Рассматривается способ синусоизации магнитного потока при измерении магнитных свойств магнитомягких материалов с использованием модели, предсказывающей необходимую форму намагничивающего сигнала, при котором сигнал на измерительной обмотке испытуемого образца становится синусоидальным. Данная модель построена с использованием искусственной нейронной сети на основе данных, полученных с применением итерационной цифровой синусоизации. Описан выбор оптимальной архитектуры сети, процесс подготовки и представления данных сигналов. Проведена оценка эффективности данного подхода при проведении реальных измерений.

A method to obtain sinusoidal shape of magnetic flux during measurements of the magnetic properties of soft magnetic materials is considered. The method uses a model to predict the necessary shape of the magnetizing signal, that makes the signal of the test sample measuring winding sinusoidal. This model is built using an artificial neural network based on data obtained by iterative digital sinusoization. Design of the optimal network architecture, the process of signal preparing and representation are described. The effectiveness of this approach in real measurements was evaluated.