电涡流传感器热稳定性标定技术

介绍电涡流传感器位移测量原理,分析温度变化时传感器线圈和探头热胀冷缩在测量位移过程中造成的温度漂移现象.针对传感器的温漂,研制出具有温度补偿功能的电涡流传感器热稳定性标定装置,对传感器输出电压进行温度补偿,减小温度变化对传感器输出电压的影响.同时介绍利用该装置进行温度标定的实现方法,并进行实验验证,实现固定位移条件下环境温度变化时对电涡流传感器输出电压的标定,与无温度补偿时输出电压对比,电压变化量减小了近50%.     

优化的RBF神经网络对光纤位移传感器温度补偿

在对光纤位移传感器进行温度标定的过程中,随着工作环境的变化,位移传感器的测量值会产生误差,从而使位移传感器在使用时随着环境温度的变化发生精度下降的情况.为减少这种漂移偏差,该文使用径向基(RBF)神经网络对位移传感器进行温度补偿,并采用自适应的设计思想寻找RBF函数中心.将位移量和环境温度作为输入,其输出为传感器输出电...     

基于BP神经网络的一种传感器温度补偿方法

简单介绍了硅压阻式传感器温度误差产生的原因及其特点,提出了一种利用BP神经网络对其温度误差及非线性误差进行补偿的方法.根据传感器温度误差的特点设计了一个多层的BP神经网络,其中传感器测试电路中四臂电桥的桥路电压和未经补偿的传感器的输出作为神经网络的两个输入.利用Matlab对该网络进行训练,得到了网络的权值和阚值.经过...     

RBF神经网络在表面粗糙度光纤传感器中的应用

本文提出了以径向基函数（RBF）神经网络处理表面粗糙度光纤传感器输出信号的方法,将传感器的输出信号及作为光源的激光强信号同时加在RBF神经网络的输入端,利用RBF神经网络能够以任意精度逼近非线函数地能力的优点,同时实现对传感器的非线性补偿及减轻激光器输出光强变化带来的影响,采用这种方法的表面粗糙度光纤传感器,降低了对激光器输出功率稳定性的要求,具有测量范围大,精度高的特点。     

全光纤电流传感器温度补偿研究进展

对于全光纤电流传感器,如何进行温度补偿一直是国内外研究的难点和重点。进行合理的温度补偿也是将全光纤电流传感器推向实用的必要措施。先用实例和数据说明温度对全光纤电流传感器性能的影响,再在分析全光纤电流传感器结构和原理基础上,分别阐述了各因素受温度影响的机理并给出了最新的研究进展,最后从效果和实用化两方面分析了各种温度补偿方法的优劣,最终可以得出:单一控制某个因素对全光纤电流传感器性能的影响是不理想的,控制多个影响因子并在最终的输出端进行数据处理的方法能达到更理想的温度补偿效果,使全光纤电流传感器的输出更精确、更稳定。     

基于子块集成神经网络法的PSD背景光补偿

提出一种基于神经网络高精度线性化子块网络集成插值实现光电位置敏感器件（PSD）背景光非线性补偿方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练,使神经网络建立在不同背景光下PSD输出与其标准值之间的非线性映射关系,实现PSD全程跟踪补偿。实验结果表明,该方法能有效地消除背景光的影响,在神经网络的输出端得到期望的线性输出。     

压力传感器温度补偿各种算法的比较分析

压力传感器是一种常用的传感元件,由于其自身的非线性和外界测量条件的影响,传感器的输出特性大都为非线性,故存在多种误差因素。这些误差因素通常同时存在,但以温度的影响最为明显,所以对传感器的温度补偿也就尤为重要。本文结合目前应用比较普遍的各种温度补偿方法,通过编制程序,对压力传感器的输出非线性作了补偿。结果表明,基于最小二乘法的温度补偿方法简单,速度快,但是精度一般,应用BP神经网络补偿的效果好,但是算法复杂。     

