CAJ | 학술논문

电阻应变式测力传感器是目前国内外广泛使用的一种传感器.但它在使用的过程中,经常由于载荷分布不均,造成其精度的降低,使其输出特性呈现严重的非线性.引起这种误差的主要原因有:传感器的高度不足、斜载、偏心等.人工神经网络是由大量处理单元(神经元)组成的非线性大规模自适应系统,能够表达任意复杂的动态特性.因此,针对传感器的高度不足、斜载这两种情况,该文提出了利用前向多层神经网络进行数据融合.以筒式力传感器为例,阐述了其网络模型的建立过程.结果表明在高度降低和斜载的情况下,利用神经网络传感器仍能保持很高的精度.这在工程实际中是非常有用的.
전조응변식측력전감기시목전국내외엄범사용적일충전감기.단타재사용적과정중,경상유우재하분포불균,조성기정도적강저,사기수출특성정현엄중적비선성.인기저충오차적주요원인유:전감기적고도불족、사재、편심등.인공신경망락시유대량처리단원(신경원)조성적비선성대규모자괄응계통,능구표체임의복잡적동태특성.인차,침대전감기적고도불족、사재저량충정황,해문제출료이용전향다층신경망락진행수거융합.이통식력전감기위례,천술료기망락모형적건립과정.결과표명재고도강저화사재적정황하,이용신경망락전감기잉능보지흔고적정도.저재공정실제중시비상유용적.