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摘要:
针对霍尔位移传感器温度漂移的问题,提出了一种基于粒子群优化算法与遗传算法优化最小二乘支持向量机(PSO-GA-LSSVM)的温度补偿新模型.该模型利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的惩罚因子和核函数进行优化选取,提高了模型的训练速度与准确度;并引入遗传算法中的变异思想,拓展模型的群搜索空间,提高了寻取更优值的概率.研究结果表明,补偿后该传感器的零位温度系数由1.25×10-2/℃减小到6.33×10-4/℃,其灵敏度系数由4.55×10-3/℃减小到4.22×10-4/℃,均提升了一个数量级,实现了对该传感器的温度补偿.
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文献信息
篇名 霍尔效应式位移传感器的温度补偿
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 霍尔位移传感器 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 遗传算法 温度补偿
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 传感器信号处理
研究方向 页码范围 1040-1044
页数 5页 分类号 TP393
字数 2634字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2019.07.014
五维指标
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 冯阳 东华大学信息科学与技术学院 6 8 1.0 2.0
4 钦志伟 东华大学信息科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
霍尔位移传感器
最小二乘支持向量机
粒子群优化算法
遗传算法
温度补偿
研究起点
研究来源
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期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
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