《PSO算法在3D打印喷头温度传感器非线性特性校正中的应用》PDF+DOC
作者：陈丽,刘益剑,郭爱琴,程继红
单位：南京师范大学
出版：《南京师范大学学报(工程技术版)》2016年第04期
页数：4页 （PDF与DOC格式可能不同）
PDF编号：PDFNJSE2016040110
DOC编号：DOCNJSE2016040119
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将微粒群优化(PSO)算法应用于3D打印喷头温度检测系统的非线性特性校正.在温度传感器特性无法准确获取的情况下，给出了基于PSO算法和逆模型实现非线性特性的线性化校正的一般实现思路和步骤.首先对采集到的样本进行特征分析，提炼出温度传感器非线性特性的逆模型，再利用PSO算法对逆模型中未知参数进行优化求解，从而实现了3D打印喷头温度非线性特性的线性化校正.最后，对3D打印喷头温度检测系统进行了实验研究，对比了逆模型的PSO参数优化求解和Matlab曲线拟合求解的实验结果，验证了本文基于PSO的喷头温度非线性特性的线性化校正方法的可行性，并可以扩展到一般非线性传感器的线性化校正应用中。
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