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摘要
应变和温度的改变能够使光纤布拉格光栅(FBG)反射波的中心波长产生漂移,FBG与超磁致伸缩材料的结合可以用于测量电流,但是温度和应变的交叉敏感严重影响测量电流的精度。神经网络具有强大的非线性映射能力,能够自适应地发现传感器的内部规律,从而对温度进行有效补偿。针对神经网络容易陷入局部极小值的问题,采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,以在全局范围内更快速、准确地找到权值和阈值的最优解。针对样本较少的问题,采取K折交叉验证的方法提高网络预测的可靠性。经实验验证,优化的神经网络对电流预测的均方误差为0.0038,提高了FBG电流传感器的测量精度。
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