【摘 要】
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针对磁浮车悬浮间隙传感器在0~20mm范围内检测的非线性问题,建立了RBF(径向基函数)神经网络非线性校正逆模型,并采用粒子群算法对网络参数进行优化。仿真实验表明,所设计的PS
【机 构】
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南京信息职业技术学院通信学院,西南交通大学电气工程学院
【基金项目】
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南京信息职业技术学院科研基金项目(YK20180502);国家自然科学基金面上项目(51577160);江苏省高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015A092)
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针对磁浮车悬浮间隙传感器在0~20mm范围内检测的非线性问题,建立了RBF(径向基函数)神经网络非线性校正逆模型,并采用粒子群算法对网络参数进行优化。仿真实验表明,所设计的PSO(粒子群优化)-RBF神经网络能够高精度地逼近传感器逆模型,经校正后传感器线性度可达0.45%,全量程的检测误差小于0.1mm,能够满足悬浮控制系统的精度要求。
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