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针对硅基压阻式压力传感器易受环境温度影响的特点,提出了一种基于DE-SVM的硅基压阻式压力传感器温度补偿方案。该方案主要由训练数据预处理模块、DE参数寻优模块、SVM训练模块、数据采集模块、测量数据预处理模块及SVM校正等模块组成,以SVM算法的非线性回归功能为核心,通过DE算法优化SVM参数,经训练后得到温度校正模块,模块接收测量数据后输出校正后的压力值。实验表明,对单个传感器压力值使用DE-SVM模型进行校正,最大误差和均方误差分别下降了93.87%和99.89%;在七块硅基压阻式压力传感器构成的多传感器情况下,最大误差和均方误差分别下降了93.17%和99.27%,平均相对误差由14.06%下降至1.20%;最后选取训练数据不包含的温度点使用所建立的模型进行测试,模型仍能够较好地进行温度补偿。 相似文献
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硅压阻式压力传感器的高精度补偿算法及其实现 总被引:1,自引:0,他引:1
硅压阻式压力传感器广泛应用于汽车、医疗、航空航天、环保等领域。随着科学技术的发展,各领域对压力测量精度的要求越来越高。但由于半导体材料的固有特性,硅压阻式压力传感器普遍存在零点随温度漂移、灵敏度随温度变化和非线性等问题。为了提高硅压阻式压力传感器测量精度、降低输出误差,对该传感器的几种常用补偿算法进行了对比分析和研究,提出了一种基于最小二乘法的曲面拟合高精度补偿算法。该补偿算法能有效消除硅压阻式压力传感器零点漂移、灵敏度漂移和非线性误差,提高该传感器的输出精度。试验结果表明,在-40^+80℃温度范围内,硅压阻式压力传感器经该补偿算法计算后,测量精度得以大幅度提高,输出误差小于0.01%F·S。 相似文献
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压阻式压力传感器的在线综合补偿 总被引:6,自引:0,他引:6
利用曲面拟合法来建立被测目标参量与传感器输出量之间的对应关系,借助二维标定/校准实验,按最小二乘法原理由实验标定/校准数据计算出均方误差最小时的回归方程中的系数。这样,当测得了传感器的输出值时,就可由已知系数的多维回归方程来计算相应的输入被测目标参数。该算法应用于压阻式压力传感器,在进行温度补偿的同时也进行了非线性校正,使传感器的读数准确度达到0.05%,同时利用传感器自身的RS232接口对其进行在线补偿和校正。 相似文献
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《自动化仪表》2020,(7)
扩散硅压阻式压力传感器具有精度高、灵敏度高、动态响应快等优点,但是存在严重的温度漂移现象,因此必须对其进行温度补偿。针对扩散硅压阻式压力传感器的温度漂移现象,设计了一种基于果蝇算法优化最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)算法的温度补偿模型。首先,运用MPX10扩散硅压阻式压力传感器和LM35温度传感器,进行压力和温度的二维标定试验。然后,利用果蝇优化算法(FOA)自动寻优的优点,解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)手动选取参数的问题,从而提高了算法的效率和补偿精度。试验证明,运用FOA-LSSVM算法对扩散硅压阻式压力进行温度补偿,零位温度系数(α_0)和灵敏度温度系数(α_s)均提高了一个数量级,达到了对该传感器温度补偿的目的。 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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传感器的零点温度漂移、灵敏度温度漂移和非线性误差是影响传感器性能的主要因素,如何能使该类误差得到有效补偿对于提高其性能有重要意义。提出了基于三次样条曲线插值的温度补偿方法,改进了传统三次样条曲线插值的补偿方法,分别对传感器的零点、灵敏度以及非线性进行补偿,用这种方法对测压范围为1.0140×105 Pa~3.0140×105 Pa,温度范围为-20℃~+60℃的硅压阻式压力传感器的实验标定结果进行了温度补偿。通过比较传统三次样条插值补偿后的传感器输出信号,验证了使用改进后的三次样条曲线插值法的补偿效果更好。这种方法为高精度压力传感器的温度补偿提供了一种有价值的理论依据。 相似文献
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针对硅压阻式压力传感器的误差特性,设计了一种对其非线性及温度变化所引起的误差进行补偿的软件算法。该算法根据实验确定的修正系数,直接由微处理器对传感器信号进行数字化的修正,已在一定的温度和压力范围内实现0.1%的测量精度,可直接应用于硅压阻式压力传感器的设计。 相似文献
