【摘 要】
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传感器标定是工程测试中的一个重要环节,直接影响测试结果的精度及可靠性。当被测物理量与传感器输出信号间的关系包含复杂、未知的非线性特性时,传统的标定方法难以达到满意
【机 构】
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西安交通大学强度与振动教育部重点实验室,中国工程物理研究院结构力学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（10772142 10476020） 国家自然科学基金重点（10832002）资助项目
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传感器标定是工程测试中的一个重要环节,直接影响测试结果的精度及可靠性。当被测物理量与传感器输出信号间的关系包含复杂、未知的非线性特性时,传统的标定方法难以达到满意的精度。引入神经网络杂交建模的思想,提出传感器标定的神经网络杂交建模方法,阐明建模过程和步骤。分别以单输入单输出和多输入多输出传感器为例,进行杂交建模标定的仿真研究,并对一个6维力传感器样机完成了神经网络杂交建模试验标定。仿真与试验结果表明,与传统的标定方法相比,神经网络杂交建模方法能够显著提高传感器的标定精度,同时比神经网络黑箱建模方法具有更小
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