基于RBF神经网络提高压力传感器精度的新方法

• 作者: 刘勇求 贺毅 赵望达
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压力传感器 精度 温度补偿 径向基函数神经网络 温度传感器DS18B20
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 640-642
• 页数: 3页
• 分类号: TP212.12|TP381
• 字数: 1792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2004.04.028

摘要

传感器的温度漂移普遍存在,提出了一种新的补偿方法.用智能温度传感器DS18B20作为辅助传感器,结合主传感器测量变量,利用径向基函数(RBF)神经网络构建双输入单输出网络模型,采用带遗忘因子的梯度下降算法实现了压力传感器高精度温度补偿,比普通补偿方法精度提高了2～5倍.