作者：张慧巧,付俊庆 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2004年第07期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2004070460 DOC编号：DOCJSJZ2004070469 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 电阻应变式测力传感器是目前国内外广泛使用的一种传感器。但它在使用的过程中，经常由于载荷分布不均，造成其精度的降低，使其输出特性呈现严重的非线性。引起这种误差的主要原因有：传感器的高度不足、斜载、偏心等。人工神经网络是由大量处理单元(神经元)组成的非线性大规模自适应系统，能够表达任意复杂的动态特性。因此，针对传感器的高度不足、斜载这两种情况，该文提出了利用前向多层神经网络进行数据融合。以筒式力传感器为例，阐述了其网络模型的建立过程。结果表明在高度降低和斜载的情况下，利用神经网络传感器仍能保持很高的精度。这在工程实际中是非常有用的。

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