Применение нейронных сетей для увеличения точности измерения термо-ЭДС термопар
Another Title
The use of neural networks to increase the accuracy of measuring thermal EMF of thermocouples
Bibliographic entry
Мороз, А. С. Применение нейронных сетей для увеличения точности измерения термо-ЭДС термопар = The use of neural networks to increase the accuracy of measuring thermal EMF of thermocouples / А. С. Мороз, Н. Н. Фролов, А. К. Тявловский // Приборостроение-2024 : материалы 17-й Международной научно-технической конференции, 26-29 ноября 2024 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: А. И. Свистун (пред.), О. К. Гусев, Р. И. Воробей [и др.]. – Минск : Интегралполиграф, 2024. – С. 81-82.
Abstract
В данном докладе рассмотрены возможность применения линейной нейросети для компенсации дрейфа термоэлектродвижущей силы (термо-ЭДС) термопары типа ТХА (тип К). Компенсация изменения термо-ЭДС обеспечивается за счет подстроенных весовых коэффициентов линейной нейросети в блоке обработки нормирующим преобразователем сигналов термопары, но основании большой выборки измерений сравнения результатов измерения.
Abstract in another language
In this report, the possibility of using a linear neural network to compensate for the drift of the thermoelectromotive force (thermo-EMF) of a thermocouple type THA (type K) is considered. Compensation for changes in the temperature of the EMF is provided by adjusted weighting coefficients of the linear neural network in the processing unit with a normalizing converter of thermocouple signals, based on a large sample of measurements comparing the measurement results.