摘要:悬臂梁结构广泛用于微小质量测量,而温度变化会引起测量结果漂移。 传统测量方法需要在温度稳定的环境中进 行,但实际应用中通常难以满足此要求,且温度漂移对测量的影响难以直接解耦。 本文提出了一种基于数据驱动,CBAMCNN 和压电悬臂梁的自适应温度解耦质量感知方法。 首先,搭建谐振式压电悬臂梁温控测量平台采集不同质量负载下的阻 抗响应信号,设计自适应加权预处理方法以增强结构特征并突出有限样本中的关键信息;其次,设计基于混合领域注意力机 制的 CBAM-CNN 网络来评估信号中多个谐振峰的相对关系,实现温度解耦和质量感知。 实验结果表明,该方法在 25℃ 至 55℃ 的温度范围内的对 0. 1 ~ 1 g 的质量感知准确率高达 99. 70% ,无需进行温度补偿即可实现大跨度温度下的精确质量 感知。