作者：刘畅,李志刚,伟利国,王吉中,李阳 单位：江苏省农业科学院 出版：《江苏农业科学》2019年第15期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSNY2019150610 DOC编号：DOCJSNY2019150619 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于RBF神经网络模型和SVM模型的压力传感器温度补偿方法》PDF+DOC2012年第26期 景晓璐,张小栋,耿加民 《优化RBF神经网络在压力传感器中的应用》PDF+DOC2012年第03期 彭继慎,程英 《基于DFP算法的BP神经网络在温度补偿中的应用》PDF+DOC2013年第04期 孙艳梅,苗凤娟,宋志章 《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+DOC2013年第06期 孙艳梅,都文和,冯昌浩,刘道森,卢俊国,崔全领,苗凤娟,宋志章 《改进BP算法在热流传感器温度补偿中的应用》PDF+DOC2016年第02期 康国炼,杨遂军,叶树亮 《RBF神经网络热式气体流量计温度补偿》PDF+DOC2016年第12期 王川,尹文庆,杨志军,范丽,曹鹏 《基于BP神经网络模型的压力传感器温度补偿》PDF+DOC2019年第04期 乔维德 《一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法》PDF+DOC 赵望达,刘勇求,贺毅 《基于模糊神经网络的压力传感器零点漂移补偿法》PDF+DOC2014年第03期 宋志章,孙艳梅,李会,吴金秋,刘文礼,顾丁 《用RBF神经网络改善传感器输出特性》PDF+DOC2008年第28期 史健芳,龚海燕,汤洪彪

    • 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型，分别在18.4、32.5、41.8、65.6℃共4个温度点进行试验数据采集并对试验结果进行归一化处理。最后利用蚁群算法进行寻优和自适应调整发挥系数的特点作为聚类算法确定RBF神经网络基函数中心，选取BP算法、RBF算法、基于蚁群的RBF算法3种方法对压力传感器进行非线性温度补偿仿真试验。结果表明：基于蚁群算法的RBF神经网络模型补偿精度最高，收敛速度最快。将此研究应用于冲量式谷物流量传感器中，可大大提高传感器的稳定性和准确性。

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