基于RBF神经网络的热电偶信号处理新方法

• 作者: 曾建国 王健 陈光梦
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 热电偶 径向基函数神经网络 遗传算法 非线性校正 冷端补偿
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TP212
• 字数: 2770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2007.01.012

摘要

针对热电偶信号处理中的非线性校正和冷端补偿等突出问题,利用径向基函数(RBF)神经网络构造双输入单输出的网络模型,并采用遗传算法对网络结构和参数进行优化训练,同时完成了热电偶测温中的非线性校正和冷端补偿.经仿真实验证明:该方法的测量误差减小至0.095%,在较大范围内提高了热电偶温度测量的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王健	复旦大学电子工程系	145	835	15.0	20.0
2	陈光梦	复旦大学电子工程系	20	253	8.0	15.0
3	曾建国	复旦大学电子工程系	3	15	2.0	3.0