基于QPSO稀疏化LSSVM的压力传感器温度补偿研究

• 作者: 刘文光 刘莹煌 李冀 王剑凌 贺红林
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 硅压阻式压力传感器 温度补偿 量子粒子群 稀疏化最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 传感器研究
• 页码范围: 227-231,237
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 3897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.02.011

摘要

针对硅压阻式压力传感器的温度补偿问题,提出一种量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)稀疏化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)策略,目的在于能够保证温度补偿性能的同时获得较为精简的补偿模型.结合10 MPa绝压压力传感器标定实验数据进行仿真试验,研究结果表明,该方法的补偿效果优于QPSO优化的LSSVM、经典稀疏化LSSVM和QPSO优化的稀疏化LSSVM,补偿后测试样本集的最大相对误差,平均误差和误差方差分别为1.104×10-3、4.819×10-4和1.197×10-7.在满足高精度测试要求的前提下,达到提升补偿效率的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文光	南昌航空大学航空制造工程学院	59	270	7.0	15.0
2	贺红林	南昌航空大学航空制造工程学院	81	356	8.0	16.0
3	李冀	南昌航空大学航空制造工程学院	3	7	1.0	2.0
4	王剑凌		1	0	0.0	0.0
5	刘莹煌	南昌航空大学航空制造工程学院	1	0	0.0	0.0