基于符号回归的静电电压测试补偿算法

为解决非接触式静电电位传感器测量数据的补偿问题,文中提出一种基于符号回归的波形补偿算法。设计一种非接触式静电电位传感器校准实验平台,通过遍历测试距离、校准电压和校准频率的参数组合,获得测试结果的样本训练数据;再利用符号回归方法建立从测试结果到校准电压的补偿函数模型,以降低测量距离对测量结果的影响。实验结果表明,基于符号回归的波形补偿算法可行、有效,能够为提高非接触式电位测量的准确性提供一种新手段。另外,基于模型参数与补偿结果,提出一种符号回归的改善方法,即引入损失函数用来减小函数模型的复杂度,利用神经网络卷积学习的方法发现种群与原始数据中的隐藏特征,从而明确演化方向,并针对特定的问题设定特定的评价指标,进一步优化符号回归模型的准确性。