基于GA-BP神经网络的落锤液压动标装置准静态校准模型

在对测量冲击波用压电式压力传感器进行准静态校准时,通常采用落锤液压动标装置。为快速准确地调节落锤装置的工作参数,以产生所需的校准压力,该文利用一种基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络建立了落锤液压动标装置的工作参数与所产生的压力峰值和压力脉宽之间的数学模型。测试结果表明,基于GA-BP神经网络算法求取的落锤装置准静态校准模型具有较高的拟合精度,其压力峰值误差不超过2%,压力脉宽误差小于1%,证明该研究结果具有工程应用价值。

压力传感器准静态“绝对校准”

介绍了传感器准静态校准的意义及落锤动标装置的工作原理 ,阐明了传感器准静态“绝对校准”的定义及方法 ,按照传感器的压力量程 ,设计了相关模型段的重锤———油缸组件 ,根据实验数据建立了各压力段的“绝对校准”模型 。