基于优化神经网络的磁弹电感传感器温度补偿试验研究

磁弹电感传感器是磁弹电感法监测预应力钢绞线应力的主要设备。温度会引起监测误差,为提升监测精度,首先,分析了磁弹电感法监测应力的原理以及温度影响机理;其次,对4组不同张拉控制力的预应力钢绞线进行温度补偿试验,研究了传感器的温度敏感性,发现传感器电感漂移与变温幅度和路径相关,温度引起的相对误差最大达11.1%;最后,利用K折交叉验证方法,分别采用BP神经网络与优化后的GA-BP神经网络进行温度补偿。研究结果表明:相较于BP神经网络,GA-BP神经网络可有效修正温度误差,提升泛化能力,优化后相对误差降至3.3%。