基于改进QR-PSO算法的压力传感器的动态补偿方法
本文关键词: 压力传感器 QR分解 粒子群优化算法(PSO) 动态补偿 出处:《传感技术学报》2017年04期 论文类型:期刊论文
【摘要】:针对压力传感器在实际使用中动态特性难以满足测试需求这一问题,利用激波管对压力传感器进行动态标定,获取实验样本,依赖样本估计逆模型,提出了基于QR分解和改进粒子群算法构建补偿系统的设计方法。采用QR分解确定模型阶次,降低了简化传感器模型带来的动态补偿运算误差,并结合改进粒子群算法,高效、智能的确定补偿系数。通过实测样本对补偿系统进行重复性验证,结果表明压力传感器的动态响应性能显著地提高了,补偿效果令人满意。
[Abstract]:In order to solve the problem that the dynamic characteristics of the pressure sensor are difficult to meet the test requirements in practical use, the shock tube is used to calibrate the pressure sensor dynamically, to obtain the experimental samples, and to rely on the inverse model of the sample estimation. The design method of compensation system based on QR decomposition and improved particle swarm optimization (PSO) is proposed. The QR decomposition is used to determine the order of the model, which reduces the dynamic compensation error brought by the simplified sensor model, and combines with the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm. The results show that the dynamic response performance of the pressure sensor is significantly improved and the compensation effect is satisfactory.
【作者单位】: 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室;
【分类号】:TP212.6
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,本文编号:1526594
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