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电容悬浮间隙传感器非线性校正研究
1
作者
郑洋阳
王滢
+2 位作者
陈康
李贵
陈友豪
《传感器与微系统》
2024年第12期16-20,共5页
针对悬浮间隙传感器输出特性非线性严重的问题,提出一种结合径向基核函数和多项式核函数优点的混核最小二乘支持向量机(HKLSSVM)作为电容悬浮间隙传感器的非线性校正模型并采用浣熊优化算法(COA)对HKLSSVM的惩罚因子和核函数参数进行优...
针对悬浮间隙传感器输出特性非线性严重的问题,提出一种结合径向基核函数和多项式核函数优点的混核最小二乘支持向量机(HKLSSVM)作为电容悬浮间隙传感器的非线性校正模型并采用浣熊优化算法(COA)对HKLSSVM的惩罚因子和核函数参数进行优化。为验证模型的有效性,分别采用径向基神经网络模型、传统LSSVM模型、粒子群优化(PSO)算法-HKLSSVM模型以及COA-HKLSSVM模型进行非线性校正仿真分析。结果表明,COA-HKLSSVM模型在电容悬浮间隙传感器非线性校正的应用中表现出最佳的校正精度与稳定性,校正后的电容悬浮间隙传感器线性度为0.43%,均方根误差为0.022 mm,最大误差为0.068 mm,满足悬浮控制系统对悬浮间隙传感器的线性要求。
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关键词
电容悬浮间隙传感器
非线性校正
浣熊智能优化算法
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职称材料
题名
电容悬浮间隙传感器非线性校正研究
1
作者
郑洋阳
王滢
陈康
李贵
陈友豪
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《传感器与微系统》
2024年第12期16-20,共5页
基金
四川省面上基金资助项目(2022NSFSC0473)。
文摘
针对悬浮间隙传感器输出特性非线性严重的问题,提出一种结合径向基核函数和多项式核函数优点的混核最小二乘支持向量机(HKLSSVM)作为电容悬浮间隙传感器的非线性校正模型并采用浣熊优化算法(COA)对HKLSSVM的惩罚因子和核函数参数进行优化。为验证模型的有效性,分别采用径向基神经网络模型、传统LSSVM模型、粒子群优化(PSO)算法-HKLSSVM模型以及COA-HKLSSVM模型进行非线性校正仿真分析。结果表明,COA-HKLSSVM模型在电容悬浮间隙传感器非线性校正的应用中表现出最佳的校正精度与稳定性,校正后的电容悬浮间隙传感器线性度为0.43%,均方根误差为0.022 mm,最大误差为0.068 mm,满足悬浮控制系统对悬浮间隙传感器的线性要求。
关键词
电容悬浮间隙传感器
非线性校正
浣熊智能优化算法
Keywords
capacitive suspension gap sensor
nonlinear correction
coati intelligent optimization algorithm
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U237 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
电容悬浮间隙传感器非线性校正研究
郑洋阳
王滢
陈康
李贵
陈友豪
《传感器与微系统》
2024
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