[发明专利]基于BP神经网络的柔性传感器迟滞补偿方法在审
| 申请号： | 201811361719.2 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109596040A | 公开（公告）日： | 2019-04-09 |
| 发明（设计）人： | 陈鹏;刘强 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01B7/16 | 分类号： | G01B7/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程小艳 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于应变传感器后处理领域，公开一种基于BP神经网络的柔性传感器迟滞补偿方法，主要步骤包括：首先用应变传感器输入输出数据训练BP神经网络；然后采用已训练的BP神经网络补偿传感器的迟滞现象：用数据采集卡以及LABVIEW收集到的传感器输出数据经过截止频率为6～8Hz的巴特沃兹低通滤波器滤除噪音，输入到上述步骤1)已经训练好的BP神经网络，得到补偿迟滞后的传感器输出值。该方法具有计算简单、补偿精确的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 柔性传感器 应变传感器 迟滞补偿 传感器输出数据 输入输出数据 补偿传感器 低通滤波器 数据采集卡 后处理 截止频率 传感器 迟滞 滤除 噪音 输出 滞后 | ||
【主权项】：
1.基于BP神经网络的柔性传感器迟滞补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：1)用应变传感器输入输出数据训练BP神经网络：(1)将传感器拉伸应变，持续；(2)用数据采集卡结合LABVIEW软件收集传感器输入拉力与输出电阻数据；(3)通过截止频率为6～8Hz的巴特沃兹低通滤波器滤除噪音；(4)采用交叉验证的方式训练模型；2)采用步骤1)中训练BP神经网络补偿传感器的迟滞现象：用数据采集卡以及LABVIEW收集到的传感器输出数据经过截止频率为6～8Hz的巴特沃兹低通滤波器滤除噪音，输入到上述步骤1)已经训练好的BP神经网络，得到补偿迟滞后的传感器输出值。
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