基于混合优化算法的压力传感器温度补偿

• 作者: 宋宇宁 王慧
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压力传感器 温度补偿 最小二乘法拟合 RBF神经网络 混合优化 融合算法
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1864-1868
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 3136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.12.014

摘要

针对压阻式压力传感器存在温度漂移,其测量精度受温度影响很大的问题,使用最小二乘拟合方法与RBF神经网络共同建立压力传感器温度补偿模型.针对低温和高温区域使用RBF神经网络进行补偿,对中间线性区域使用最小二乘拟合方法进行补偿.同时为了提高RBF神经网络拟合效果,使用进化算法和下降梯度算法优化RBF神经网络参数.实验结果表明,本文使用方法与单纯使用RBF神经网络或最小二乘拟合方法进行温度补偿,具有更高的训练效率和温度补偿效果,能够提高压力传感器在各种环境下的测量精度和工作可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王慧	辽宁工程技术大学机械工程学院	109	347	10.0	14.0
2	宋宇宁	辽宁工程技术大学机械工程学院	12	48	5.0	6.0