【摘 要】
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针对火箭发射场发射效应测温系统中K型热电偶存在的非线性特性,设计中将非线性特殊点作为训练样本,采用新型动态PID神经网络算法对热电偶进行非线性校正。针对基本BP算法收敛
【基金项目】
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国家自然科学基金（51675493）
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针对火箭发射场发射效应测温系统中K型热电偶存在的非线性特性,设计中将非线性特殊点作为训练样本,采用新型动态PID神经网络算法对热电偶进行非线性校正。针对基本BP算法收敛慢、易陷入局部极值的缺点,提出利用粒子群算法来改进网络的寻优过程,并在传统算法基础上对其惯性权值的递减式子进行改进。使用Matlab建模仿真表明,改进算法在寻优过程中,收敛速度快,全局寻优能力强,有较好的控制效果。拟合出的温度电压关系呈现好的线性度,相对误差均控制在1%以内,提高了系统测试精度,满足对火箭发射时温度环境效应的监测要求。
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