本文選題：沖擊波壓力傳感器　切入點(diǎn)：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《振動與沖擊》2017年13期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由沖擊波壓力傳感器準(zhǔn)靜態(tài)校準(zhǔn)原理,間接比對式校準(zhǔn)的精度取決于重錘的落高與壓力擬合模型的精度,本文采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了以落高為輸入量、沖擊波壓力峰值為輸出量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選用典型標(biāo)準(zhǔn)壓力傳感器,在7~30 MPa量程范圍開展校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn);通過對測試樣本進(jìn)行分析,結(jié)果表明:該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的最大相對誤差不超過0.04%,比多項(xiàng)式擬合模型和指數(shù)擬合模型高一個數(shù)量級。落高與壓力擬合模型引入的不確定度是構(gòu)成沖擊波壓力傳感器動態(tài)測量不確定度的一個重要分量,通過建立高精度的重錘落高與沖擊波壓力峰值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型,為進(jìn)一步提高沖擊波壓力傳感器的測量精度奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Based on the quasi-static calibration principle of shock wave pressure sensor, the accuracy of indirect comparison calibration depends on the precision of the falling height of the weight hammer and the precision of the pressure fitting model. In this paper, RBF neural network is used to establish the falling height as the input. A neural network model with the peak value of shock wave pressure as the output. The calibration experiment was carried out in the range of 730 MPa using a typical standard pressure sensor, and the test samples were analyzed. The results show that the maximum relative error predicted by the neural network model is less than 0.04, which is one order of magnitude higher than the polynomial fitting model and the exponential fitting model. The uncertainty introduced by the falling height and pressure fitting model is the formation of shock wave pressure. An important component of the dynamic measurement uncertainty of force sensors, A high precision neural network fitting model between the falling height of weight hammer and the peak value of shock wave pressure is established, which lays a foundation for further improving the measuring accuracy of shock wave pressure sensor.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;西安近代化學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11372143)
【分類號】：TP183;TP212

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1613648