首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

传感器校正方法在雷管暗伤自动检测系统中的应用
引用本文:李文江,闫孝姮,陈伟华,梁亮.传感器校正方法在雷管暗伤自动检测系统中的应用[J].煤炭学报,2008,33(2):221-224.
作者姓名:李文江  闫孝姮  陈伟华  梁亮
作者单位:辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛,125000
基金项目:辽宁省教育厅科学技术研究资助项目(2005L166)
摘    要:提出了采用电磁理管、分管、瞬间高气压冲击检测的原理,融合计算机控制和新型传感器技术研制出了雷管暗伤自动检测机.同时运用RBF神经网络对压力传感器进行校正,选取其中动态最近邻聚类算法作为学习算法训练网络,降低传感器网络体系受环境温度和电源波动等因素的影响,使其具有良好的线性输出.设备运行表明,暗伤检测合格率为100 %,检测效率为128个/min.

关 键 词:RBF神经网络  雷管  自动检测  压力传感器  
文章编号:0253-9993(2008)02-0221-04
收稿时间:2007-04-29
修稿时间:2007年4月29日

Application of the calibration method in detonator flaws automatic detection system
LI Wen-jiang,YAN Xiao-heng,CHEN Wei-hua,LIANG liang.Application of the calibration method in detonator flaws automatic detection system[J].Journal of China Coal Society,2008,33(2):221-224.
Authors:LI Wen-jiang  YAN Xiao-heng  CHEN Wei-hua  LIANG liang
Abstract:Electromagnetism technologies as arrangement and detachment,high atmospheric pressure impingement detecting technology and advanced computer control and new type of sensors technology were used in detonator flaws automatic detection machine.Linear calibration of pressure sensor used RBF neural network and dynamic nearest neighbor algorithm was used as learning algorithms to reduce the impact with temperature and power.Arrangement,detachment and hidden flaws or detonator automatic detection was ture.The results show that pass rate is 100 % and checking efficiency is 128 case/min.
Keywords:RBF neural network  detonator  automatic examine  pressure sensor
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《煤炭学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《煤炭学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号