基于BP-PSO的霍尔位移传感器的温度补偿研究

• 作者: 卢文科 左锋 白倩倩
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 霍尔位移传感器 温度补偿 粒子群优化神经网络算法 数据融合
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 硬件与结构
• 页码范围: 25-27,36
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 2831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.24.008

摘要

温度对霍尔传感器的灵敏系数有严重影响,因此霍尔传感器测量位移时的电压输出会随着温度的改变而发生变化.为减小测量误差,需要对霍尔传感器进行温度补偿.首先采用粒子群优化的BP神经网络算法(BP-PSO)建立被测位移与霍尔位移传感器输出电压和工作环境温度的关系,其次依据该算法求出融合后的数据,最后依据通过BP-PSO算法融合后的数据分析温度灵敏度系数和相对误差.研究结果表明,经过温度补偿算法后温度灵敏度系数提高了一个数量级,相对误差也得到相应改善,成功实现了通过补偿算法减小温度对霍尔传感器的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢文科	东华大学信息科学与技术学院	60	216	8.0	12.0
2	左锋	东华大学信息科学与技术学院	26	35	3.0	4.0
3	白倩倩	东华大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0