基于小波神经网络的电涡流传感器非线性校正

简介：
本研究采用小波神经网络技术对电涡流传感器进行非线性校正，旨在提高其测量精度和稳定性，适用于工业无损检测与自动化控制领域。 为了消除电涡流传感器的非线性误差并提高其测量精度，提出了一种基于小波神经网络与遗传算法相结合的方法来补偿电涡流传感器的非线性问题。该方法利用了小波神经网络强大的非线性映射能力，使得输入和输出之间的关系更加接近于线性的理想状态，并通过使用遗传算法寻找最优初始值的方式增强了其逼近能力和快速收敛的能力，从而显著提高了电涡流传感器在实际应用中的性能表现。 实验结果显示，在经过该补偿方法处理后，电涡流传感器的精度得到了极大的提升。具体而言，最大绝对误差降低到了15.55mV，同时相对误差也控制在了1.36%以内；此外，非线性误差更是进一步缩小至0.34%，表明这种方法对于提高电涡流传感器性能具有显著效果。