【摘 要】
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针对高速磁浮列车悬浮间隙传感器的温度漂移现象,建立了基于RBF（radial basis function）神经网络的间隙传感器温度补偿模型.通过对全局最优粒子执行梯度下降寻优,将粒子群优化
【机 构】
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西南交通大学磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室,西南交通大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51377004);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682015CX029)
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针对高速磁浮列车悬浮间隙传感器的温度漂移现象,建立了基于RBF（radial basis function）神经网络的间隙传感器温度补偿模型.通过对全局最优粒子执行梯度下降寻优,将粒子群优化算法与梯度下降算法结合得到一种寻优能力更强的混合算法,并将该方法用于RBF温度补偿模型参数优化,提高了间隙传感器的补偿精度,最后,使用现场可编程门阵列FPGA（field-programmable gate array）实现了该补偿模型并进行了实验.实验结果表明：该方法能够较好地对间隙传感器进行温度补偿,补偿后的传感器
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