2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、鋁電解企業(yè)的稱重系統(tǒng)工作的環(huán)境溫度在-20℃-80℃之間,高溫和低溫對(duì)傳感器的影響比較大,而且是非線性的,即對(duì)于同一砝碼在不同環(huán)境溫度下稱重系統(tǒng)的輸出不同。因此,當(dāng)環(huán)境溫度變化較大時(shí),必須考慮如何采取有效的措施,減少并補(bǔ)償溫度影響帶來(lái)的誤差,否則會(huì)因溫度的變化而影響傳感器數(shù)據(jù)采集的精度,尤其是在電子秤的長(zhǎng)期使用當(dāng)中,這個(gè)問(wèn)題很突出。
   通常,電子稱重系統(tǒng)的溫度補(bǔ)償措施有硬件補(bǔ)償和軟件補(bǔ)償兩種。硬件補(bǔ)償措施就是采用硬件電路來(lái)消

2、除溫度帶來(lái)的影響,但整個(gè)電路系統(tǒng)會(huì)存在漂移,且很難做到全額補(bǔ)償。軟件補(bǔ)償又可分為數(shù)值分析和人工智能法,最小二乘曲線擬合法是最常用的基于數(shù)值分析的溫度補(bǔ)償方法,但它是基于梯度變化量的計(jì)算來(lái)求最優(yōu)解的,容易進(jìn)入局部最優(yōu),無(wú)法得到全局最優(yōu)解。
   本文回顧了鋁電解企業(yè)稱重系統(tǒng)的歷史現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上,介紹并討論了人工智能的方法——模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)其進(jìn)行溫度補(bǔ)償。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊技術(shù)的綜合。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理

3、論相結(jié)合的一種網(wǎng)絡(luò),它是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了模糊算法或模糊權(quán)系數(shù),是具有輸入信號(hào)是模糊量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是模糊理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基本出發(fā)點(diǎn)。將具有邏輯推理能力的模糊技術(shù)引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和參數(shù)對(duì)應(yīng)模糊系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)或推理過(guò)程,能拓寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的范圍和能力。模糊系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)結(jié)合,可有效地發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)并彌補(bǔ)其不足,提高整個(gè)系統(tǒng)的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力。將二者有機(jī)地結(jié)合起來(lái),既考慮了稱重?cái)?shù)據(jù)的模糊性又考慮稱重特征與稱重結(jié)

4、果的復(fù)雜關(guān)系。本課題以稱重傳感器當(dāng)前所處的溫度和內(nèi)碼值為基礎(chǔ),利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法應(yīng)用于稱重系統(tǒng),旨在提高稱重系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性,使稱重更加準(zhǔn)確使結(jié)果更加具有精確性,為衡器的標(biāo)定開(kāi)辟了一條新方法。
   方法:稱重傳感器對(duì)應(yīng)的內(nèi)碼值為p,傳感器的輸出量為m,該稱重傳感器受溫度t的影響,所以輸出量m為二元函數(shù),即m=f(p,t)。將測(cè)量到的168組數(shù)據(jù)隨機(jī)的分為學(xué)習(xí)樣本和測(cè)試樣本,將稱重傳感器工作在-14.1℃、-12.8℃、

5、17℃、17.8℃、18.8℃、18.8℃、18.8℃、53.1℃、54.6℃、58.5℃和59.5℃下的12個(gè)標(biāo)稱點(diǎn)的共132對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,將工作在-13.5℃、18.9℃和56.8℃下的12個(gè)標(biāo)稱點(diǎn)的共36組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,測(cè)試模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
   結(jié)果:把模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電容式稱重傳感器的溫度補(bǔ)償處理中,使其在高溫、常溫、低溫下成功的得到了使測(cè)試樣本的誤差小于0.205%的輸出,二者的融合提高了

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