QR分解与GLS改进算法在压力传感器动态性能改善中的应用

发布时间：2017-10-25 07:30

  本文关键词：QR分解与GLS改进算法在压力传感器动态性能改善中的应用

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【摘要】：将矩形矩阵的正交(QR)分解和改进的最小二乘(GLS)算法相结合,实现传感器的动态建模,运用零极点配置理论改善传感器动态性能。利用传感器动态校准实验数据,首先构造矩形数据矩阵并对矩阵进行正交分解确定传感器模型阶次,继而利用改进的最小二乘算法建立传感器的数学模型,而后运用零极点理论对模型零极点进行重新配置改善传感器的动态性能。实验结果表明:该方法简洁,建模精度高,能够较准确得到反映传感器动态特性的数学模型,且基于该方法的传感器动态性能改善效果明显。
【作者单位】： 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点试验室;
【关键词】： 压力传感器 动态建模 正交分解 最小二乘 零极点
【分类号】：TP212
【正文快照】： 随着科学技术的发展,在科学研究、技术开发、工程实践等领域,越来越多的要求进行动态测试,要求定量、深入地了解瞬态过程参数的变化规律[1-2]。动态测试产生的误差主要是由于传感器动态性能不佳引起的,因此改善传感器的动态性能是减小测试误差的一条有效途径。改善传感器动态

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本文编号：1092714