激光测径仪温度测量误差修正的研究

针对激光测径仪随温度变化而易造成测径误差的问题,采取了线性补偿和非线性补偿相结合的温度误差修正方案.研究了温度与误差数据的关系,通过给激光管加热,测试在温度影响下激光测径仪的误差数据.针对误差数据建立线性补偿和非线性补偿相结合的修正方案,设计了相应的温度误差修正系统.研究结果表明,经过温度误差补偿后,激光测径仪的精度大大提高,最大相对误差由修正前的0.39％减小到修正后的0.04％,且随着温度的变化,测量数据无明显波动.     

基于RBFNN的称重传感器温度误差补偿

称重传感器存在因环境温度不同导致的非线性误差,需要进行补偿.阐述了称重传感器的温度误差机理,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的称重传感器温度误差补偿方法,并给出了训练算法.采用该方法,利用量程为100kg的称重传感器,在0～60℃范围内进行温度误差补偿实验.实验表明:采用这种方法补偿后,称重传感器温度误差...     

基于RBF神经网络的电化学CO气体传感器的温度补偿

针对电化学CO气体传感器的输出精度易受环境温度影响的缺点,提出了一种基于RBF神经网络的温度补偿方法,并借助所设计的气体采集系统进行了实验研究.实验结果表明,未进行温度补偿时传感器输出最大误差为20.0%,基于BP神经网络温度补偿方法的误差为1.44%,而采用RBF神经网络进行温度补偿后最大误差可达到0.12%,故该方法可有效的用于电化学CO气体传感器的温度补偿,令传感器具有更高的测量精度和温度稳定性.     

基于小波神经网络的压力传感器温度补偿方法

介绍了硅压阻式压力传感器温度误差产生的原因及其特点,在比较了多种神经网络优缺点的基础上,提出了一种利用小波神经网络对压力传感器温度误差及非线性误差进行补偿的方法.该网络与BP神经网络相比,具有更快的收敛速度和更好的补偿精度.经过实验证明:该网络能够有效地补偿压力传感器的温度非线性误差,在-40～60℃范围内,使温度误差从原来的5.4%降到了0.2%.     

基于最小二乘曲面拟合的流量计量温度补偿算法

针对时差法超声波式热量表流量计量结果受流体温度影响而存在的非线性误差问题,提出了基于最小二乘曲面拟合的温度补偿算法,通过建立温度和流量之间的非线性映射模型实现温度补偿。在实现温度补偿后,针对超声波式热量表自身计量特性的差异,进一步提出多温度点误差二次修正算法,根据相邻温度点的流量计量误差和可变权值计算当前的流量计量误差,对误差进行二次修正,实现流量计量的全局优化。实验表明,流量计量误差在±2.0%以内,具有较高的工程应用价值。     

称重测力传感器灵敏度温度补偿线性化技术

本文叙述了电阻应变计式称重测力传感器的温度补偿技术。文中除介绍一般的灵敏度温度补偿方法外,还着重说明了如何改善温度补偿电阻所引起的非线性误差,提出了最佳补偿电阻值和并联电阻值的计算方法。     

多路硅压阻式压力传感器温度补偿系统的设计与实现

基于MAX1457实现了一种多路硅压阻式压力传感器温度补偿系统.MAX1457是一种专用传感器信号调理芯片.此芯片集成化程度较高,可以补偿硅压阻式压力传感器的温度误差和非线性误差.经调理后的综合误差不超过0.1%.在分析该芯片补偿原理的基础上,设计并实现了一种多路补偿系统.     

基于玻尔兹曼的微机械陀螺温度误差补偿

使用最优拟合的方法,在一定的温度范围内,对微机械陀螺仪温度误差建模,通过温度误差模型对陀螺仪输出进行温度误差补偿。应用线性拟合和玻尔兹曼拟合方法对实验数据进行按拟合修正,该方法减小了温度对微机械陀螺仪的影响,并验证玻尔兹曼误差模型的正确性与可实用性。补偿后的数据较陀螺原始数据零偏,提高了1~2个数量级。在工程实际中有一定的实用参考价值。     

磁阻传感器温度误差的机理分析与误差模型

温度对磁阻传感器的测量准确性的影响不容忽视,根据磁阻传感器的基本原理,分析了温度误差的产生机理,并在此基础上推导出温度误差的基本模型.为温度误差补偿提供了一定的理论基础.     

