【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于一种测试测量
,涉及谐振筒压力传感器高精度校试方法,具体涉及一种基于BP神经网络的谐振筒压力传感器高精度校试方法。
技术介绍
为实现导弹的精确控制,对于压力测量的量程及精度需求日益提高,因此需研制高精度压力传感器。针对目前稳定性好、精度高的谐振筒压力传感器,高精度校试技术的水平成为影响传感器精度的重要因素,以往通常采用的基于传感器物理模型的多项式拟合方法,振动筒压力传感器输出周期信号T与温度电压信号V,根据传感器物理模型,它们与输入测量压力P之间可以建立如下的多元非线性回归方程权利要求1.一种基于BP神经网络的谐振筒压力传感器校试方法,包括构建双隐层网络结构的传感器BP神经网络,使网络结构的输入变量为传感器的输出周期T及温度电压V,输出变量为压力值P ;采集传感器在不同温度、不同压力输入条件下的输出周期及温度电压;采集不同温度和压力条件下传感器输出量作为校试及检验样本点。2.根据权利要求I所述的一种基于BP神经网络的谐振筒压力传感器校试方法,其特征在于所述传感器BP神经网络中,利用双曲正切S型传递函数作为输入层与第一个中间层、第一个中间层与第二个中间层之间的传递函数,利用线性传递函数作为第二个中间层与输出层之间的传递函数。3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的谐振筒压力传感器校试方法,其特征在于所述样本点采集时,在_45°C到80°C范围内选取多个温度点,每个温度点选取多个采样点。4.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络的谐振筒压力传感器校试方法,其特征在于所述传感器BP神经网络中,输入层节点与第一个中间层节点的网络权值为 ...
【技术保护点】
一种基于BP神经网络的谐振筒压力传感器校试方法,包括构建双隐层网络结构的传感器BP神经网络,使网络结构的输入变量为传感器的输出周期T及温度电压V,输出变量为压力值P;采集传感器在不同温度、不同压力输入条件下的输出周期及温度电压;采集不同温度和压力条件下传感器输出量作为校试及检验样本点。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:时兆峰,苑景春,孙洪庆,李邦清,刘建丰,李劲松,周明,刘栋苏,赵莹,
申请(专利权)人:北京自动化控制设备研究所,
类型:发明
国别省市:
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