基于BP-GA算法的時(shí)柵傳感器信號(hào)健康狀況預(yù)測(cè)

• 為了提高時(shí)柵傳感系統(tǒng)的測(cè)量精度，本文設(shè)計(jì)了一種綜合運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型。根據(jù)激勵(lì)信號(hào)的實(shí)際誤差引起的測(cè)試精度變化，得到預(yù)測(cè)模型的各項(xiàng)參數(shù)。之后建立組合預(yù)測(cè)模型并設(shè)置了健康狀況的參考標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，經(jīng)健康診斷標(biāo)準(zhǔn)判定，健康狀況預(yù)測(cè)結(jié)果與電路實(shí)際相符。該健康狀況預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度高，且明顯高于單一模型，滿足提前準(zhǔn)確獲悉電路系統(tǒng)健康狀況的要求。
• 關(guān)鍵字： 202306  時(shí)柵位移傳感器  激勵(lì)信號(hào)誤差  組合預(yù)測(cè)模型  健康診斷