小波神经网络与遗传算法优化的电涡流传感器非线性补偿提升精度

本文主要探讨了"基于小波神经网络的电涡流传感器非线性补偿"这一关键技术在提高电涡流传感器测量精度中的应用。电涡流传感器因其高灵敏度和抗干扰性能，被广泛应用于工业检测领域，但其非线性特性可能导致测量结果的准确性降低。为了克服这个问题，研究人员提出了结合小波神经网络和遗传算法的补偿策略。 小波神经网络是一种特殊的神经网络结构，它能够处理非线性问题，通过其自适应性和强大的特征学习能力，可以有效地将传感器的输入信号与输出信号之间的复杂关系进行建模，实现输入输出的线性化。这种方法的关键在于利用小波函数的多尺度分析特性，捕捉数据中的局部细节信息，同时保持网络结构的灵活性。 遗传算法作为优化工具，用于寻找小波神经网络的最佳初始权重参数。通过模拟自然选择和遗传机制，遗传算法可以在大量潜在解决方案中寻找到最接近最优解的一组参数，从而增强网络的非线性逼近能力和收敛速度。这不仅减少了计算时间，还确保了补偿模型的稳健性。 通过实验验证，采用这种基于小波神经网络和遗传算法的补偿方法，显著提高了电涡流传感器的性能。实验结果显示，补偿后的传感器输出电压的最大绝对误差从之前的未补偿状态显著降低至15.55mV，最大相对误差减小到1.36%，非线性误差更是减少到仅0.34%。这些结果表明，这种方法对于电涡流传感器的精度提升具有显著的效果，对于实际工业应用具有很高的实用价值。 本文的研究成果为电涡流传感器的非线性补偿提供了一种有效且高效的方法，有助于提升其在工业自动化领域的精确度和可靠性，对于相关行业的技术进步具有积极推动作用。