本文關(guān)鍵詞：QR分解與GLS改進算法在壓力傳感器動態(tài)性能改善中的應(yīng)用

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【摘要】：將矩形矩陣的正交(QR)分解和改進的最小二乘(GLS)算法相結(jié)合,實現(xiàn)傳感器的動態(tài)建模,運用零極點配置理論改善傳感器動態(tài)性能。利用傳感器動態(tài)校準(zhǔn)實驗數(shù)據(jù),首先構(gòu)造矩形數(shù)據(jù)矩陣并對矩陣進行正交分解確定傳感器模型階次,繼而利用改進的最小二乘算法建立傳感器的數(shù)學(xué)模型,而后運用零極點理論對模型零極點進行重新配置改善傳感器的動態(tài)性能。實驗結(jié)果表明:該方法簡潔,建模精度高,能夠較準(zhǔn)確得到反映傳感器動態(tài)特性的數(shù)學(xué)模型,且基于該方法的傳感器動態(tài)性能改善效果明顯。
【作者單位】： 中北大學(xué)儀器科學(xué)與動態(tài)測試教育部重點試驗室;
【關(guān)鍵詞】： 壓力傳感器 動態(tài)建模 正交分解 最小二乘 零極點
【分類號】：TP212
【正文快照】： 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,在科學(xué)研究、技術(shù)開發(fā)、工程實踐等領(lǐng)域,越來越多的要求進行動態(tài)測試,要求定量、深入地了解瞬態(tài)過程參數(shù)的變化規(guī)律[1-2]。動態(tài)測試產(chǎn)生的誤差主要是由于傳感器動態(tài)性能不佳引起的,因此改善傳感器的動態(tài)性能是減小測試誤差的一條有效途徑。改善傳感器動態(tài)

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本文編號：1092714