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基于船舶摇摆的海上瞬时称重误差分析及算法补偿

文献类型： 中文期刊

作者： 葛枫晔 1 ; 郑晓伟 2 ;

作者机构： 1.大连海洋大学航海与船舶工程学院

2.中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所

关键词： 船载称重;称重传感器;BP神经网络;水产品加工

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2025 年 52 卷 001 期

页码： 119-128

收录情况： 北大核心

摘要： 为解决称重传感器在船载状态下稳定性和称重精度差的问题，研究了船舶摇摆对四臂桥电阻式称重传感器输出的影响。获取单体鱼在横倾角度(0°～22.5°)和纵倾角度(0°～10°)的质量数据，对称重传感器输出质量和倾斜角度进行多元回归分析。构建多层级BP神经网络架构，架构为4层前向反馈[3-8-1-1]BP神经网络，使用BP神经网络进行预测并用训练模型来调整参数，使其能准确预测鱼的质量，并进行算法补偿方法研究。结果显示：不同原料质量下，最优线性方程中所估测的多元回归系数均达到显著水平(P<0.01),表明所建立的线性回归方程具有较高的可靠性和良好的线性度，回归分析和有限元分析的结果一致。利用所建立的BP神经网络模型构建船载瞬时称重数据补偿方法，通过船舶横纵倾斜角度来预测实际质量值，BP模型对横倾、纵倾单一作用下，以及复合作用下称重数据的变化均表现出较好的有效性、高精度和较好的泛化能力，BP模型补偿后误差率降低至0.092%,非常接近水平状态下的质量值，误差率低。该研究成果可为船载条件下水产品称重提供参考。

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