基于LS-SVM辨识的温度传感器非线性校正研究

• 作者: 吴德会
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 辨识 传感器 非线性校正
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 35-37,41
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 2649字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2007.09.012

摘要

针对人工神经网络等传统方法的不足,提出了一种利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热电偶非线性校正方法.在该方法中,根据正反馈原理构造形式为幂级数展开模型的非线性补偿器,并利用LSSVM线性回归算法辨识该补偿器幂级数序列模型的系数.通过该补偿器之后,热电偶可得到理想的线性特性.最后,对铂铑30-铂铑6热电偶(B型)进行非线性校正实验,实验结果表明:在0～1 820℃范围内,校正后系统的线性度小于0.0353.因此,所提方法有效,且能应用于其他相似系统的非线性校正.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴德会	九江学院电子工程系	66	721	15.0	23.0