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煤矿风洞中由于环境温度变化较大,使振弦式传感器存在温度漂移现象。准确测量出矿压,具有重要的现实意义。利用径向基函数,并采用模糊K值聚类算法,构建RBF神经网络模型,对测量矿压进行补偿,取得理想效果。实现了精度的温度补偿,提高了传感器的精度及线性度。
基于RBF神经网络的振弦式传感器在矿压测量中的温度补偿
【摘 要】
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煤矿风洞中由于环境温度变化较大,使振弦式传感器存在温度漂移现象。准确测量出矿压,具有重要的现实意义。利用径向基函数,并采用模糊K值聚类算法,构建RBF神经网络模型,对测量矿压进行补偿,取得理想效果。实现了精度的温度补偿,提高了传感器的精度及线性度。
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年34期
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