针对目前国内用于检测电场的传感器产品很少,且在实际应用中难以满足检测精度,抗干扰能力较差等问题,该文采用森馥SEM-600低频电磁辐射测量仪,对一台标准电场发生器产生的电场进行三维分量检测,并在此基础上开展电场传感器性能改善研究.研究采用最小二乘法对该电场传感器的原始检测数据进行分析,计算结果作为传感器的基本性能技术指标.同时研究采用BP神经网络、支持向量机、RBF和遗传算法等结构映射方法,建立电场强度的读数模型,对电场传感器的性能进行优化,以提高传感器的检测准确度.通过对这5种算法读数结果的对比,最终确定采用误差最小的支持向量机算法,建立电场传感器的准确读数模型.优化后,在0～20 kV/m的电场范围内,线性度由原始检测数据的4.33％提升至0.01％,误差由13.6％降低至1.9％,使传感器的性能得到显著提升.
三维分量检测 工频电场 智能算法 支持向量机