基于MEA-BP的NTC热敏电阻温度传感器非线性补偿研究

热敏电阻作为温度传感器其阻温特性表现为非线性,在工程实际温度测量中存在一定的非线性误差,精度较低。论文使用NTC热敏电阻温度传感器作为研究对象,针对其存在的非线性问题,通过MEA（思维进化算法）优化BP神经网络模型从而实现对NTC热敏电阻温度传感器的非线性补偿,论文简要阐述了有关温度传感器补偿的相关方法与研究成果,分析了热敏电阻的阻温特性、工作原理,介绍了MEA-BP的模型构建,补偿原理与方法,利用5种评估标准对比传统RBF与BP神经网络模型。结果表明该补偿模型在各个评价指标上均优于传统RBF与BP神经网络,具有补偿精度更好、稳定性更强等优势,在测控、军工、航空等众多领域有一定实用价值。     

一种热敏电阻温度传感器的非线性补偿方法

介绍一种热敏电阻温度传感器非线性补偿的原理和实际补偿电路。补偿后传感器的输出电压与绝对温度的比值约为０．１５ｍＶ／Ｋ,最大误差不超过０．５％,基本呈线性关系。     

NTC热敏电阻的非线性误差及其补偿

热敏电阻测温的灵敏度很高，但存在严重的热电非线性，文章分析了热敏电阻温度特性，采用串并联电阻法、线性插值法和运用对数指数电路的方法有效地实现了热敏电阻的线性化。     

功率型NTC热敏电阻器研究

论述功率型ＮＴＣ热敏电阻器的工作原理及其技术指标，研究了以Ｍｎ－Ｃｕ二元系氧化物为基，掺入Ｆｅ，Ｃｏ，Ｎｉ的氧化物组成多元系统材料的性能，选择出应用于工业化生产的最佳配方。     

反馈补偿法热敏电阻器测温线路

<正> 利用陶瓷工艺,我们采用CdSnO_3-CdWO_4系陶瓷材料研制出一种新型热敏电阻器,该元件在较宽的测温范围内(-40～150℃),阻值-温度特性具有良好的线性关系。如图1所不,其负温度系数约为-0.4％/℃,且经老化处理后性能比较稳定。     

正温度系数热敏电阻测温的非线性补偿方法

论述了正温度系数热敏电阻测温的工作原理和非线性补偿技术,给出了补偿电路,并对电路工作原理进行了详细分析。     

热敏电阻网络非线性补偿的通用拟合算法

论述了一种通用的非线性数据拟合算法 ,这种算法常用于温度补偿热敏电阻网络的计算系统。与传统的算法比较 ,该方法需要的条件十分宽松 ,无需求解多元非线性方程组 ,所以推导过程简单 ,且收敛快     

NTC热敏电阻器在高精度温度测量中的应用

介绍了用NTC热敏电阻器进行高精度温度测量的几点考虑。分析了影响测量精度的各种因素,并提出了一些解决方法,主要的措施有:直流恒流源微安级电流;四线制测量电路;高分辨力(24位)ADC;数字滤波;仪器自校准等。实际测量表明:使用恰当的热敏电阻器在较窄的范围内(0～60℃)测量精度可达±0.001℃。     

传感器信号的非线性补偿

针对传感器信号中存在的非线性误差 ,介绍了硬件补偿和软件补偿两种方法。硬件补偿是基于电压源可变来实现传感器特性的线性化 ,从而消除了非线性误差 ;软件补偿是通过函数拟合的办法来有效减小信号中的非线性误差 ,进而提高传感器的准确度。     

An iterative method for computing multivariate C piecewise polynomial interpolants

This paper describes a successive overrelaxation (SOR) method for computing a multivariate C¹ piecewise polynomial interpolant. Given a collection of points in R^m together with a triangulation of those points, the scheme described requires only the values of the function to be interpolated at the given points. The result is a C¹ interpolant whose restriction to each of the triangles in the triangulation is a polynomial of degree n.     

