基于神经网络方法的金属管浮子流量计的研究  

Experimental Study of the Metal Tube Variable Area Rotameter based on the Algorithm of Neural Network

作　　者：徐英[1] 孙宏军[1] 张涛[1] 王化祥[1] 

机构地区：[1]天津大学电气自动化及能源工程学院,天津300072

出　　处：《仪器仪表学报》2002年第1期36-40,共5页Chinese Journal of Scientific Instrument

基　　金：天津市重点自然科学基金资助项目

摘　　要：基于智能金属管浮子流量计的实验研究 ,本文通过 BP网络建立数学模型 ,将 L M算法及 BR算法有机结合 ,最终获得了在收敛速度、泛化能力和精度上均达到实用要求的新型浮子位置信息检测的有效算法。Based on the experimental study of an intelligent metal tube variable area rotameter and by the means of BP neural network to create mathematics model,this paper describes a successful combination of the Levenberg Marquardt algorithm & the Bayesian learning so as to obtain an effective algorithm in the speed of convergence,generalization capability and precision.

关 键 词：金属管浮子流量计 位置检测 BP神经网络 LMBR算法 

分 类 号：TH814[机械工程—仪器科学与技术] TP183[机械工程—精密仪器及机械]