本文關(guān)鍵詞： 壓力傳感器 QR分解 粒子群優(yōu)化算法(PSO) 動態(tài)補償　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對壓力傳感器在實際使用中動態(tài)特性難以滿足測試需求這一問題,利用激波管對壓力傳感器進行動態(tài)標(biāo)定,獲取實驗樣本,依賴樣本估計逆模型,提出了基于QR分解和改進粒子群算法構(gòu)建補償系統(tǒng)的設(shè)計方法。采用QR分解確定模型階次,降低了簡化傳感器模型帶來的動態(tài)補償運算誤差,并結(jié)合改進粒子群算法,高效、智能的確定補償系數(shù)。通過實測樣本對補償系統(tǒng)進行重復(fù)性驗證,結(jié)果表明壓力傳感器的動態(tài)響應(yīng)性能顯著地提高了,補償效果令人滿意。
[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.
【作者單位】： 中北大學(xué)儀器科學(xué)與動態(tài)測試教育部重點實驗室;
【分類號】：TP212.6

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