基于BP神经网络光学电压传感器温度补偿技术的研究与Labviwe软件的实现

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针对泡克耳斯(Pockels)效应光学电压传感器中温度补偿问题,在双光路硬件补偿的基础上,提出一种基于BP神经网络的软件补偿方案。该方案利用BP神经网络算法训练出在不同环境温度下传感器输出电压值与实际测量电压值之间的映射关系,并通过引入虚拟仪器技术在Labview软件开发平台中调用Matlab进行信号的处理与分析,提高了系统的可视性。仿真结果表明,系统采用神经网络温度补偿后,大大提高了光学电压传感器的稳定性和精确度。
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