【摘 要】
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磁通门磁力仪参数受温度影响明显,直接影响传感器测量精度,需要研究补偿方法,提高测量精度。采用无磁高低温试验箱测量磁通门传感器温度特性;提出基于径向基神经网络的温度误
【机 构】
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国防科学技术大学机电工程与自动化学院
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磁通门磁力仪参数受温度影响明显,直接影响传感器测量精度,需要研究补偿方法,提高测量精度。采用无磁高低温试验箱测量磁通门传感器温度特性;提出基于径向基神经网络的温度误差补偿方法,分别建立磁通门磁力仪零漂误差补偿模型和刻度因子误差补偿模型。结果表明,径向基神经网络能良好逼近磁通门传感器参数的温度特性;与BP神经网络相比,径向基神经网络在零漂补偿中训练时间更短,精度更高,重复性更好,零漂误差的抑制能力更强。补偿后,磁通门磁力仪零漂误差从7.105 5 nT减少到0.766 1 nT;刻度因子误差从6.3E-3减
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