基于神经网络算法补偿的压力扫描阀标定方法 及其标定系统研究

摘要:

为解决国产自主研发的多通道压力扫描阀在测压时准确度不高的问题，本文首先从压力扫描阀生产中的标定过程切入，然后设计适用于压力扫描阀的高低温正负压密封装置以提高获取测量数据的准确性，最后组建压力扫描阀的标定系统进行标定实验。本文分别采用传统的最小二乘法，以及提出的BP神经网络方法完成温度补偿。采集数据的补偿结果和补偿后实验的测试结果均显示神经网络的温度补偿方法测量准确度较高，多通道压力扫描阀的32通道能达到0.1%FS的测压准确度，明显优于国内同类型产品，为今后国产多通道压力扫描阀的准确度研究提供关键依据和重要研究方向。

Abstract: