基于LS-SVM的机械式温度仪表误差预测研究

发布时间：2017-10-05 17:14

  本文关键词：基于LS-SVM的机械式温度仪表误差预测研究

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【摘要】：机械式温度仪表在测量过程中易受到环境温度、毛细管长度以及内部机构影响而出现测量精度不高、非线性的情况,针对这些问题以液体压力式温度仪表作为研究对象,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度误差建模预测的方法。通过分析液体压力式温度仪表的测温结构和误差影响因素,将环境温度及毛细管长度等特征参数作为模型输入,将误差值及误差随毛细管长度的变化率作为输出。根据回归预测的原理,利用网格搜索和交叉验证的方法寻找最优参数组合,建立液体压力式温度仪表的误差预测模型。实验结果表明,该模型可以有效地描述温度误差,并将此建模方法与常用的支持向量机回归建模方法进行比较,基于LS-SVM得到的误差预测模型精度较高、推广能力强,可以对机械式温度仪表进行补偿,为探索机械式温度仪表自适应补偿机构提供理论依据。
【作者单位】： 浙江工业大学;杭州宏兴机电科技有限公司;
【关键词】： 液体压力式温度仪表 最小二乘支持向量机 温度误差 网格搜索 交叉验证
【基金】：浙江省科技项目(2014C31119)项目资助
【分类号】：TH811
【正文快照】： 1引_言 温度在石油化工工业、自动化、安全生产和汽车工业等领域中都是最基本的检测参数之一。随着实际应用的场合不断增加,温度测量的环境愈加恶劣,这要求温度仪表能够克服干扰因素,并准确显示被测物体温度。针对该要求,LI Y等人1提出利用热电偶测温的虚拟仪表,并将其与数据

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本文编号：978000