如何使用神经网络的融合实现温度传感器误差补偿的资料说明

海底油气输送管道漏磁检测装置工作于高温高压环境下，其中的 InSb霍尔传感器 对温度敏感， 需要补偿温度误差。该文构建了 多传感器融合模型，将多个霍尔传感器和温度传感器的输出用 径向基函数（RBF）神经网络 进行融合，并用 遗传算法 对网络进行训练。实验室检测数据和反演出的缺陷形状表明，采用 神经网络融合方法 进行误差补偿，简单方便，霍尔传感器输出的 平均温度敏感系数 降低了两个数量级。