基于BP神经网络的冲击波压力传感器组件动态特性分段建模方法研究

发布时间：2018-08-30 12:49

【摘要】：受爆炸场中寄生效应的影响,需要采取相应抑制措施对冲击波压力传感器进行改造。为研究冲击波压力传感器组件的动态特性,基于双膜激波管对冲击波压力传感器组件进行动态校准,获得了阶跃响应信号;采用微分法求取了传感器组件动态特性非参数模型;根据冲击波压力传感器组件动态特性非参数模型变化规律,在频域内对其进行合理分段,并基于BP神经网络分段建模方法得到传感器组件动态特性模型;通过实例分析与比较,证明了基于BP神经网络的分段建模方法能够有效提高模型精度和建模效率。
[Abstract]:Under the influence of parasitic effect in explosion field, the shock wave pressure sensor should be modified by corresponding suppression measures. In order to study the dynamic characteristics of shock wave pressure sensor assembly, the dynamic calibration of shock wave pressure sensor assembly based on double film shock wave tube is carried out, and the step response signal is obtained, and the non-parametric model of the dynamic characteristic of the sensor component is obtained by differential method. According to the change rule of non-parametric model of shock wave pressure sensor assembly, the dynamic characteristic model of sensor component is obtained based on BP neural network method, and the dynamic characteristic model is analyzed and compared by an example. It is proved that the segmented modeling method based on BP neural network can effectively improve the accuracy and efficiency of modeling.
【作者单位】： 南京理工大学机械工程学院;西安近代化学研究所;
【基金】：国家计量课题基础技术项目(J092013B003) 国家自然科学基金(11372143)
【分类号】：TP212

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本文编号：2213115