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摘要:
要提高声表面波压力传感器的测量精确度,温度补偿是主要难题.尽管目前有许多补偿方法,但其效果不佳.采用软件方法进行温度补偿的研究在国内外已成热点,但选用神经网络对SAW压力传感器进行温度补偿尚罕见报道.本文以CSF-10型SAW压力传感器为研究对象,通过理论分析和实验,得到了SAW压力传感器的温度特性曲线,又经现场实际操作,BP神经网络对SAW压力传感器温度补偿的效果良好,充分表明了应用神经网络在提高声表面波测量精度方面是行之有效的方法.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 声表面波压力传感器温度误差及补偿方法研究
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 SAW压力传感器 温度误差 补偿方法 BP神经网络
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 471-474,456
页数 5页 分类号 TP212
字数 3166字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2003.04.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈明 西北工业大学自动化控制系 184 2365 24.0 38.0
2 马戎 西北工业大学自动化控制系 34 449 13.0 20.0
3 何鹏举 西北工业大学自动化控制系 56 503 13.0 20.0
4 许海岗 西北工业大学自动化控制系 7 99 5.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
SAW压力传感器
温度误差
补偿方法
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
出版文献量(篇)
6772
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23
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