[发明专利]一种基于双级人工神经网络的五孔气动探针标定方法

摘要

本发明公开了一种基于双级人工神经网络的五孔气动探针标定技术方法，利用人工神经网络来预测五孔气动多孔探针的校准参数，通过构建第一、二基准人工神经网络ANN1、ANN2，输入的特征参数均为气动探针测量得到的特征参数kMa、kα、kγ，ANN1输出的标定参数为Mact、αct、γct、kpt、kps的无误差预测值，ANN2输出的标定参数为Mact、αct、γct、kpt、kps的误差预测值，使用五孔气动探针测量的校准数据分别训练和测试ANN1、ANN2，分别通过网络隐含层数量、训练算法、激活函数和神经元数量的不同组合进行系统分析，以找到与基准网络相比的最优网络参数解；使用最佳网络结构来实现两级标定预测，两个神经网络的预测之和为预测标定值。本发明具有易于实现、泛化性好、测试精度高等优点。