Journal: Engineering Technology Development DOI: 10.32629/etd.v7i8.21631
Abstract
仪器仪表的定期校准是保障测量准确性的必要手段,传统校准方式依靠人工操作与经 验判断,效率偏低且一致性较差,本文针对该问题,研究了把机器学习、深度学习技术 用到自动校准过程中的方法。借助搭建基于神经网络的非线性误差模型,设计出自适 应校准算法,还给出多传感器融合的智能决策机制。实验结果表明,本文提出的方法 在温度、压力等典型仪表校准中,精度能提高15%以上,校准时间缩短到传统方法的三 分之一,同时对环境干扰有较强的鲁棒性,该研究给仪器仪表的智能化管理给出了可 行技术路径。
Keywords
仪器仪表校准；机器学习；神经网络；自适应算法；误差补偿
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