基于HFLANN的MSMA传感器动态模型参数识别

涂福泉吕杰庄羽航胡升谋王云学 · 2017

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磁控形状记忆合金

期刊名称：

自动化与仪表 2017 年 01 期

摘要：

由于磁控形状记忆合金MSMA存在固有迟滞非线性现象,严重影响传感器的测量精度。为了消除MSMA的迟滞非线性带来的负面影响,运用了一种迟滞函数链接型人工神经网络HFLANN来识别MSMA传感器动态模型参数。识别结果表明,HFLANN可以应用于MSMA传感器动态模型,应用HFLANN识别的MSMA传感器输出感应电压与实验输出感应电压十分吻合,验证了该方法可应用于MSMA传感器动态建模,为MSMA传感器优化设计和预测控制奠定了良好基础。