基于GA-WNN的电涡流传感器的温度补偿

摘要

针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型.通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经网络模型.该模型用遗传算法对小波神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了小波神经网络训练速度慢的问题,克服了易陷入局部最优的缺陷.研究结果表明,补偿后的灵敏度温度系数由8.69×10-3/℃提升到3.48×10-4/℃;零位温度系数由4.78×10-3/℃提升到1.85×10-4/℃,均提高了一个数量级,成功实现了温度补偿的目的.