基于BP神经网络的磁通门传感器温度误差补偿 (2011年)

三轴磁通门传感器受温度影响明显,严重影响其测量准确度,需要研究补偿方法,提高测量准确性.在不同磁场环境下,利用无磁高低温试验箱对传感器输出值温度特性进行了测试,并采用BP神经网络的方法进行温度补偿.分别阐述了设备操作过程及数据处理方式.采集传感器在不同温度下的测量数据样本;将BP神经网络应用于温度误差模型的非线性辨识,训练出了有效的温度补偿网络;在不同外加激励磁场下分别进行补偿;对BP神经网络、径向基神经网络和曲线拟合的逼近效果进行了对比.结果表明,传感器温度误差从195 .6 nT,203 .2 nT,