基于LM算法的成品油流量温度补偿研究

摘要：

针对油品体积易受环境温度影响,导致LTC体积流量计测量准确度下降问题,给出了一种基于BP神经网络的油品体积温度误差补偿方法,采用Levenberg-Marquardt(LM)算法进行训练,利用神经网络良好的非线性映射能力,根据实际工作参数训练网络,得到体积修正补偿系数,算法通过可编程序控制器PLC实现,从而达到油品流量误差的智能补偿.应用温度误差补偿方法,保证了测量的正确性,并提高油库生产的计量精度和生产效率.

关键词：油库、温度补偿、椭圆齿轮流量计、神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：辽宁省高校创新团队支持计划项目2007T075;辽宁省教育厅科学研究基金项目20183388

在线出版日期：2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：147-150