基于RBFNN的铂电阻温度传感器非线性补偿

针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法。介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。结果表明:这种非线性补偿模型具有误差小、精度高、可在线标定和鲁棒性强等优点,与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比,大大缩短了网络训练时间,从而方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用。     

一种NTC热敏电阻校正方程的试验研究

为了校正NTC热敏电阻的校正方程,提高测温精度。通过对传统的指数方程进行线性变换,得到一种新的NTC热敏电阻温度计R-T特性关系,对此关系进行多阶最小二乘拟合,利用误差评判原理,确定最适合的NTC热敏电阻的校正方程。并且实际验证了此校正方程的测温精度可以满足更高精度要求的需要。     

基于分段多项式李雅普诺夫函数的模糊系统的稳定性分析

本文采用最大型分段多项式李雅普诺夫函数研究了多项式模糊系统的闭环稳定性问题.首先,本文设计了与分段李雅普诺夫函数对应的切换模糊控制器,提出了多项式模糊模型稳定的平方和条件,同时证明了最大型分段多项式李雅普诺夫函数在函数切换点的稳定性.然后,设计了相应的路径跟踪优化算法,对本文非凸的稳定条件进行迭代求解.最后,通过两个算例进行仿真与比较,说明并验证了本文所提出结论的可行有效性.     

基于局部多项式拟合的交通流预测

为准确地预测交通流量和速度,提出一种基于局部多项式拟合的交通流预测方法。通过一阶差分得到流量和速度的变化序列,采用互信息法确定延迟时间,用虚假邻近点法确定嵌入维数,重构得到状态向量;通过邻近向量拟和预测函数,采用局部多项式预测。对实测数据进行了仿真实验,结果表明了该方法的有效性。     

基于改进的DBSCAN方法和多项式拟合的雷电短时预测

结合雷电数据自身特征改进DBSCAN方法,提出了一种基于DBSCAN和多项式拟合的雷电预测方法,提高预测的准确性。首先对某一时间段内的雷电数据按密度进行聚类并将每类所有雷电数据的平均坐标作为该类的中心点;然后在下一个时间段使用上一时间段的中心点作为初始选择点进行DBSCAN聚类,重复上述过程直到所有历史数据处理完毕,得到一系列不同时间段不同类别的雷电中心点;最后使用多项式拟合预测接下来的雷电可能发生的中心位置。对雷电监测网提供的雷电数据进行测试,结果表明,在数据充分的情况下,基于DBSCAN方法和多项式拟合的雷电预测准确率较令人满意,实际雷电中心点与预测中心点坐标误差约为0.1(±0.1)。     

基于多项式拟合的扩展卡尔曼滤波算法

弹道修正弹内的弹载计算机必须实时对卫星定位接收机获取的弹丸状态数据进行滤波降噪,用于预测弹丸落点,传统滤波方法滤波时间长,滤波实时性差,提出一种基于多项式拟合的方法。通过适当降低卫星定位接收机数据更新频率,并用多项式拟合插值出的数据代替数据更新时间间隔内的弹丸状态数据。仿真实验表明,该算法在不降低滤波效果的前提下,较普通扩展卡尔曼滤波时间降低7/8,提高了滤波实时性,对于弹道修正弹关键技术的研究提供了重要参考。同时该方法可推广应用到其他滤波算法当中,具有很强的可移植性。     

基于分段拟合的非线性组合调制雷达信号设计

线性调频与伪随机码组合调制的雷达信号可增加信号复杂度,在降低信号被截获概率方面有突出优势,但该组合具有线性调频高旁瓣,且无法克服加窗处理后主瓣宽度增大的缺点。利用驻留相位产生的非线性调频信号能够抑制旁瓣的特点,提出分段拟合的非线性调频与巴克码调制相结合的方法,将其各自的优点加以结合,不仅可以减小距离与速度模糊度,而且可以抑制旁瓣。对该组合信号的显函数模型仿真曲线和模糊函数图进行分析,仿真结果表明,该方法不仅可以降低距离与速度模糊度、降低信号被低截获概率,而且产生了比传统非线性调频更低的旁瓣,说明了该方法用于雷达信号的可行性与优越性。     

基于RSSI的自适应分段曲线拟合室内定位算法

针对室内环境因素对定位结果影响较大的情况,提出了一种基于接收信号强度指示（ RSSI）的自适应分段曲线拟合定位算法来提高室内定位的精度。在对原始RSSI数据预先进行高斯滤波处理的基础上,针对环境参数利用自适应分段曲线拟合的方法建立信号传播模型,最后采用最小二乘法计算出未知节点的坐标。实验结果表明：提出的算法定位精度更高,定位结果更稳定可靠,能够适应不同的室内环境。