中国人民解放军总装备部预研基金(9140A05070409BQ0116)
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
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- 遗传神经网络在GMI传感器设计中的应用被引量：2
- 2010年
- 巨磁阻抗(GMI)微磁传感器具有灵敏度高、响应速度快等突出优点,但其输出信号呈高度非线性特性。利用交流偏置方法产生非对称巨磁阻抗效应(AGMI),对磁场传感器的线性度有一定改善,但仍存在线性范围小、线性误差较大的缺点。BP神经网络具有良好的自学习、自适应和非线性映射能力,但通常训练速度较慢、易陷入局部极小值;遗传算法有很强的全局寻优能力,但其局部搜索能力不足。为充分发挥二者优点,本研究提出一种基于遗传神经网络的传感器非线性误差校正方法,并针对所设计的GMI传感器,设计了适合本系统的遗传神经网络,可通过Matlab软件实现。结果表明,经过训练的网络输出结果有序,网络的非线性映射性能良好,能精确反映该传感器系统的函数关系。该方法运算快速、精度高,对智能GMI传感器的设计具有一定工程应用价值。
- 吴彩鹏邓甲昊
- 关键词：巨磁阻抗效应磁传感器遗传神经网络非线性校正
