《基于RBF神经网络和LS-SVM组合模型的磁浮车间隙传感器温度补偿》PDF+DOC
作者:靖永志,何飞,张昆仑
单位:中国电工技术学会
出版:《电工技术学报》2016年第15期
页数:8页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDGJS2016150090
DOC编号:DOCDGJS2016150099
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对磁浮车悬浮间隙传感器温度漂移产生机理进行了研究,提出采用组合预测的方法建立传感器温度特性逆模型进行温度补偿,根据传感器温度特性分别建立径向基函数神经网络(RBF-NN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)温度补偿系统模型,通过在探头内布置PT1000铂热电阻检测探头温度,依据温度信号对传感器进行温度误差补偿。仿真结果表明组合模型能较好地拟合温度逆特性,组合补偿模型的输出不受工作温度的影响,全量程最大误差为0.14 mm,在工作间隙范围内误差小于0.05 mm,且组合模型的补偿误差优于单一模型补偿效果,该方法可有效消除温度漂移效应,并提高传感器的检测准确度,能够满足磁浮车悬浮控制系统要求。
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