基于遗传神经网络的电容称重传感器非线性补偿方法

摘要：

为了解决电容称重传感器的非线性问题,应用遗传算法训练径向基函数神经网络实现其非线性补偿.介绍非线性补偿的原理和网络训练方法.从实测数据出发,建立了电容称重传感器的非线性补偿模型.该方法能同时优化网络结构和参数,具有全局寻优能力,补偿精度高、鲁棒性好、网络训练速度快、能实现在线软补偿.实验结果表明,本文所用的电容称重传感器非线性补偿方法是有效和可行的.

关键词：电容称重传感器、非线性补偿、遗传算法、径向基函数神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP212;TP183(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省高等学校自然科学基础研究基金和本校教授基金资助项目项目号07KJD510027,08HSJSK02

在线出版日期：2011-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：10-12