基于温度传感器的DAC非线性补偿系统设计

针对数/模转换器(DAC)在大温度范围、满量程工作时表现出较大非线性误差的问题,提出了基于温度传感器的DAC非线性补偿方法。该方法首先在不同温度环境下对DAC进行测试和非线性误差计算,通过I2C总线采集多个温度传感器的温度值,并在工作温度和输出值2个维度上使用双线性插值算法解算出任意工作点的补偿值。实验结果表明:在同等条件下,补偿后的DAC非线性误差比补偿前降低了1个数量级。     

压电陶瓷传感器的灵敏度温漂误差补偿研究

针对微测系统中压电陶瓷传感器的灵敏度温漂会使其在变化的温度环境中工作时性能不稳定,进而影响检测精度问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的压电陶瓷传感器灵敏度温漂误差补偿控制方法。分析了压电陶瓷传感器产生灵敏度温漂现象的原因。以压电陶瓷切削力测量传感器为对象,在不同温度下对传感器的灵敏度进行了标定试验研究。研究结果表明,压电陶瓷传感器在同一温度下工作时具有良好的线性度,在温度变化的环境中工作会伴有灵敏度温漂现象。为了有效补偿灵敏度温漂附加误差,提高检测精度,建立了基于改进Elman神经网络的灵敏度温漂补偿模型,并对模型涉及的学习算法、激励函数、输入输出层节点以及承接层和隐含层节点数等相关内容进行了研究。对比试验验证结果表明,所建立的灵敏度温漂补偿模型对压电陶瓷传感器的灵敏度温漂误差补偿控制效果明显,未经灵敏度温漂补偿,直接按照常温下灵敏度标定结果预测的压电陶瓷传感器加载力和实际加载力之间误差较大,最大误差达到29.16 N,利用本文建立的基于改进Elman神经网路灵敏度温漂补偿模型补偿后,补偿模型的预测力和压电陶瓷传感器的实际加载力最大误差仅0.72 N,有效保证了检测精度。     

基于QPSO稀疏化LSSVM的压力传感器温度补偿研究

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。     

模糊控制器优化方法及其在传感器补偿中的应用

为了减小压力传感器温度漂移造成的测量误差,使用0阶T—S模糊控制器对压力传感器温度附加误差进行校正,校正后的误差为±0.3%,且零位温度系数和灵敏度温度系数都降低1个数量级以上。使用模拟退火算法对模糊规则进行寻优,提高了校正精度,并保持了0阶T—S模糊控制器运算简单和速度快的特点,使之能快速地完成传感器的温度补偿。     

硅-蓝宝石压力传感器温度补偿研究

针对硅-蓝宝石压力传感器在测量过程中容易受温度影响的问题,提出了一种基于串并联恒定电阻法和分段插值法的温度补偿方法;从硬件补偿电路和软件补偿算法两个方面论述了补偿方法的原理及实现方法,并通过实验验证了该方法的可行性.实验结果表明,最终制成的硅-蓝宝石压力传感器最大相对误差为0.357％,综合误差小于0.129％.     

具有温度补偿的高精度矿用氧气传感器设计

分析了电化学氧气探头的温度影响特性及补偿方法,介绍了具有温度补偿的高精度矿用氧气传感器的软硬件设计及实验测试过程。该传感器采用温度传感器DS18B20进行温度补偿,在10℃和40℃时的测量误差仅为0.1%,表明温度补偿效果较好。     

热流量传感器温度补偿方法研究

在热流量传感器测量电路中,利用惠斯登电桥平衡电路和热敏电阻器补偿不能解决流体本身温度变化带来的测量误差。介绍一种用于补偿流体温度变化引起测量误差的方法。试验结果表明:采用该方法进行温度补偿后,可以基本消除流体温度变化引起的测量误差,提高系统的测量精度。     

基于霍尔传感器的高准确度磁场测量方法

霍尔传感器的测量准确度容易受到安装工艺和环境温度变化的影响。介绍了几种提高霍尔传感器的磁场测量准确度的方法:零位误差补偿法,温度误差补偿法和电压比测量法。其中电压比测量法不需恒流源电路,可以有效地减小环境温度变化所引起的磁场测量误差。试验表明:采用电压比测量法进行磁场测量,其准确度可以达到0.5%以上。     

超声波热量表流量计量中温度补偿算法研究

针对超声波热量表采用时差法测量流量时,因受温度影响而存在的非线性问题,提出了分别基于曲面拟合和BP神经网络的温度补偿算法。两种算法通过建立温度与流量之间的非线性映射关系,达到补偿流量测量的目的。建模与仿真可知, BP神经网络补偿算法表现出更好的数据融合及预测能力。验证实验表明,相对于现有查表修正算法和曲面拟合补偿算法,BP神经网络补偿算法补偿效果更佳,补偿后流量测量误差在±2.2%以内,绝对误差方差最大值为0.68,补偿效果显著,具有较高的工程应用价值。     

一种硅压力传感器的高精度宽温度补偿设计

本文提出了一种硅压力传感器的温度补偿方法,同时给出了如何进行温度补偿以及非线性修正的具体算法,实现了硅压力传感器宽温度范围下的高精度测量。