基于PSO-BP神经网络的光纤压力传感器温度补偿研究

发布时间：2017-07-21 00:04

  本文关键词：基于PSO-BP神经网络的光纤压力传感器温度补偿研究

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【摘要】：针对光纤压力传感器受温度漂移影响较大的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿修正模型。通过对光纤压力传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立PSO-BP神经网络模型。该模型用粒子群智能算法对传统的BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了BP网络收敛的速度较慢的问题,克服了容易陷入局部极值的缺陷。与传统BP神经网络补偿结果进行比较,PSO-BP得到的预测误差相对较小且平稳些。研究结果表明,补偿后灵敏度温度系数改善了1个数量级,相对误差提高了2个数量级,从而实现温度补偿的目的。
【作者单位】： 东华大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 光纤压力传感器 PSO-BP神经网络 温度补偿 灵敏度温度系数 相对误差 温度漂移
【分类号】：TP212;TH812
【正文快照】： 0引言光纤压力传感器灵敏度高、抗电磁干扰强、传输距离较远,被广泛地应用于城市建设、电力系统、医学应用、环境监测以及航空航天等领域[1]。温度是影响传感器测量精度的首要因素。由于光纤压力传感器的输出一般呈非线性变化,所以对光纤压力传感器的输出温度影响补偿的难度加

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本文编号：570557