传感器非线性标定及其应用

• 作者: 孙德建 崔释匀
• 来源期刊: 计量与测试技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性标定 BP神经网络 PSO-BP神经网络 GA-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 计测方法与应用
• 页码范围: 86-88
• 页数: 3页
• 分类号: TB9
• 字数: 1331字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2018.06.028

摘要

针对传感器输入输出存在的非线性特性,本文利用BP神经网络、粒子群算法优化的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络三种方法来对传感器进行非线性标定,并通过电容式加速度传感器测量角度实验获取非线性实测数据.结合实验,对三种非线性标定方法的标定结果进行对比.实验结果表明,BP神经网络方法运算用时最少,但是标定效果较差,粒子群算法优化的BP神经网络标定效果有所改善,其运算时长较长,遗传算法优化的BP神经网络标定效果最好,但是运算用时较长.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德建		15	14	2.0	3.0
2	崔释匀		1	0	0.0	0.0