【摘 要】
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为降低温度在电涡流传感器上对于测量数据的干扰,采用粒子群改善支持向量机(PSOSVM)曲线矫正的方法,构建了一种软件补偿模型。利用粒子群算法优化参数的功能对SVM核函数进行
【基金项目】
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中国纺织工业联合会“纺织之光”应用基础研究项目(J201608)
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为降低温度在电涡流传感器上对于测量数据的干扰,采用粒子群改善支持向量机(PSOSVM)曲线矫正的方法,构建了一种软件补偿模型。利用粒子群算法优化参数的功能对SVM核函数进行搜索寻优;根据向量机迫近非线性函数的优点,完成电涡流传感器的温度补偿。数据结果表明,灵敏度温度系数由1.35×10-2/℃提升到5.59×10-4/℃,优化效果提升了1个精度;零位温度系数由1.35×10-2/℃提升到1.81×10-4/℃,优化效果提升了近2个精度,很好地消除了非目标参数对电涡流
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