RBF神经网络在称重传感器非线性补偿中应用.pdfVIP

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2017-08-08 发布于安徽
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RBF神经网络在称重传感器非线性补偿中应用.pdf

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第30卷第10期增刊仪器仪表学报 V01．30No．10 2009年lO月 Chine鸵JOum砖OfScienti6cInstrument Oct．2∞9 RBF神经网络在称重传感器非线性补偿中的应用崔厚梅12郭西进1刘淼3 (1中国矿业大学信息与电气工程学院。徐州221008；2徐州工程学院机电工程学院，徐州221008； 3徐州三原技术产业有限公司，徐州22lOoo) 摘要：针对称重传感器的蠕变特性和非线性问题，本文应用RBF神经网络对称晕传感器的数据进行曲线拟合，得到传感器的输入输出曲线，并在此基础上实现了{#线住毒}偿。另外．传感器在使用过程中，其老化程度很难判定。通过比较其历史输入输出曲线，可以清楚知道传感器的工作状态，并决定其是否需要更换。关键词：称重传感器RBF神经网络曲线拟合非线性补偿 The ofRBFNeuraINetworkinNonlinear of AppIication Compensation Sensor Weighing CuiHo啪eil2Gu0 LiuMia03 xijinl (1 nndEtec嘶cnl 22l008 Sch∞|巧l啦’n舱tion Engi凇e“鸭．chi船Un觇Mi桫西Mini鸭d谢Technolo秽．X配hollc“M： 2 8ndEtectr{cdl School巧№c}ldmcdlE鸭inceringX也h伽l凇lilme巧Tech∞to斟． lNC，勉幻毓22}808c|lim) X杞轴键22l∞8c辆船；3№沁琶勋粉弦麟乳c耘∞lo斟l砌璐tr主cs Inaccord锄ce、^，itII nonIinearof fitacun，eonda协of Abstract； sensor，this c陀eppropeny锄dproblem paper ttle RBFneumI ttle curye the ofthe sensor吣ing net、Ⅳorl【，obtaini印ut-output sensor，向nhermo陀，achieVe to the ofsenSor nonlinear a compenSation．Besides，it’sVe巧dif!ficultjudgeageing duringuse．BycompamtiVing me canl(1lowthe itmedt0be historical stateofthe whether curyes，we s∞S0rth即，decide replaced． wordsl Sen∞rRBFneumlnetwod【curve Key wei曲ing fitting，nonlinearcom