通过基于神经网络的增强传感器系统精确测量爆炸冲击波压力
Fan Yang1, Hongzhen Zhu2, Deren Kong3
1School of Automation, Wuxi University, Wuxi 214105, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 16, 2025
概括
一个新的缓冲装置和反向传播 (BP) 神经网络补偿提高了冲击波压力传感器的准确性. 这种方法可以提高动态响应,在复杂的环境中进行精确的气压测量.
科学领域:
- 机械工程 机械工程
- 传感器技术 传感器技术
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 爆炸冲击波压力测量容易受到机械振动和冲击的错误.
- 现有的传感器在短暂的压力上升时与动态特征作斗争,影响精度.
- 在压缩阶段提高测量精度对于准确的爆破分析至关重要.
研究的目的:
- 为了提高冲击波压力传感器的动态响应,以提高准确性.
- 研究一种新的缓冲装置对传感器性能的影响.
- 开发和实施使用反向传播神经网络的动态补偿方法.
主要方法:
- 设计了一种专门的缓冲装置,以改善传感器对短暂压力的响应.
- 通过使用双隔膜冲击管对增强的传感器系统进行动态校准.
- 开发了一种反向传播 (BP) 神经网络模型,用于传感器系统的表征和动态补偿.
主要成果:
- 缓冲装置减少了传感器系统的操作带宽.
- 基于BP神经网络的动态补偿有效地扩大了带宽.
- 增强的冲击波压力传感器系统的测量精度得到了显著提高.
结论:
- 结合的缓冲装置和BP神经网络补偿为高精度动态压力测量提供了实用解决方案.
- 这种方法在压缩阶段在具有挑战性的环境中特别有效.
- 这项研究提升了精确的短暂压力传感技术的能力.


