基于改进聚类算法的传感器非线性数据拟合研究

• 作者: 宋念龙 张新雨 徐璐
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器信号处理 非线性曲线拟合 模糊C-均值聚类 粒子群优化算法 混沌搜索法
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 789-793
• 分类号: TP212.6|TP274+.2
• 字数: 4786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2012.06.014

摘要

针对传感器输出电信号与物理量之间存在的非线性问题,提出了一种新的曲线拟合方法.该方法通过将改进的粒子群优化算法,混沌搜索法和改进的模糊C-均值算法相结合,对实验数据搜索聚类中心点,然后利用分段线性逼近对传感器输入输出关系进行拟合.介绍了粒子群优化算法和模糊C-均值算法,给出了相关的公式推导过程,对传感器输出电信号与物理量的对应关系进行曲线拟合,最后将该方法应用于电涡流智能传感器.实验结果表明,该方法精度高、可靠性好,具有较强的自适应性和快速性,能够更准确的将电信号转换为物理量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋念龙	西安理工大学自动化与信息工程学院	14	262	8.0	14.0
2	张新雨	西安理工大学自动化与信息工程学院	8	58	4.0	7.0
3	徐璐	西安理工大学自动化与信息工程学院	4	6	1.0	2.0