型，可以得到相关的建模数据，进而可以进行故障诊断、健康管理和状态监控等研究。

可见，对燃气轮机进行建模仿真并研究其性能特点具有很高的实用价值[1-2]。

在燃气轮机的整体建模仿真中，压气机作为一个重要的组成部分，其流量和效率特性曲线的准确性直接关系到发电机稳态、瞬态过程模拟以及发电机与增压器匹配计算的精度。

但是，由于压气机特性曲线的可变性和离散不连续的特点，对该曲线的预测成为建模的重点和难点。

因此，要根据有限的样本数据，借助合适的建模方法对压气机特性曲线进行预测，得出变工况条件下不同转速所对应的流量和效率，进而为后期燃气轮机的整体建模打下基础。

基于深度神经网络的传感器网络节点定位算法研究

基于深度神经网络的传感器网络节点定位算法研究随着科技的不断发展和普及，传感器网络（Sensor Networks）在现代化生产和生活中得到了广泛应用。

传感器网络是由大量的节点组成，这些节点通过无线信道相互通信，实时采集和传输各种监测数据。

传感器节点的精确定位是传感器网络中一个重要的问题，定位的精度直接决定了传感器网络的实时性和可靠性。

传统的传感器网络节点定位算法通常采用基于距离或角度的方法，如广播定位（Bassetto定位）、最小二乘估计（Least Square Estimation）等。

这些算法的精度较低，受到环境变化和信号干扰的影响较大。

随着深度神经网络（Deep Neural Network）技术的发展，基于深度神经网络的传感器网络节点定位算法逐渐成为研究热点。

深度神经网络是一种模仿人脑神经元系统的机器学习模型，具有自动学习、强适应性、高鲁棒性等优势。

基于深度神经网络的传感器节点定位算法主要分为两个阶段：离线训练模型和在线解算位置。

离线训练模型阶段，首先需要确定传感器网络中节点的位置信息和信号强度信息，然后将这些信息作为训练集输入深度神经网络模型中进行学习和训练。

传统的节点定位算法往往只考虑节点之间的距离或角度，而基于深度神经网络的节点定位算法除了距离和角度之外，还考虑了节点之间的信号强度等其他信息，从而提高了位置估计精度。

在训练阶段中，需要注意不同环境下的不同特征和干扰因素，构建适合不同环境的神经网络模型。

在线解算位置阶段，传感器节点会不断收集周围节点的信号强度信息，利用事先训练好的深度神经网络模型进行解算，最终得到节点的位置信息。

在线解算的过程中，需要注意选择较为稳定的解算算法和有效的信息传输机制，保证算法的实时性和稳定性。

同时，在实际应用中，还需要考虑传感器节点的能耗和通信质量等因素，从而优化算法的性能。

基于深度神经网络的传感器节点定位算法具有精度高、适应性强、可靠性好等优点。

通过训练和优化神经网络模型，可以提高算法的准确度和实时性。

人工智能应用技术理论知识模拟考试题(含答案)

人工智能应用技术理论知识模拟考试题（含答案）一、单选题（共20题，每题1分，共20分）1、以下说法正确的是（）A、如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低B、一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的C、不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，用监督学习进行学习D、ABC全错正确答案：D2、概念分层图是__图A、有向有环B、无向有环C、有向无环D、无向无环正确答案：C3、得益于人工智能技术的兴起，一些行业岗位将呈现出显著的增长趋势，但下面（）不属于其中之一A、计算机维修工程师B、Al硬件专家C、机器学习工程师D、数据科学家正确答案：A4、编写 C++程序一般需经过的几个步骤依次是A、编译、编辑、连接、调试B、编辑、编译、连接、调试C、编辑、调试、编辑、连接D、编译、调试、编辑、连接正确答案：B5、给定三个点(1,4)、(2,3)、(2,5)，它们的欧氏距离最小值是A、1B、2C、0D、1.4正确答案：D6、下面有关序列模式挖掘算法的描述，错误的是？A、priorill算法和 GSP算法都属于 priori类算法，都要产生大量的候选序列B、在时空的执行效率上，FreeSpan比 PrefixSpan更优C、和 AprioriAll相比，GSP的执行效率比较高D、FreeSpan算法和 PrefixSpan算法不生成大量的候选序列以及不需要反复扫描原数据库正确答案：B7、一切皆可试，大数据分析的效果好坏，可以通过模拟仿真或者实际运行来验证，这体现了大数据思维维度中的（）A、实验思维B、定量思维C、相关思维D、因果思维正确答案：A8、以下哪一项是 HUAWEIHiAIFoundation模块的功能?A、根据用户所需，适时适地推送服务B、让服务主动找到用户C、快速转化和迁移已有模型D、App集成正确答案：C9、深度学习中神经网络类型很多，以下神经网络信息是单向传播的是:A、循环神经网络B、LSTMC、GRUD、卷积神经网络正确答案：D10、图像处理一般指数字图像处理。