[发明专利]一种大变形柔性体动态测量数据温度与湿度的补偿方法

摘要

本发明公开了一种大变形柔性体动态测量数据温度与湿度的补偿方法。包括以下步骤步骤1，使用测量柔性织物应力作用的应变传感器对被测柔性体进行受力信息测量，获得基准电压‑受力测量曲线；步骤2，采用传感器对大变形柔性体工作过程中实际受力情况进行实时采集，得到采集的电压样本数据，并对样本数据进行滤波处理；步骤3，建立基于BP神经网络的大变形柔性体温度与湿度补偿模型，即THCBP神经网络；步骤4，根据步骤2采集的样本数据，对THCBP神经网络进行训练；步骤5，使用训练好的THCBP神经网络对传感器采集的实际的工作过程中的电压数据进行补偿计算。本方法利用神经网络良好的非线性逼近能力，以及学习性强和适应性好等优点解决大变形柔性体动态测量数据补偿问题。

主权项

一种大变形柔性体动态测量数据温度与湿度的补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用测量柔性织物应力作用的应变传感器对被测柔性体进行受力信息测量，获得基准电压‑受力测量曲线，其中，所述测量柔性织物应力作用的应变传感器的测量受力范围为0～1500N，传感器的输出电压范围为0～3.3v，所述受力信息测量是指在织物上安装传感器后，在万能材料试验机上进行从0到满负载拉力实验，得到该传感器/织物对应的基准电压‑受力曲线；步骤2：采用测量柔性织物应力作用的应变传感器对大变形柔性体工作过程中实际受力情况进行实时采集，得到采集的电压样本数据，并对样本数据进行滤波处理；步骤3：建立大变形柔性体动态测量数据温度与湿度补偿神经网络；步骤4：根据步骤2采集的样本数据，采用动态学习率与附加动量的方式对大变形柔性体动态测量数据温度与湿度补偿神经网络进行训练；步骤5：使用训练好的神经网络对传感器采集的实际大变形柔性体受力测量数据进行补偿，得到补偿后的电压值。