智能化测温装置的数字式非线性校正方法

本文详细阐述了数字式非线性校正方法在测温装置中的应用，采用数字式非线性校正方法可以很好地解决温度传感器的非线性问题，使测量精度得以提高。     

热电偶线性化电路

基于热电偶反馈的温度控制需要对传感器的非线性进行补偿。人为的办法是常使用毫伏一温度校正表。实现自动补偿的方法可以采用非统一的校正标尺以及数字式或模拟式线性化电路。然而后者需要有非线性电位器,这种电位器绕制得以使由动片的等量位移引起的电阻变化相应于温度的等量增量引起的热电势变化。在采用两个同时调节的线性电位器的网络中,这些特殊绕制的元件可以避免。这种电路是为了适应热电偶的使用而发展起来的,但它也能容易地被采用于非线性输出近似为抛物线     

智能传感器系统非线性校正的神经网络法

研究了智能传感器系统的非线性特性,给出了非线性校正系统的通用模型,并应用函数链神经网络(FLNN)作为非线性校正环节实现智能传感器系统的非线性校正.仿真结果证明这种方法是非常有效的.     

采用数字补偿方法测定粮食水分

本文介绍了一种新型粮食水分测量系统的基本原理、电路结构及调试方法。该系统采用电容式传感器,用EPROM完成数字式温度补偿及数字式非线性补偿,具有线路简单、显示直观、精度高和成本低等特点。     

基于ANFIS的温度传感器非线性校正方法

介绍了用神经网络进行传感器非线性误差校正的原理与方法,分析了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本原理。通过模糊聚类和混合学习算法,ANFIS可以逼近高阶输入输出非线性系统,将该算法用于两个典型非线性系统建模,均能获得满意结果。之后,将ANFIS算法用于温度传感器非线性校正中,试验结果表明该方法与基于CMAC网络和BP网络的校正方法相比,校正的精度高于以上两种校正方法。     

数字式测高仪定位误差的测量及补偿

定位误差是测高仪的主要误差源之一,为了提高测高仪的测量精度,研究了数字式测高仪定位误差的测量及补偿方法.以某公司生产的数字式测高仪为研究对象,以德国SIOS公司微型双平面镜十涉仪SP-D为高精度的标准量,实现了数字式测高仪定位误差的测量.采用二次多项式拟合的方法对测量数据进行曲线拟合,拟合前后的测量数据差值作为校正定位...     

智能检测仪器非线性误差神经网络校正研究

本文描述了一种智能检测仪器非线性误差的神经网络校正方法,阐述了校正原理,提出了一种ＣＭＡＣ神经网络的改进算法,最后,给出了一个应用实例,其结果表明,经过神经网络非线性校正后,检测仪器的非线性误差减小十倍以上。     

基于模数转换原理的非线性校正设计

分析一种基于A/D转换原理的非线性校正方法,这种方法从理论上能够完全消除非线性误差.文章以铂电阻温度传感器的非线性校正为例,作了进一步的说明,并给出了实用电路     

基于反拟合法的电容称重传感器非线性校正

本文针对电容称重传感器电容检测电路的输出电压值与载荷质量之间的非线性特性,在测试系统中增加了非线性校正环节,利用多项式拟合法,求取传感器反非线性特性,进行曲线拟合实现非线性校正,并给出逼近多项式系数的最小二乘求解方法。实际应用表明,其测量载荷的精度可以达到要求,非线性校正效果明显,具有良好的应用和推广价值。     

神经网络与回归相结合实现传感器特性线性化

本文提出了一种用多个改进的BP神经网络与回归相结合的技术去实现传感器非线性误差校正的方法。该方法将传感器的特性曲线分为一个直线段和两个非线性低,并自适应的确定线性段的区间,在线性段,用回归方法拟合出直线方程。在非线性段则用两个改进的BP神经网络分别映射其反函数作为校正环节,从而实现非线性误差校正。仿真和试用表明,这种方法可使传感器的非线性误差减小近十倍。最后,给出了一些仿真实验及其结果。     

