作者：俞阿龙 单位：东南大学 出版：《电子器件》2008年第03期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZQJ2008030790 DOC编号：DOCDZQJ2008030799 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了解决涡流传感器的非线性问题，应用遗传算法(GA)训练径向基函数(RBF)神经网络(NN)实现其非线性补偿。介绍非线性补偿的原理和网络训练方法。从实测数据出发，建立了涡流传感器的非线性补偿模型。该方法能同时优化网络结构和参数，具有全局寻优能力，补偿精度高、鲁棒性好、网络训练速度快、能实现在线软补偿。实验结果表明，所采用的涡流传感器非线性补偿方法是有效的和可行的。补偿后，最大非线性误差在0.5%范围内，具有良好的线性。

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