公开(公告)号：CN118313266A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410538225.6

申请日：2024-04-30

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 冯慧慧 ,  杨涛 ,  陈伟平 ,  徐梦燕

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G06F30/367 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种自激振荡磁通门电流传感器优化设计方法，包括如下步骤：获取传感器激磁探头参数的水平正交实验数据；基于训练好的性能预测模型，采用粒子群优化算法进行迭代寻优，输出最优激磁探头参数，以实现自激振荡磁通门电流传感器的优化设计；其中，性能预测模型的训练步骤如下：构建训练集；根据训练集，对预构建的BP神经网络进行训练，得到训练好的性能预测模型。本发明通过构建闭环自激振荡磁通门电流传感器电磁仿真模型，全面考虑了磁路与电路间的影响机理，结合BP神经网络的机器学习和粒子群优化算法，可以高效、可靠的对传感器关键参数进行深入优化，提高了自激振荡磁通门电流传感器的设计效率，降低了计算成本。