作者：景晓璐,张小栋,耿加民 单位：中国技术经济学会 出版：《科学技术与工程》2012年第26期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKXJS2012260260 DOC编号：DOCKXJS2012260269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 压阻式压力传感器由于受环境温度影响会产生较大的温度漂移，测量精度明显降低，不利于其他依赖于压力数据的测控环节的工作。简要分析了当前常用的压力传感器温度补偿方法，然后采用RBF神经网络模型和支持向量机模型对压力传感器因温度变化所产生的非线性进行补偿。结果显示：传感器的温度漂移分别降低到0.6%F.S和0.5%F.S.，大大提高了压力传感器的性能和测量精度。最后，通过补偿结果的对比分析，讨论了两种算法的优劣性。

    📙 相关资料

    1. 《基于改进RBF神经网络的传感器温度补偿系统研究》PDF+DOC 考虑到目前常用的温度补偿方法是使用智能算法建立温度补偿模型，并使用群智能优化算法进行优化，提高补偿精度，对于传感器非线性温漂段具有较好的补偿效果，但是对于具有较好的线性使用这种方法的效率较低，而使用常规的线性最小二乘直线拟合方法即可得到较好的补偿效果，因此本文将最小二乘直线拟合方法与RBF神经网络模......
    2. 《基于BP神经网络模型的压力传感器温度补偿》PDF+DOC 鉴于压阻式压力传感器温度漂移问题，建立了压力传感器的温度补偿BP神经网络模型，采取人工鱼群-蛙跳算法优化训练BP神经网络.实验结果表明，利用人工鱼群-蛙跳算法优化的BP神经网络模型能快速、准确地实现压力传感器温度补偿，并提高压力传感器的输出精度。...
    3. 《基于BP神经网络的压力传感器温度补偿方法研究》PDF+DOC 硅压阻式压力传感器在工作时受温度的影响较大，随着温度的升高或降低，传感器的实际测量值会出现一定的误差，出现温度漂移的现象，为了抑制温度漂移对传感器的影响，采用人工神经网络中的BP神经网络的方法对温度漂移现象进行补偿，通过对补偿前后数据的对比，使传感器的灵敏度温度系数和满量程误差分别提升了两个数量级，......
    4. 《基于蚁群算法的RBF神经网络在冲量式谷物流量传感器中的应用》PDF+DOC 针对压力传感器存在温度漂移的问题，提出了一种基于蚁群算法的RBF神经网络优化算法。首先根据压力传感器测量电路得到电压U_b与电流I的关系，因其存在很大的温度误差，须要采用适当的补偿方法对外界温度造成的误差加以修正。然后通过压力传感器输出电压U与温度T、压强P、电源波动γ的关系建立压力传感器温度补偿模......
    5. 《压力传感器温度补偿技术分析》PDF+DOC 压力传感器是一种较为常用的传感器件，由于自身的非线性特点以及外界因素的影响，传感器的输出结果容易产生误差，其中温度的影响最大，因此，对传感器的温度补偿就显得尤为重要。文章对目前常用的温度补偿方法进行了分析，在此基础上，提出了一种新的温度补偿方法 ，并对BP神经网络进行了改进，从研究结果来看，该方法有......
    6. 《压力传感器温度补偿各种算法的比较分析》PDF+DOC 压力传感器是一种常用的传感元件，由于其自身的非线性和外界测量条件的影响，传感器的输出特性大都为非线性，故存在多种误差因素。这些误差因素通常同时存在，但以温度的影响最为明显，所以对传感器的温度补偿也就尤为重要。本文结合目前应用比较普遍的各种温度补偿方法，通过编制程序，对压力传感器的输出非线性作了补偿。......
    7. 《基于蚁群聚类算法的RBF神经网络在压力传感器中的应用》PDF+DOC 针对压力传感器在应用中存在温度漂移这一缺点，提出了一种基于蚁群聚类算法的RBF(Radial Basis Function)神经网络温度补偿方法。利用蚁群算法的并行寻优特征和一种自适应调整挥发系数的方法作为聚类算法来确定RBF神经网络的基函数的位置，并通过裁减的方法约简隐层的神经元达到简化网络结构的......
    8. 《矿用压力传感器敏感元件温度漂移补偿技术》PDF+DOC 压力传感器敏感元件温度漂移是矿用压力传感器漂移的主要原因，文章列举了几种多晶硅压力传感器的温度漂移补偿方法，并分别讨论了它们的原理及特点，指出了更适合矿用压力传感器敏感元件的温度补偿方法。...
    9. 《基于最小二乘法的压力传感器温度补偿算法》PDF+DOC 介绍了压力传感器由于受工作环境温度的影响，其零点和灵敏度经常会发生漂移，因此需要对它进行补偿；讨论了一种基于最小二乘法的补偿算法，运用该算法对温度变化后的数据进行了处理，使得传感器输出基本上不随温度的变化而改变，从而使传感器的零点漂移和灵敏度漂移问题得到了很好的解决；结果表明：该算法能起到很好的补偿......
    10. 《基于GSA-BP神经网络的压力传感器温度补偿》PDF+DOC 针对压力传感器输出的温度非线性特性，采用遗传模拟退火算法优化的BP神经网络(GSA-BPNN)进行误差补偿，并与标准BP神经网络补偿误差进行了比较。通过MATLAB仿真验证，实验结果表明：采用GSA-BP神经网络不易陷入局部极小值，大大减小传感器非线性误差，误差精度小于0.1%，补偿结果优于标准BP......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。