基于改进RBF神经网络的传感器温度补偿系统研究

发布时间：2017-10-24 21:29

  本文关键词：基于改进RBF神经网络的传感器温度补偿系统研究

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【摘要】：考虑到目前常用的温度补偿方法是使用智能算法建立温度补偿模型,并使用群智能优化算法进行优化,提高补偿精度,对于传感器非线性温漂段具有较好的补偿效果,但是对于具有较好的线性使用这种方法的效率较低,而使用常规的线性最小二乘直线拟合方法即可得到较好的补偿效果,因此本文将最小二乘直线拟合方法与RBF神经网络模型进行融合,研究一种对压力传感器进行温度补偿模型,使用蚁群算法对常规RBF神经网络进行优化,提高补偿模型的性能。通过MPX53型压阻式压力传感器进行实验研究,结果表明,使用本文研究的温度补偿方法后,传感器在各个温度下同样基本不受温度的影响,与使用全程蚁群优化RBF神经网络温度补偿方法效果相差不大,但是由于中间温度区域采用直线拟合方法,整体温度补偿的效率有所提高。
【作者单位】： 广西机电职业技术学院电气工程系;
【关键词】： 温度补偿 压力传感器 RBF神经网络 蚁群算法
【基金】：教育部职业院校信息化教学研究项目(2015LX029)资助~~
【分类号】：TP212;TP18
【正文快照】： SONG Rui Juan(Department of Electrical Engineering,Guangxi Technological Collegeof Machinery and Electricity,Nanning 530007,China)引言压阻式压力传感器的原理是利用半导体元件的电阻率跟着压力改变而变化这一特性,其核心元件是弹性硅膜片,将四个等值电阻构成惠斯通

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本文编号：1090637