声表面波压力传感器温度误差及补偿方法研究

要提高声表面波压力传感器的测量精确度，温度补偿是主要难题。尽管目前有许多补偿方法，但其效果不佳。采用软件方法进行温度补偿的研究在国内外已成热点，但选用神经网络对SAW压力传感器进行温度补偿尚罕见报道。本文以CSF-10型SAW压力传感器为研究对象，通过理论分析和实验，得到了SAW压力传感器的温度特性曲线，又经现场实际操作，BP神经网络对SAW压力传感器温度补偿的效果良好，充分表明了应用神经网络在提高声表面波测量精度方面是行之有效的方法。     

扩散硅压力传感器的高精度误差补偿算法

扩散硅压力传感器的传输特性受温度影响较大,必须采用某种手段将传感器的输入压力与温度进行解耦,从而实现对压力传感器输出的有效补偿,进而得到准确可靠的压力测量值.文中分析了一般扩散硅压力传感器的误差组成,针对误差提出了一个简单而又高精度的补偿模型,建立了有效算式,最后通过实例验证了算法的正确性,其精度可达到0.1％FS以下.     

传感器综合误差补偿探究

传感器是获取自然科学领域中信息的主要途径和手段。传统的传感器采用模拟电子线路,只能进行信号调理．基本不具备信息处理和自我管制能力,这就导致传感器精度不高、性能不稳定、可靠性差等问题。单片机技术的发展使研制高精度、高稳定和高可靠的智能传感器成为可能。基于单片机技术的发展,用数字方法对传统传感器的非线性、工作条件影响误差进行实时补偿和校正,以便能准确反映其输入信号的大小,从而实现高精度的测量。     

基于树突神经网络的ＭＥＭＳ压力传感器误差补偿方法

压力传感器的性能因自身工艺或环境温度变化而造成影响,在实际应用中,因环境温度的改变而造成的传感器输出误差尤为突出。现今微机电系统（MEMS）压力传感器在线性度与灵敏度方面较之前已有了很大提高,但温度漂移问题依然存在。传统的误差补偿方法如线性回归模型、BP神经网络或BP神经网络的优化算法,均能对传感器的误差有修正效果,但还有提升空间。针对以上问题,本文将MEMS压力传感器中嵌入温度传感器模块,并构建了一种基于树突神经网络的误差补偿模型。该模型首先对采集数据进行逻辑组合关系预处理,然后用树突神经网络对传感器数据进行误差补偿。实验结果表明,使用数据逻辑关系预处理后的BP神经网络模型评估指标MAE（平均绝对误差）由9.1降至0.191,而用树突神经网络模型后,该指标更是降低至0.04348,精度提升效果非常明显,所提方法能够有效地补偿MEMS压力传感器误差。     

压力传感器的温度补偿

压力传感器是工程中常用的压力测量器件,由于温度的影响,其零点经常会发生漂移,因此需要绎它进行温度补偿。本文介绍了由单片机控制的具有温度补偿功能的压力传感方案,可直接数字显示测量结果,具有良好的应用前景。     

压力传感器信号调节电路设计及误差补偿技术

介绍压力传感器的信号调节电路设计方法和测量误差的软、硬件补偿技术。     

油井作业中传感器误差补偿方法的研究

为了提高油井作业中压力传感器的测量精度,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的误差补偿方法.利用粒子群算法的全局寻优和收敛速度快的特点,训练网络的权值,能有效地改善BP神经网络传统算法的收敛速度和学习能力.结果表明:这种方法大大提高了压力传感器在油井作业中的测量精度和稳定性,也提高了油田作业的工作效率.     

经纬仪水平度传感器安装误差补偿方法

针对经纬仪水平度传感器存在安装误差的问题,分析了竖轴倾斜误差补偿中水平度传感器安装误差存在形式;推导了传感器安装误差对水平度检测结果的影响公式,在此基础上研究了安装误差对传感器测量值的影响规律,在绕竖轴的旋转平面内的安装误差,在经过粗调平后,对最终检测结果的影响可以忽略不计,在传感器所在铅锤面内的安装误差对测量值的影响在对径位置上相同;因此设计了相应的传感器安装误差补偿方法,从而修正了经纬仪水平度传感器安装误差对水平度检测的影响。     

磁航向传感器使用中的误差补偿

通过对磁航向测量误差形成原因的分析,提出了一套快速有效的补偿办法,在工程应用中得到了满意的效果。     

压力传感器的温度补偿

压力传感器是工程中常用的测量器件，由于温度的影响，其零点经常会发生漂移，因此需要对它进行温度补偿。介绍了由单片机控制的具有温度补偿功能的压力传感器设计方案，可以直接数字显示测量结果，具有良好的应用前景。     

金属电容式传感器的静压影响误差

由于市场对差压变送器测量准确度的要求不断提高,导致差压变送器的静压影响误差越来越突出.从金属电容式的结构特点分析出发,并结合一定的试验,得出结论是金属电容式差压传感器由于其本身的结构特点决定,其静压影响误差不可消除或明显减小,只有通过静压补偿或采用硅差压传感器原理,才可实现较小的静压影响误差.     

时栅角位移传感器误差测试及补偿

在工业现场,角位移传感器校准受特殊条件的限制,很难用标准器进行密集误差采样来提高精度。针对该问题提出了一种稀疏误差采样及补偿方法。在分析时栅角位移传感器的感应信号的基础上,提出稀疏采样第1个对极内细分误差+对极点零位误差的测补方式,给出用激光干涉仪获取零位和细分误差的方法及采用稀疏采样的误差补偿模型进行补偿的具体过程。以72对极时栅角位移传感器为对象进行研究,实验结果表明:该方法充分剔除了零位误差且补偿了细分误差,在稀疏采样的条件下即可实现整周范围的有效补偿,大大提高了修正效率和测量精度,时栅传感器的精度达到2.69″。     

基于椭圆旋转的磁传感器误差补偿算法

针对硬磁干扰和软磁干扰条件下的磁罗盘误差补偿问题,对传统的误差椭圆假设模型进行改进,提出一种基于椭圆旋转的磁传感器误差补偿算法。分析磁罗盘误差产生的因素,并建立椭圆旋转数学模型。采用非线性最小二乘拟合算法推导出误差补偿参数公式。利用Honeywell双轴磁阻传感器的测量值和椭圆旋转拟合的算法,对两轴磁传感器进行测试标定与误差补偿。实验结果表明,椭圆旋转算法能够有效补偿外部磁场产生的硬磁干扰和软磁干扰,与传统的椭圆模型补偿算法相比,该算法测得的航向角最大误差从2.0°减小到0.4°。     

Compensation for Periodic Star Sensor Measurement Error on Satellite

A novel method based on the least squares estimation and the augmented Kalman filter (KF) is proposed to identify and compensate for the star sensor measurement error due to the periodic star sensor alignment change. For the satellite attitude determination system, the periodic star sensor measurement error causes periodic variations in the gyroscope bias estimate. Thus, the gyroscope bias estimate is adopted as an indicator for the identification of the periodic star sensor measurement error. The high performance of the proposed method is illustrated through numerical simulations with the use of the real gyroscope data. It is shown that the proposed method is effective.     

硅压阻式压力传感器的温度补偿

分析了硅压阻式压力传感器的温度误差来源，给出了通过长时间实验的温度与传感器输出电阻的数据，提出了对此类传感器温度误差的测量和修正方法，从而保证此类传感器在大温度范围内得到高精度使用。