基于BP神经网络汽车传感器温度补偿技术的研究

• 作者: 何凤宇 杨德旭 魏利华
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: 汽车工程 汽车传感器 理论研究 BP神经网络模型 温度干扰 测量精度
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 分类号: U467.4
• 字数: 2054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2008.01.021

摘要

由于受到温度、磁场等外界因素的干扰,汽车传感器的测量精度降低,致使汽车的整体性能下降.为此,以对温度干扰最敏感的CYJ-101型压力传感器为例,采用18组样本数据对建好的3层前馈BP神经网络进行温度补偿训练.仿真结果表明,温度对压力传感器的干扰波动由补偿前的22%减小到补偿后的2.2%.BP神经网络技术的应用极大地提高了压力传感器的测量精度,并最终改进了汽车的整体性能.作为一种分析、处理温度补偿问题的新技术,它与传统方法相比具有无可比拟的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨德旭	沈阳农业大学工程学院	27	193	9.0	12.0
2	魏利华	沈阳农业大学工程学院	13	35	4.0	5.0
3	何凤宇	沈阳农业大学工程学院	18	112	5.0	10.0