一种基于IGA-RBF神经网络的传感器动态特性补偿算法

• 作者: 付华 王新鑫 舒丹丹
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 动态补偿 RBF神经网络 遗传算法 瓦斯传感器
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 智能仪表与传感器技术
• 页码范围: 1105-1108
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了改善传感器的动态特性,减小系统测量误差,对传感器动态性能进行分析,提出了一种基于改进型遗传算法(IGA)和RBF神经网络相结合实现其动态特性补偿的算法,并应用到瓦斯传感器的补偿环节；实验结果表明,经IGA-RBF补偿算法后响应时间仅为0.413 s,幅值误差为士5％时的工作频率f≈5.47 kHz,不仅响应速度快,精度高,还具有工作频带宽的特点,较大地改善了多项动态特性指标,能够有效地用于传感器的动态特性补偿,在测试领域中有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	舒丹丹	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	3	15	2.0	3.0
3	王新鑫	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	3	10	2.0	3.0