基于GA-BP神经网络算法的高精确度电阻测量系统

论文摘要

在工业生产中,为了监测设备的温度、压力等参数值,需要对敏感元件的阻值进行精确测量。然而,精密电阻测量电路通常比较复杂,而且敏感元件的阻值与被测电压之间的关系不是简单的线性关系,如果采用线性拟合测量,测量结果会有一定的误差。为了解决这一问题,采用GA-BP算法来降低系统的测量误差,该算法可以利用给定的数据进行自拟合,解决电路噪声问题。利用该算法设计了一个基于STM32F407单片机的高精度电阻测量系统,并将GA-BP网络参数固化到软件程序中。实验结果表明,在不增加系统电路复杂度的前提下,系统的电阻测量误差可降低到0.1%左右。

论文目录

• 1 系统硬件设计
•   1.1 电阻阻值采集电路的设计
• 2 GA-BP神经网络算法
•   2.1 BP神经网络算法
•   2.2 GA优化算法
•   2.3 GA-BP算法
•   2.4 阻值测量系统软件程序
• 3 电阻测量试验与结果分析
•   3.1 电阻测量模型训练
•   3.2 电阻测量试验结果
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张文旭,梁继然,许延雷

关键词: 电阻测量,网络拟合,神经网络,嵌入式系统

来源: 传感技术学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 天津大学微电子学院

分类号: TM934.1;TP183

页码: 1750-1755

总页数: 6

文件大小: 1961K

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