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针对电磁力平衡传感器在实际应用中受温度等非目标参量影响而导致其输出数据不能准确反映目标参量的问题,提出了应用神经网络技术与电磁力平衡传感器相结合的方法.神经网络具有以任意精度逼近任何非线性函数的能力,利用神经网络中的BP网络较强的非线性映射能力,采用BP算法对传感器的原始数据进行修正.理论分析和仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.由此说明,此种结合方法对于电磁力平衡系统的设计和应用具有较强的现实意义.