CAJ | 학술논문

应变式称重传感器有成本低，结构简单等优点，但它存在时漂、温漂和蠕变，加上输出幅度小，需要高倍数的放大电路，由此引入1/f噪声，以上因素均制约应变天平精度地提高。这些噪声最后表现为应变天平结果的漂移，针对漂移变化缓慢的特点，采用一种基于人工神经网络（ANN）的模型对它进行估计，从而进行有效地抑制。文中对模型进行了介绍，并给出实验结果。实验结果表明，该算法能够有效提高应变天平的称重精度。
응변식칭중전감기유성본저，결구간단등우점，단타존재시표、온표화연변，가상수출폭도소，수요고배수적방대전로，유차인입1/f조성，이상인소균제약응변천평정도지제고。저사조성최후표현위응변천평결과적표이，침대표이변화완만적특점，채용일충기우인공신경망락（ANN）적모형대타진행고계，종이진행유효지억제。문중대모형진행료개소，병급출실험결과。실험결과표명，해산법능구유효제고응변천평적칭중정도。