作者：宋瑞娟 单位：中国机械工程学会;郑州机械研究所 出版：《机械强度》2016年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJXQD2016060160 DOC编号：DOCJXQD2016060169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 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神经网络模型进行融合，研究一种对压力传感器进行温度补偿模型，使用蚁群算法对常规RBF神经网络进行优化，提高补偿模型的性能。通过MPX53型压阻式压力传感器进行实验研究，结果表明，使用本文研究的温度补偿方法后，传感器在各个温度下同样基本不受温度的影响，与使用全程蚁群优化RBF神经网络温度补偿方法效果相差不大，但是由于中间温度区域采用直线拟合方法，整体温度补偿的效率有所提高。

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