公开(公告)号：CN111077355B

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN201911392866.0

申请日：2019-12-30

Applicant: 燕山大学

Inventor： 滕峰成 ,  杨雪璠 ,  王珊珊 ,  程安迪

IPC: G01R15/24 ,  G01R19/00 ,  G06F17/10 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及光学电流传感器领域，具体涉及基于自由能模型的GMM‑FBG交流电流传感器。校准方法包含步骤如下，1，设计GMM‑FBG交流电流传感器驱动模型；2，确定输入电流与磁场强度的关系；3，GMM材料发生伸缩应变，确定超磁致伸缩材料应变量与磁场强度的关系；步骤4，GMM发生磁滞损耗，设计动态Smith自由能模型，确定GMM材料中磁场强度与磁感应强度的关系，对其建模补偿；步骤5，粘合在GMM表面的FBG的中心波长发生偏移，确定磁感应强度与波长漂移量之间的关系；步骤6，确定传感模型FBG中心波长偏移量与被测电流的关系，辨识模型参数，优化模型。本发明可用于动态电流测量，传感器应用范围广。

公开(公告)号：CN109753752A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201910051972.6

申请日：2019-01-21

Applicant: 燕山大学

Inventor： 滕峰成 ,  王珊珊 ,  张昊阳 ,  程安迪

IPC: G06F17/50 ,  G01R19/00 ,  G01R35/00

Abstract: 本发明公开了一种基于J-A模型的GMM-FBG交流电流传感器，涉及电流检测技术领域。本发明中校准方法包含步骤如下：建立GMM-FBG电流传感器的驱动模型；对只适用于静态的经典J-A磁滞模型进行改进，考虑“钉扎效应”和涡流损耗及额外损耗分别建立GMM准静态和GMM动态磁化模型；对GMM-FBG电流传感器的J-A磁滞模型运用遗传算法优化BP神经网络进行参数辨识；进行GMM-FBG电流传感实验，将识别出的最优参数组合代入模型。选用J-A模型对GMM-FBG的磁滞非线性进行研究，本发明扩大了模型的应用范围；运用BP神经网络结合遗传算法对模型进行参数辨识，通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值，使模型参数的辨识的更加准确。

公开(公告)号：CN111077355A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911392866.0

申请日：2019-12-30

Applicant: 燕山大学

Inventor： 滕峰成 ,  杨雪璠 ,  王珊珊 ,  程安迪

IPC: G01R15/24 ,  G01R19/00 ,  G06F17/10 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及光学电流传感器领域，具体涉及基于自由能模型的GMM-FBG交流电流传感器。校准方法包含步骤如下，1，设计GMM-FBG交流电流传感器驱动模型；2，确定输入电流与磁场强度的关系；3，GMM材料发生伸缩应变，确定超磁致伸缩材料应变量与磁场强度的关系；步骤4，GMM发生磁滞损耗，设计动态Smith自由能模型，确定GMM材料中磁场强度与磁感应强度的关系，对其建模补偿；步骤5，粘合在GMM表面的FBG的中心波长发生偏移，确定磁感应强度与波长漂移量之间的关系；步骤6，确定传感模型FBG中心波长偏移量与被测电流的关系，辨识模型参数，优化模型。本发明可用于动态电流测量，传感器应用范围广。