基于BP神经网络的压力传感器数据融合研究

• 作者: 刘二林
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 压力传感器 数据融合 BP神经网络 非目标参量
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 科研论坛
• 页码范围: 7-11
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2012.04.002

摘要

压力传感器由于输出电压值易受环境温度、电压扰动等非目标参量的影响而导致精度大大降低.该文采用BP神经网络对压力和温度2个目标参量进行数据融合处理,减小了两者相互交叉干扰敏感度.结果表明,采用BP神经网络进行数据融合,能够提高传感器的稳定性及其精度,仿真验证了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘二林	兰州交通大学机电工程学院	40	187	7.0	12.0