PSO算法在3D打印喷头温度传感器非线性特性校正中的应用

发布时间：2017-11-17 00:19

  本文关键词：PSO算法在3D打印喷头温度传感器非线性特性校正中的应用

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【摘要】：将微粒群优化(PSO)算法应用于3D打印喷头温度检测系统的非线性特性校正.在温度传感器特性无法准确获取的情况下,给出了基于PSO算法和逆模型实现非线性特性的线性化校正的一般实现思路和步骤.首先对采集到的样本进行特征分析,提炼出温度传感器非线性特性的逆模型,再利用PSO算法对逆模型中未知参数进行优化求解,从而实现了3D打印喷头温度非线性特性的线性化校正.最后,对3D打印喷头温度检测系统进行了实验研究,对比了逆模型的PSO参数优化求解和Matlab曲线拟合求解的实验结果,验证了本文基于PSO的喷头温度非线性特性的线性化校正方法的可行性,并可以扩展到一般非线性传感器的线性化校正应用中.
【作者单位】： 南京师范大学电气与自动化工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61304227;61273114)
【分类号】：TP18;TP212
【正文快照】： 20世纪80年代末、90年代初发展起来的3D打印(three dimensional printing,也称快速成型、增材制造等)技术,突破了传统的加工模式,可快速地制造形状极为复杂的工件,被认为是近20年制造技术领域的一次重大突破[1].而3D打印喷头是3D打印机的关键部件之一,其机械结构复杂,在运行过

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本文编号：1194190