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弹箭与制导学报 >

2018 , Vol. 38 >Issue 1: 93 - 96

DOI: https://doi.org/10.15892/j.cnki.djzdxb.2018.01.022

BP 网络在冲击波测试系统动态特性校正中的应用

  • 张晓光 ,
  • 尤文斌 ,
  • 刘浩 ,
  • 牛跃听
展开
  • 1 中北大学电气与控制工程学院, 太原 030051
    2 中北大学电子测试技术重点实验室, 太原 030051
    3 解放军军械工程学院, 石家庄 050003

张晓光(1993-),男,安徽芜湖人,硕士研究生,研究方向:恶劣环境下的信息获取技术。

收稿日期: 2017-05-23

  网络出版日期: 2025-05-28

基金资助

国家自然科学基金(61471385)

收起

Application of BP Network in Dynamic Characteristic Correction of Shock Wave Test System

  • ZHANG Xiaoguang ,
  • YOU Wenbin ,
  • LIU Hao ,
  • NIU Yueting
Expand
  • 1 School of Electrical and Control Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China
    2 Science and Technology on Electric Test and Measurement Laboratory, North University of China, Taiyuan 030051, China
    3 Ordnance Engineering College of PLA, Shijiazhuang 050003, China

Received date: 2017-05-23

  Online published: 2025-05-28

Fold

摘要

鉴于由国产传感器构成的爆炸场冲击波测试系统的动态特性不理想,引起冲击波测试数据失真的问题。为了改善传测试系统的动态特性况,使用BP神经网络、测试系统输出、测试系统理想模型分别构建系统辨别神经网络模拟和动态补偿神经网络模型的方法,经过训练和比较,最终得到具有动态补偿特性的测试系统模型。实验结果表明,该方法能够提高测试系统的有效工作频带。

关键词： 冲击波测试; BP神经网络; 系统识别; 动态补偿

本文引用格式

张晓光 , 尤文斌 , 刘浩 , 牛跃听 . BP 网络在冲击波测试系统动态特性校正中的应用[J]. 弹箭与制导学报, 2018 , 38(1) : 93 -96 . DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2018.01.022

Abstract

The dynamic characteristics of the blast field shock wave test system made up of domestic sensors were not ideal, which caused the distortion of the shock wave test data. In order to improve the dynamic performance of the test system, BP neural network, test system output and ideal model of test system were used to build system discrimination neural network simulation and dynamic compensation neural network models respectively After training and comparison, the test system model with dynamic compensation characteristics was finally obtained. The experimental results show that the proposed method can improve the effective operating frequency band of the test system.

Key words： shock wave test; BP neural network; system identification; dynamic compensation

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