基于GA-BP算法的超聲波測量精度優化研究
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減小油品的損耗數量，加強油品的管控水平，已成為石油化工領域提升行業競爭力和經濟效益的有效手段，因此如何提高罐體的油位計量精度成為當前急需解決的問題。
目前基于罐體的油位計量方法大致采用傳統的人工檢尺和高精度的液位計量儀表等，其中超聲波檢測技術瞳1以其抗干擾性、實用性、耐腐蝕性和響應時間等優勢迅速取代傳統的油位計量方法。但是，在外界環境的影響下，超聲波傳感器很容易受到環境溫度、自身結構、噪聲、液面波動和被測物形體、位置等因素干擾，其產生的脈沖信號衰減嚴重，從而導致輸出信號失真明顯。僅依靠硬件去補償測量精度，效果不是特別理想。基于此，本文提出一種基于神經網絡遺傳算法的超聲波傳感器測量精度優化模型來實現油位計量系統的誤差校正。仿真結果顯示，經神經網絡遺傳算法優化后的測量精度有所提高。
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