基于RBF神经网络的Pt100热电阻特性模型研究

• 作者: 刘勇 向学军 夏昌浩
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 热电阻 温度测量 RBF 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP183:TM930.9
• 字数: 4121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2008.04.016

摘要

为了提高热电阻温度测量精度,用径向基(RBF)神经网络建立了Pt100热电阻温度测量模型并与BP网络模型进行了比较.用分度表数据训练神经网络,研究了模型的分布密度范围,讨论了热电阻检定方法.结果表明:提出的模型精度高、稳定性好;470～560℃范围内,样本数据分度间隔为1℃时,适宜的分布密度范围在0.3～1.0.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏昌浩		1	4	1.0	1.0
2	刘勇		1	4	1.0	1.0
3	向学军		1	4	1.0	1.0