《RBF神经网络在压力测量系统校正中的应用》PDF+DOC
作者:李俊华,蒋东方
单位:中国兵工学会
出版:《弹箭与制导学报》2008年第04期
页数:3页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDJZD2008040800
DOC编号:DOCDJZD2008040809
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《太阳总辐射传感器温漂补偿的RBF网络模型》PDF+DOC2016年第02期 孔令铭,刘丹枫,唐慧强
《LabVIEW在精密仪器控制中的应用》PDF+DOC 王亚丽,王铁流,张黎
《LabVIEW下基于BP神经网络的温度补偿虚拟压力测量系统设计》PDF+DOC2005年第04期 王跃轩,倪中华
《基于RBF神经网络的传感器非线性误差校正方法》PDF+DOC2004年第03期 侯立群,张智娟,仝卫国
《基于LM算法的现场测量系统的传感器非线性误差校正方法》PDF+DOC2004年第06期 倪飞舟,李桂权
《基于RBF神经网络的电子秤非线性误差补偿》PDF+DOC2012年第04期 杨艳华
《基于改进RBF网络的传感器非线性误差补偿》PDF+DOC2011年第04期 仓振杰,姜萍萍,颜国正
《智能化传感器测试系统的设计》PDF+DOC1995年第01期 叶会英,禹延光
《神经网络与回归相结合实现传感器特性线性化》PDF+DOC2001年第04期 朱庆保,钱刚
《基于LabVIEW的应变测量及静态试验》PDF+DOC2013年第03期 李建平,李菊霞
针对某火工品爆炸压力测量系统的非线性误差及温漂的问题,推导出系统的输出与压力传感器输入和环境温度的关系,使用RBF神经网络逼近系统的输入输出模型以消除误差,并用LabVIEW编程实现。使用该方法校正后的系统能够自动补偿非线性误差和抑制温漂。实际测量结果表明,校正前的系统误差<;=2%,校正后的系统误差<;=0.4%,说明该方法补偿效果好,适合于在压力测量系统中使用。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。