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硅压阻式压力传感器因对温度具有敏感性,工作时受环境温度的影响会产生温度漂移现象,降低了测量精度,为提升压力传感器的检测精度,提出了一种基于深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的高精度温度补偿模型.研究了压阻式压力传感器的工作原理和温度补偿的数学模型,利用深度学习强大的数据表征能力,设计了区间定位的温度补偿模型构建算法,建立并优化DBN模型的网络结构,将DBN温度补偿模型对实验数据进行训练拟合,结果表明:温度补偿后的满量程相对误差由原来的7.013×10-3提升至8.240×10-5,验证了所提出的方法能具有较好的稳定性和温度补偿效果,较大幅度地提升了传感器的检测精度. 相似文献
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基于最小二乘法的压力传感器温度补偿算法 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了压力传感器由于受工作环境温度的影响,其零点和灵敏度经常会发生漂移,因此需要对它进行补偿;讨论了一种基于最小二乘法的补偿算法,运用该算法对温度变化后的数据进行了处理,使得传感器输出基本上不随温度的变化而改变,从而使传感器的零点漂移和灵敏度漂移问题得到了很好的解决;结果表明:该算法能起到很好的补偿效果,能广泛应用于工程实践中. 相似文献
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基于二元多项式拟合法的压力传感器输入信号重构 总被引:1,自引:1,他引:0
为了同时解决压力传感器输出特性的非线性和温度漂移问题,提出利用二元多项式根据传感器输出信号及其内部温度来重构被测压力.给出了被测压力重构模型的具体形式,以传感器静态特性标定试验数据为依据,利用最小二乘法求解模型系数矩阵,利用单点最大拟合误差、误差平方和模型阶次三项指标进行模型择优.基于重构模型给出了测量电路检测精度估算方法.本方法在传感器静态特性标定数据范围内得到了便于工程计算的一致表达式,同时解决了传感器的非线性和温度漂移两个主要问题,计算所用数据量大大小于插值法.某型硅谐振压力传感器的应用验证了本方法的合理性和有效性. 相似文献
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针对硅压阻式压力传感器在工程应用中受环境温度和压力的影响产生漂移,影响测量精度等问题.提出一种基于粒子群优化RBF神经网络与最小二乘法融合的温度补偿模型.使用粒子群算法对常规RBF神经网络的权值和阙值进行优化,提高神经网络的泛化性能和训练效率,增强传感器非线性段温度补偿的效果;使用最小二乘法对线性段进行温度补偿,提高整体模型的补偿效率.以飞思卡尔24 PC型压力传感器进行补偿实验,结果表明:对比优化前的神经网络和最小二乘方法,利用本文方法进行温度补偿,耗时短,总体误差低于其他两种方法.传感器在整个温度区间和压力测试点下的输出基本不受影响,补偿效果明显,数据精度符合课题实验的要求. 相似文献
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CMOS fully digital integrated pressure sensors 总被引:2,自引:0,他引:2
M. -T. Chau D. Dominguez B. Bonvalot J. Suski 《Sensors and actuators. A, Physical》1997,60(1-3):86-89
Most commercially available silicon pressure transducers are based on a Wheatstone bridge configuration and given an analogue output signal. These devices are generally very sensitive to noise and require complicated circuits (by using passive components) for temperature and non-linearity compensation. This limits the transducer accuracy and increases the calibration cost. To overcome these problems, a new generation of pressure transducers with digital output, based on MOSFET ring oscillators, has been developed. A fully digital integrated pressure sensor and data-acquisition procedures will be presented. 相似文献
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