《RBF-NN和改进SA的压力传感器标定及其系统辨识的研究》PDF+DOC
作者:于彩敏,程准
单位:中国机械工程学会;广州机械科学研究院
出版:《机床与液压》2019年第21期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJCYY2019210230
DOC编号:DOCJCYY2019210239
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针对液压机械无级变速器(HMCVT)中电磁阀-湿式离合器-压力传感器组成的系统,为较精确地建立带有压力传感器系统的动态响应模型,并且提高在特定工况下压力传感器的标定精度,分别基于改进的模拟退火(SA)算法和径向基函数神经网络(RBF-NN)提出对该系统进行辨识以及压力传感器精确标定的方法。试验结果表明:该系统的动态响应与二阶系统响应相吻合,其固有频率为13.12 Hz,阻尼比系数为0.38,系统灵敏度为0.45;系统辨识精度较高,平均误差仅为0.07;利用零点处的测量数据,仅需2个工况下的样本作为训练样本,并结合RBF-NN能很好地对输入阶跃信号的压力传感器进行精确标定。
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