皮带秤动态称重用神经网络算法设计

作     者：董祥辰 李冰莹 李永新 王海涛 DONG Xiang-chen;LI Bing-ying;LI Yong-xin;WANG Hai-tao

作者机构：南京理工大学机械工程学院江苏南京210094 江苏省计量科学研究院江苏南京210023 

出 版 物：《计量学报》 (Acta Metrologica Sinica)

年 卷 期：2020年第41卷第5期

页      码：573-577页

摘      要：针对皮带秤在使用中难以保持标称计量精度的缺点,提出将过程神经网络引入皮带秤动态称重误差的补偿中。将动态称量过程中皮带秤单位长度上的重量、皮带速度、皮带垂度变化作为模型输入,设计了应用于皮带秤动态称重误差研究的单隐层过程神经网络误差反传播学习算法,利用Matlab软件对算法模型进行训练和测试,模型经过149次学习优化达到网络精度要求,测试组误差为1%,较使用网络前的原误差明显降低,验证了算法的可行性和有效性。

主 题 词：计量学 皮带秤 动态称重 误差补偿 学习算法 过程神经网络 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0703[理学-化学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1158.2020.05.11

馆 藏 号：203937264...