非线性A／D在测温仪表中的应用

对采用Ａ／Ｄ转换器进行非线性补偿的电路进行讨论，为数字式仪表中的非线性补偿电路的简化提供参考。     

一种激光三角测厚中非线性的校正方法

针对单镜头激光三角法测同一物体厚度时图像探测器上两光斑间距与被测物位置之间的非线性关系,提出了一种非线性校正方法,并用实验验证了校正效果。分析了单镜头激光三角法测厚原理,总结了引起非线性的因素,对校正方法的函数模型进行了理论推导,并对校正前后测量数据进行了详细分析。研究结果表明,使用该非线性校正方法后,图像探测器上成像光斑间距值随被测物位置变化的波动程度明显减小,测量厚度的均方差值也变小,系统的测量精度得到提高。     

基于插值计算与优化的铂电阻非线性校正方法

以0一600℃铂电阻分度函数为基础，提出了基于插值计算与最优化的铂电阻非线性误差校正分析新方法。根据此方法得到了满足高精度要求的铂电阻非线性校正简易优化算法。误差分析表明了此方法的有效性和优点。     

非线性的反函数校正理论与方法

提出非线性的反函数校正理论和构造反函数发生器的方法，并通过在非线性严重和具有较大迟滞现象的磁致伸缩控制系统中进行应用实验，对反函数校正理论的应用方法和应用效果作了进一步说明和验证。     

激光图像记录的非线性校正技术

论述了激光记录仪中的非线性环节和非线性校正的方法,给出了一种失调和增益的自动调节方法。     

差动平行极板变极距电容式传感器的误差校正方法北大核心CSCD

差动式平行极板变极距电容式传感器应用广泛,但由于其存在差动电容器极板初始极距不同的问题,导致差动电容值非线性误差增大,影响了其测量精度。首先,基于差动式平行极板变极距电容器的工作原理,分析了误差产生机理;采用最小二乘法建立了误差分析模型,引入差动加权系数构建误差校正表达式,然后,利用线性拟合和残差平方和分析法求解差动加权系数的数值,进而对电容测量数据进行误差校正。仿真分析证明了误差校正方法的准确性和可行性。实验结果表明:使用该误差校正方法的非线性误差为2.79%,与直接差动法的非线性误差9.80%相比,非线性误差降低了71.53%,验证了该误差校正方法的有效性。     

一种传感器非线性反函数校正方法

一、引言在非电量电测技术中广泛使用着各类传感器,它们用来将非电物理量转化为电量。但大多数传感器的输出特性是非线性的,这是由于其转换原理为非线性所造成的,如电容传感器、电感传感器、热电偶等。对于传感器的非线性问题,在传统的模拟指示仪表中常采用三种方法:①缩小测量范围、取近似值;②采用非线性指示刻度;③加入非线性校正环节。在数字技术及微计算机广泛应用的今天,测量范围不断扩大,对测量准确度的要求不断提高,因而对非线性校正的问题就更加受到广泛的重视。针对传感器的非线性特性,人们已研究出许多非线性校正方法。如查表法、折     

Matlab6.5在智能传感器非线性校正中的应用

智能传感器系统中,输入—输出特性经常呈现非线性,曲线拟合法是非线性校正技术常用的方法,但是数据处理繁琐。应用Matlab软件处理数据,则语句简单、易读、运算效率极高。文章以Hull-Allen结构光纤位移传感器为例,说明Matlab6.5在智能传感器非线性校正中的具体应用。     

红外移相干涉仪中移相器的非线性校正

本文介绍了一种应用于红外移相干涉仪的移相器的位移分段非线性校正方法.该装置由压电晶体微位移器PZT及其驱动电源和控制器组成,位移的非线性从校正前的9.6%降低到0.4%.     

BP神经网络在虚拟测温中的应用与实现

热电偶在实际应用时,需要考虑冷端补偿和非线性校正问题。利用BP神经网络具有的强大非线性映射能力,对热电偶进行冷端补偿和非线性校正,通过在LabVIEW中调用Matlab节点实现了神经网络的功能。仿真实验表明,该方法简单而有效,可满足实际测量温度的需要,有较高的应用价值。