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基于LS-SVM的传感器智能校正及温度补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的传感器非线性校正及温度补偿的新方法,并给出了相应的过程和算法。在该方法中,LS-SVM被用作构建逆模型,并通过该模型映射传感器非线性特性,同时实现了传感器的温度补偿和非线性校正。通过实际电容式压力传感器校正的实验结果表明:所提模型建模速度比SVM模型高1~2个数量级,补偿误差仅为SVM模型的20%左右。因此,该学习速度快、补偿精度高、抗噪声干扰能力强,适合传感器温度补偿及校正。 相似文献
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以光电效应为基础的一维PSD(Position Sensitive Detector)传感器受温度影响很大,导致测量误差大。本文针这一问题,提出免疫算法与最小二乘支持向量机(IA-LSSVM)相结合,通过免疫算法迭代优化最小二乘支持向量机中的惩罚因子以及核函数参数来构建补偿模型。由二维标定实验得到在不同温度下传感器的输入输出数据,将其分为测试集与训练集,以测试集的最小二乘均方差为目标函数,将其转化为凸优化问题来达到温度补偿的效果。试验结果表明,传感器零位温度系数由补偿前的3.0×10-4/℃提升到1.6×10-4/℃,提高了约两倍;灵敏度温度系数由之前的2.8×10-3提升到2.8×10-4/℃,提高了十倍;温度附加误差由补偿前的12.5%提升至1.27%,提高了近十倍,从而有效削弱了温度对测量结果的影响。 相似文献
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针对压阻式压力传感器存在温度漂移,其测量精度受温度影响很大的问题,使用最小二乘拟合方法与RBF神经网络共同建立压力传感器温度补偿模型.针对低温和高温区域使用RBF神经网络进行补偿,对中间线性区域使用最小二乘拟合方法进行补偿.同时为了提高RBF神经网络拟合效果,使用进化算法和下降梯度算法优化RBF神经网络参数.实验结果表明,本文使用方法与单纯使用RBF神经网络或最小二乘拟合方法进行温度补偿,具有更高的训练效率和温度补偿效果,能够提高压力传感器在各种环境下的测量精度和工作可靠性. 相似文献
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磁通门传感器主要由磁探头与电路部分组成,其输出不仅随磁场变化,而且易受温度的影响。为了确定磁通门传感器磁探头在宽温度范围下的温度漂移情况,通过试验将探头置于-40℃~150℃的温度环境下,记录得到探头在宽温度范围下,其温度特性曲线近似为正比线性关系。分析认为,磁芯磁滞回线受热偏移与线圈漆包线随温度热胀冷缩是磁探头温漂的主要原因。本文提出选用低磁导率磁芯和高温漆包线绕制探头,并优选一致性较好的探头,采用最小二乘法对温度漂移结果进行拟合补偿,有效地消除了温度对磁探头的影响,提高了磁通门传感器的温度稳定性与应用的广泛性。 相似文献
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一种湿度传感器温度补偿的融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对自动气象站上湿度传感器在实际应用过程中易受温度影响的问题,提出采用RBF神经网络与最小二乘相结合的融合算法实现湿度传感器的温度补偿。该方法将湿度传感器在温度影响下的特性曲线分为两个非线性段和一个线性段,并且自适应的确定线性段和非线性段,在线性段利用最小二乘方法拟合出直线方程,在非线性段利用RBF神经网络补偿温度产生的影响。仿真结果表明,这种方法简单易行,与一般的BP神经网络和最小二乘多项式方法相比,具有拟合训练速度快,补偿精度高的特点,可以有效用于湿度传感器的温度补偿,提高传感器的测量精度和可靠性。 相似文献
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FENG Ren-zhong XU Liang 《计算机辅助绘图.设计与制造(英文版)》2007,17(1):66-72
Solving large radial basis function (RBF) interpolation problem with non-customized methods is computationally expensive and the matrices that occur are typically badly conditioned. In order to avoid these difficulties, we present a fitting based on radial basis functions satisfying side conditions by least squares, although compared with interpolation the method loses some accuracy, it reduces the computational cost largely. Since the fitting accuracy and the non-singularity of coefficient matrix in normal equation are relevant to the uniformity of chosen centers of the fitted RBE we present a choice method of uniform centers. Numerical results confirm the fitting efficiency. 相似文献
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针对硅压阻式传感器灵敏度和零点温度漂移大、硬件补偿电路效果不佳的问题,提出最小二乘支持向量机方法对其温度漂移进行补偿。首先分析了经硬件补偿后的硅压阻式传感器的温度漂移特性,在整个检测范围内选取均匀分布的温度、压力数据作为模型输入,经预处理后对输出数值进行训练,并运用网格搜索法和交叉确认法优化模型的惩罚因子和正则化参数,建立了传感器温度补偿模型。实验结果表明,基于最小二乘支持向量机的温度补偿算法在0~100℃温度范围内把传感器输出综合精度从3.2%FS提高到0.25%FS,进一步提高了传感器的精度和温度使用范围,具有较高的实用价值。 相似文献
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为了提高核电厂反应堆冷却剂系统旁路温度的测量精度,建立了铂电阻温度计的温度-电阻特性曲线拟合模型和电阻-温度特性曲线模型,采用递推最小二乘法对样本数据进行拟合以确定特性曲线的模型参数。该方法根据铂电阻温度计的测量电阻值即可高精度计算出相应的温度。仿真结果表明,与现有方法相比,温度测量精度有明显提高,在温度检测领域具有重要的理论和应用价值。 相似文献
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针对霍尔位移传感器温度漂移的问题,提出了一种基于粒子群优化算法与遗传算法优化最小二乘支持向量机(PSO-GA-LSSVM)的温度补偿新模型。该模型利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的惩罚因子和核函数进行优化选取,提高了模型的训练速度与准确度;并引入遗传算法中的变异思想,拓展模型的群搜索空间,提高了寻取更优值的概率。研究结果表明,补偿后该传感器的零位温度系数由1.25×10^-2/℃减小到6.33×10^-4/℃,其灵敏度系数由4.55×10^-3/℃减小到4.22×10^-4/℃,均提升了一个数量级,实现了对该传感器的温度补偿。 相似文献
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