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A RESEARCH OF DYNAMIC COMPENSATION OF CORIOLIS MASS FLOWMETER BASED ON BP NEURAL NETWORKS

机译：基于BP神经网络的贝壳形质量​​流量计的动态补偿研究。

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As a resonate sensor, Coriolis Mass Flowmeter (CMF) provides a direct measurement of mass flow and is widely used in flow measurement field. However, defect of dynamic characteristics has become the main factor which restricts its further application in batch filling processes. Based on theoretical analysis, a dynamic compensation system, BP (Back-Propagation) neural network dynamic compensation method is designed in order to solve this problem. Adding a neural network dynamic compensation segment after the sensor's output, the method uses the gradient descent method with an additional momentum factor for neural network training. Studies have shown that this method greatly improves the dynamic characteristics of the Coriolis mass flowmeter.
机译：作为谐振传感器，科里奥利质量流量计（CMF）可直接测量质量流量，并广泛用于流量测量领域。然而，动态特性的缺陷已成为限制其在批量填充过程中进一步应用的主要因素。为解决这一问题，在理论分析的基础上，设计了一种动态补偿系统，即BP神经网络动态补偿方法。该方法在传感器输出之后添加神经网络动态补偿段，该方法使用梯度下降法以及附加的动量因子进行神经网络训练。研究表明，这种方法大大改善了科里奥利质量流量计的动态特性。

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