[发明专利]基于深度学习的应变天平温度梯度误差补偿方法及系统有效
| 申请号： | 202010517988.4 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111638034B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 皮阳军;邹星旺;王超;朱江凌;谢志江;谢斌;刘飞;向光伟;宋代平;朱加豪 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 |
| 主分类号： | G01M9/06 | 分类号： | G01M9/06;G01M9/08;B64F5/60;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 胡小龙 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的应变天平温度梯度误差补偿方法及系统，该方法通过在天平上布置温度传感器获取天平的温度数据以及温度梯度误差数据；然后根据天平温度梯度误差数据选取关键温度测点；最后建立深度置信网络DBN，设置初始参数，以关键温度测点的温度数据作为深度置信网络DBN的输入值，以温度梯度误差数据作为网络的输出值，进行深度置信网络DBN训练和温度梯度误差预测。本发明提出的方法，解决了天平温度梯度误差补偿方法精度不够高、鲁棒性及泛化能力不好的问题。通过选取出了天平上的关键温度测点，减少了温度传感器个数，降低了模型复杂程度；二是该温度梯度误差补偿方法预测精度高、鲁棒性和泛化能力较好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 应变 天平 温度梯度 误差 补偿 方法 系统 | ||
【主权项】：
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