异质信号干扰下质量流量数据融合研究

发布时间：2017-11-17 11:23

  本文关键词：异质信号干扰下质量流量数据融合研究

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【摘要】：质量流量测量精度受工况压力、工艺温度、介质密度的影响,且影响呈非线性关系。采用多个质量流量传感器、温度传感器、密度传感器进行测量,对质量流量传感器测量数据进行自适应加权算法融合。在一级融合的基础上消除各因素的影响,采用BP神经网络进行异质信号干扰抑制的质量流量数据融合研究。研究表明,BP神经网络的融合算法值比自适应加权融合算法值的精度大大提高,其中自适应学习速率调整法的融合精度要优于附加动量法。
【作者单位】： 合肥工业大学机械与汽车工程学院;
【分类号】：TH814.6
【正文快照】： 0引言随着工业的飞速发展,质量流量测量所面临的任务越来越繁重,质量流量传感器准确度要求不断提高,在实际工况压力、温度以及介质密度条件下,它的测量准确度是人们较为关心的问题。虽然质量流量传感器的生产厂家给出了压力修正系数、温度修正系数、密度修正系数等,但是在不同

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本文编号：1195861