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申请/专利权人：山西大学
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246328A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G01B7/02;G06N3/006;G06N3/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明属于非接触式线性可变位移传感器优化技术领域，具体涉及一种基于蛇优化算法的扩展LVDT线性度的方法。为提高LVDT的线性度并降低LVDT的线性误差与最大线性误差，本方法将LVDT的输出电压作为输入层，LVDT的位移作为输出层，构建SO‑FLANN模型，采用蛇优化算法寻找SO‑FLANN模型最优参数。训练完成后，LVDT与训练后的SO‑FLANN模型级联一起表现为线性LVDT。使用本模型后LVDT的线性输出范围从±3mm提高到了±10mm，使用本模型后LVDT输出即为位移量，实际使用过程中更加方便，使用模型后LVDT的线性输出误差在±0.1mm之内，最大误差从+2.5mm缩小到了+0.1mm。
主权项：1.一种基于蛇优化算法的扩展LVDT线性度的方法，其特征在于，包以下步骤：步骤1，采集LVDT位移-输出电压数据：在LVDT初级线圈发生位移的过程中，记录位移值与次级线圈电压；步骤2，数据进行预处理：剔除数据中的重复项，将记录的位移值转化为实际的位移量；步骤3，构建SO-FLANN模型：将LVDT的输出电压作为输入层，LVDT的位移作为输出层；步骤4，寻找最优参数：采用蛇优化算法寻找SO-FLANN模型的最优参数；步骤5，扩展LVDT线性度：将寻找到的模型最优参数馈入模型，完善SO-FLANN模型，最终实现LVDT线性度的扩展。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种基于蛇优化算法的扩展LVDT线性度的方法
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