本文關鍵詞：基于混合優(yōu)化算法的壓力傳感器溫度補償

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【摘要】：針對壓阻式壓力傳感器存在溫度漂移,其測量精度受溫度影響很大的問題,使用最小二乘擬合方法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡共同建立壓力傳感器溫度補償模型。針對低溫和高溫區(qū)域使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行補償,對中間線性區(qū)域使用最小二乘擬合方法進行補償。同時為了提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡擬合效果,使用進化算法和下降梯度算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)。實驗結果表明,本文使用方法與單純使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡或最小二乘擬合方法進行溫度補償,具有更高的訓練效率和溫度補償效果,能夠提高壓力傳感器在各種環(huán)境下的測量精度和工作可靠性。
【作者單位】： 遼寧工程技術大學機械工程學院;
【關鍵詞】： 壓力傳感器 溫度補償 最小二乘法擬合 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 混合優(yōu)化 融合算法
【基金】：國家青年自然科學基金項目(51405213)
【分類號】：TP212
【正文快照】： 壓阻式壓力傳感器廣泛應用于各個領域,但是化,避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡陷入局部最小值,提高補償精壓阻式壓力傳感器存在溫度漂移這一缺點,由于其度。文獻[5]中使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡建立溫度補償模測量精度受溫度影響很大,因此不能夠在溫差變化型,并使用蟻群優(yōu)化算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化,范

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：593277