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MRBFNN的线性度误差补偿测试利用标准砝码测试SCS-40登高车衡（8路称重传感器）的线性度，登高车衡线性度误差补偿测试仿真结果，在登高车衡的小秤量段，由于受干扰或噪声的影响，登高车衡的线性度误差大；在大秤量段，由于登高车衡的各构件（包括秤体、称重传感器等）在大载荷的作用下，产生的非线性形变较大，从而产生了较大的线性度误差；经MRBFNN补偿后的线性度误差远小于补偿前的误差，补偿效果明显。
基于复合RBFNN的登高车衡输出融合方法, 温度与蠕变误差是影响电阻应变式称重传感器准确度的主要因素之一，模拟称重传感器一般利用康铜、镍铬材料电阻或半导体材料进行硬件电路补偿。对于采用多路电阻应变式称重传感器的登高车衡，如果各称重传感器补偿不一致，将会产生称重误差。为了提高称重结果的准确度，应对登高车衡进行温度和蠕变误差补偿。
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混联型CRBFNN登高车衡输出融合原理, 为减少温度与蠕变误差对登高车衡称重准确度的影响，本节以MRBFNN融合结果y、登高车衡工作环境温度信号T和载荷加载的持续时间信号t为系统输入，构建了一种登高车衡称重输出融合模型，实现了登高车衡的温度与蠕变误差补偿。这种补偿方法以MRBFNN称重融合为基础，与MRBFNN共同构成混联型CRBFNN登高车衡称重模型。MRBFNN中各子RBFNN的构建方法，此时登高车衡输出融合网络的RBFNN为一个3输入1输出的三层网络，网络结构，其输出y%为88T10 采用高斯函数作为网络的基函数，W为隐层至输出层的权值；b为输出层的偏置值；m为隐层神经元个数，可通过实验确定。rj为隐层节点j的扩展常数；Cj为中心矢量。
CRBFNN融合对温度与蠕变影响的改善, 称重传感器载荷灵敏度温度误差对称重结果的影响机理设称重传感器的载荷灵敏度为S，弹性材料的泊桑比为ν，电阻应变计的灵敏度系数为λ，弹性材料的弹性模量为E，弹性体的截面积为A，则有(1)2SEA+νλ= 对上式等号两边取对数，有lnS=ln(1+ν)+lnλ−lnA−lnE−ln2 等号两边求微分，式中，σ为泊桑比的温度系数。ddTλγλ，γ为应变计灵敏度系数的温度系数。2ldAdTA=α lα为弹性体材料的线膨胀系数。 EdEdTE=β（Eβ为弹性模量E的温度系数。对于合金钢材料的柱式称重传感器（登高车衡采用这类称重传感器），有EdSdTdTS=γ−β描述了温度T对称重传感器载荷灵敏度的影响，其主要通过弹性模量和应变计灵敏度系数对载荷灵敏度产生影响。设Si0为T=0℃时称重传感器i的载荷灵敏度，；为被测载荷总重量，且1Niixx==∑。当各路称重传感器的灵敏度温度补偿不一致时，将导致01()(,)0NiEiiSγTβTϕxz=∑Δ−Δ≠，从而产生称重误差。
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