湖南省教育厅科研基金(110845)
- 作品数：1 被引量：8H指数：1
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- 基于导数约束的称重传感器非线性误差补偿方法被引量：8
- 2013年
- 电阻应变式称重传感器存在严重的非线性误差,直接影响称重结果的准确度。本文首先阐述了称重传感器的非线性误差机理与误差补偿原理,提出了一种基于导数约束的称重传感器非线性误差补偿方法。该方法根据称重传感器输入-输出特性曲线的单调递增性,构造神经网络补偿模型训练的约束条件,完成神经网络优化设计,弥补了因训练样本不足导致的网络泛化误差大的缺陷,同时讨论了惩罚因子对网络性能的影响。实验表明,采用这种基于导数约束神经网络补偿方法(DCNN方法)的称重传感器的非线性误差远小于补偿前的误差;同时当训练样本不足时,DCNN方法比传统训练方法(仅利用数据样本训练神经网络,DINN)具有更好的泛化能力,称重准确度更高。
- 林海军王震宇林亚平汪鲁才
- 关键词：称重传感器神经网络