光电位置敏感器件背景光补偿的研究

光电位置敏感器件(PSD)是一种可直接对其光敏面上光斑位置进行检测的光电器件，基于光电位置敏感器件可以构成多种非接触的高精度动态位移监测仪器。根据光电位置敏感器件的原理及特征方程，分析了存在背景光时它的输出信号是非线性的。提出～种基于神经网络的光电位置敏感器件背景光非线性补偿方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点．通过训练使神经网络建立在不同背景光下光电位置敏感器件输出与其标准值之间的非线性映射关系，对其实现全程跟踪补偿。计算机仿真表明，该方法能有效地消除背景光的影响，在神经网络的输出端得到期望的线性输出。     

基于GSA-BP神经网络的压力传感器温度补偿

针对压力传感器输出的温度非线性特性,采用遗传模拟退火算法优化的BP神经网络(GSA-BPNN)进行误差补偿,并与标准BP神经网络补偿误差进行了比较。通过matlab仿真验证,实验结果表明：采用GSA-BP神经网络不易陷入局部极小值,大大减小传感器非线性误差,误差精度小于0.1%,补偿结果优于标准BP神经网络。     

肝细胞癌切除术后不同生存期相关危险因素分析

解释了环境温度对微机械气流式全方位水平姿态传感器灵敏度的影响机理.采用有限元方法,通过建立该传感器敏感元件的三维模型计算了不同环境温度下,倾斜10°时敏感元件内的温度场.结果表明,在热源温度一定的情况下,输入恒定倾角时,敏感元件内的温度场随环境温度发生了变化;随着环境温度的增加(下降),敏感元件内两两相对的检测热敏电阻处的温度之差减小(增加),检测电桥输出电压减小(增加),传感器灵敏度降低(升高).为进一步采取温度补偿,减小该传感器灵敏度的温度漂移提供了理论和实验依据.     

宽量程反射式光纤位移传感器的研究

分析了反射式光纤位移传感器的输出特性,设计了一种新的宽量程反射式光纤位移传感器。以传感器的输出及其相对应的实际位移训练神经网络,建立基于神经网络的传感器逆模型,将其用于传感器输出信号的处理,扩大了测量范围和提高了测量精度。     

神经网络在光电位置坐标传感器中的应用

光电位置敏感器件(PSD)是一种可直接对其光敏面上的光斑进行检测的光电器件,基于PSD可以构成多种非接触的高精度动态位移监测仪器.在PSD器件使用中的一个关键问题是如何克服器件本身的非线性,以提高监测的精度和可靠性.提出一种基于神经网络的PSD非线性补偿方法,利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在PSD输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现PSD非线性补偿.计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除非线性的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出.     

缆索拉力光纤微弯传感器及其非线性补偿

缆索拉力监测对相关行业的安全生产具有重要意义。提出一种新型缆索拉力光纤微弯传感器,介绍了带有弹簧的传感器结构,给出了传感器力学传递函数关系式,通过对梯形弹簧的非线性特性分析,说明梯形弹簧可用于缆索拉力光纤微弯传感器的非线性补偿。实验测试结果表明,经过梯形弹簧非线性补偿的缆索拉力光纤传感器可以获得很好的线性响应。该缆索拉力光纤传感器可应用于电梯、塔吊、起重机、空中索道等场合的拉力监测。     

光纤光栅应变传感器温度补偿系统研究

提出了采用BP神经网络算法来实现FBG应变传感器的温度补偿系统,用以改善FBG应变传感器的温度交叉敏感现象。通过计算机程序和实验表明,此方法实现了FBG应变传感器对应变量和温度量的精确分离,较好地改善了温度对传感器造成的非线性干扰,使传感器对应变的测量误差达到10-3数量级。同时,有效地抑制了FBG应变传感器非线性特性的影响。     

基于小波神经网络的光纤陀螺系统级温度补偿

捷联惯组中光纤陀螺的输出精度受温度的影响较大,在实际应用中必须对其进行温度漂移补偿。对于光纤陀螺的零偏随温度变化呈较强的非线性特性,传统的多元线性回归法难以满足补偿精度要求,因而将小波神经网络用于建立光纤陀螺的温度补偿模型。通过对某型号捷联惯组中光纤陀螺的静漂数据进行仿真,实验结果表明,基于小波神经网络模型比多元线性回归模型的补偿效果更明显,有效提高了陀螺的精度。