【基于灰色神经网络的传感器分段标定】
在传感器标定过程中,对于具有大量程、高精度要求的传感器,一次性完成整个标定实验是困难的。因此,文章提出了结合优化的灰色GM(1,1)模型与BP神经网络的方法来预测分段标定过程中的特征值缺失,从而实现传感器的分段标定。
利用实验数据建立传统的灰色GM(1,1)模型。这一模型可以对待标定传感器和标准传感器的测量值进行缺失数据的预测。灰色GM(1,1)模型是一种灰色系统理论中的预测模型,它能够处理非完整信息序列,通过灰色生成序列和微分方程来描述数据变化趋势。
为了减少传统灰色GM(1,1)模型序列变化的幅度,提高预测精度,文章采用了中心逼近的思想对灰色GM(1,1)模型进行优化。中心逼近方法旨在通过调整模型参数来减小序列变化的波动,使得模型预测更接近实际数据。
利用BP(Backpropagation)神经网络对优化后的灰色GM(1,1)残差序列进行修正。BP神经网络是深度学习中常见的一种人工神经网络,通过反向传播算法更新权重,以适应不同的输入和输出关系。在此应用中,它能够以较高的精度修正预测误差,提高整体预测效果。
实验结果显示,待标定传感器和标准传感器组合预测模型的平均残差分别为0.023和0.401,这表明组合预测模型的有效性。提出的方法为解决大量程高精度传感器分段标定时静态特性曲线的拟合提供了一个新的解决方案。
关键词:传感器分段标定、优化灰色GM(1,1)模型、BP神经网络、曲线拟合
该研究工作对于需要进行复杂标定的传感器技术具有重要意义,尤其是对于那些无法一次性完成标定的高精度设备,提供了有效且精确的数据预测手段。结合灰色模型和神经网络的优势,可以在降低标定复杂性和提高精度之间找到一个平衡点,对于工业自动化、航空航天、医疗设备等领域有着广泛的应用前景。