《矿用传感器静态特性补偿方法与研究进展》PDF+DOC
作者:辛忠玉,葛令建,冯浩,王伟峰
单位:陕西省煤炭工业协会;神华集团神府东胜煤炭有限责任公司;陕西煤业化工集团有限责任公司
出版:《陕西煤炭》2016年第06期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFSXMJ2016060020
DOC编号:DOCSXMJ2016060029
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《基于SVM的传感器非线性特性校正新方法》PDF+DOC2005年第04期 吴德会,王晓红,朱程辉
《基于RBFNN的铂电阻温度传感器非线性补偿》PDF+DOC2005年第12期 俞阿龙
《传感器动态非线性的一种补偿方法》PDF+DOC2002年第03期 徐科军,朱志能,苏建徽,陈荣保,刘家军
《一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法》PDF+DOC2002年第03期 王雪萍,林康红
《MPSO-SVM的压力传感器的非线性校正研究》PDF+DOC2012年第02期 郭凤仪,郭长娜,王洋洋
《基于改进RBFNN算法的瓦斯传感器非线性校正》PDF+DOC2012年第01期 杨義葵,付华,蔡玲,顾东
《传感器非线性校正的遗传支持向量机方法》PDF+DOC2011年第01期 刘涛,王华
《基于遗传神经网络的电容称重传感器非线性补偿方法》PDF+DOC2010年第06期 俞阿龙
《基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿研究》PDF+DOC2013年第05期 刘滔,韩华亭,焦楷哲
《差动传感器残余电压及非线性的神经网络补偿》PDF+DOC2013年第08期 付丽辉
随着矿井自动化、监测监控、故障诊断、危险源辨识、信息融合等技术需求的提高,矿用传感器的检测精度受到学术界和工业界的广泛关注。通过分析矿用传感器补偿的必要性及常规静态特性(非线性)补偿方法存在的问题,对近年来传感器静态特性补偿方法的研究进展进行了综述,提出了混沌粒子群优化RBFNN或SVM、遗传粒子群优化RBFNN或SVM等未来适用于矿用传感器静态特性数据补偿算法可能的研究方向。
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