硅压阻式压力传感器的高精度补偿算法及其实现

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。     

扩散硅压力传感器及其温度补偿

讨论了扩散硅压力传感器及其温度补偿问题，给出了压力传感器模拟补偿和基于微处理器迸行数字补偿的一般方法。数字补偿方法可将压力传感器的精度提高到 0．05％～01％ FS。     

基于FOA- LSSVM算法的扩散硅压阻式压力传感器温度补偿

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。     

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.     

多路硅压阻式压力传感器温度补偿系统的设计与实现

基于MAX1457实现了一种多路硅压阻式压力传感器温度补偿系统.MAX1457是一种专用传感器信号调理芯片.此芯片集成化程度较高,可以补偿硅压阻式压力传感器的温度误差和非线性误差.经调理后的综合误差不超过0.1%.在分析该芯片补偿原理的基础上,设计并实现了一种多路补偿系统.     

基于自主传感器信号调理芯片温度补偿的软件设计

利用现代信号调理技术,以自主设计的信号调理芯片为核心,采用C#设计开发了硅压阻式传感器的智能误差补偿校准软件,实现了对核心补偿芯片的可视化操作与控制,解决了传统的硬件电路对压力传感器进行温度补偿的缺点。在多个温度点进行校准获取补偿曲线,得到零点及温度漂移补偿数据,解决了硅压阻式传感器一致性差、温度漂移和非线性等问题。系统运行结果表明:通过使用补偿软件,采用高精度温度补偿算法的传感器输出精度有了明显提高,在-55℃～125℃的温度范围内输出的信号与压力成良好的线性关系,压力参数测量精度达到了0.6%以内。     

硅压阻式压力传感器的现场可编程自动补偿技术

为了提高硅压阻式压力传感器温度性能指标,并实现快速补偿,通过以ADμC816微处理器为核心设计了智能压力传感器,提出了传感器在宽温区下测量误差的自动补偿办法,通过对IC sensor系列压力传感器的应用,使其温度性能提高了1~2个数量级。     

硅压阻式压力传感器的一种温度补偿方法及其应用

介绍了一种用压力一温度复合传感器对硅压阻式压力传感器温度特性的补偿方法。此电路设计简单，调节方便，在无人机上得到了应用。     

硅-蓝宝石压力传感器温度补偿研究

针对硅-蓝宝石压力传感器在测量过程中容易受温度影响的问题,提出了一种基于串并联恒定电阻法和分段插值法的温度补偿方法;从硬件补偿电路和软件补偿算法两个方面论述了补偿方法的原理及实现方法,并通过实验验证了该方法的可行性.实验结果表明,最终制成的硅-蓝宝石压力传感器最大相对误差为0.357％,综合误差小于0.129％.     

消除硅压阻式压力传感器温度误差的方案探讨

本文通过分析硅压阻式压力传感器的特性,提出了通过微处理对其温度误差进行补偿的两种方法.其中第二种方法是在测量压力的同时测量与温度有关的量,并以此对传感器进行温度补偿,从而使这类传感器有可能应用于温度变化较频繁的场合.     

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。     

基于遗传模拟退火算法的压力传感器温度补偿系统

采用遗传模拟退火算法和LabVIEW技术对压力传感器的非线性和易受环境温度影响的特性进行改善,用以抑制非目标参量对压力传感器输出的影响。通过计算机仿真,此方法实现了压力传感器的温度补偿,其测量压力误差约为0.001MPa,有效地抑制了压力传感器的非线性和温度的影响。     

基于三次样条插值的硅压阻式压力传感器的温度补偿

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。     

扩散硅压力传感器温度效应综合修正方法

本文给出了一种利用微型机对扩散硅压阻式压力传感器的温度误差进行综合处理方法,对智能压力变送器的研究有一定的实用价值。     

压阻式压力传感器实时自校正方法研究

目前的传感器误差校正方法,由于都是以传感器初始标定数据作为依据,从而随着使用时间的增加,传感器参数发生变化,其校正误差会逐步增大。针对这种情况,研究了用多基准恒流源模拟标准压力自动对传感器进行标定得到实时输出特性曲线,并据此求得测量压力。实验结果表明:该校正方法切实可行,若采用4个基准源校正,可在一定的温度和压力范围内实现0.15%的精度。     

基于DE优化BP的压阻式压力传感器的温度补偿研究

压阻式压力传感器存在温度漂移的问题,因此需要对该传感器进行温度补偿。为此,首先从标定实验中获取被测压力值、压阻式压力传感器的输出电压值以及环境温度值、温度传感器的输出电压值,然后用差分进化算法（DE）优化的BP神经网络算法从该标定数据中得到补偿后的数据。实验结果表明,所提出的温度补偿方法对压阻式压力传感器进行温度补偿后,其灵敏度温度系数提高了一个数量级,相对误差也得到很大的改善,因而其具有显著的理论意义和应用价值。     

基于QPSO稀疏化LSSVM的压力传感器温度补偿研究

针对硅压阻式压力传感器的温度补偿问题,提出一种量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)稀疏化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)策略,目的在于能够保证温度补偿性能的同时获得较为精简的补偿模型。结合10 MPa绝压压力传感器标定实验数据进行仿真试验,研究结果表明,该方法的补偿效果优于QPSO优化的LSSVM、经典稀疏化LSSVM和QPSO优化的稀疏化LSSVM,补偿后测试样本集的最大相对误差,平均误差和误差方差分别为1.104×10^-3、4.819×10^-4和1.197×10^-7。在满足高精度测试要求的前提下,达到提升补偿效率的目的。     

基于分段融合的压阻式传感器温度补偿方法

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.     

模糊控制器优化方法及其在传感器补偿中的应用

为了减小压力传感器温度漂移造成的测量误差,使用0阶T—S模糊控制器对压力传感器温度附加误差进行校正,校正后的误差为±0.3%,且零位温度系数和灵敏度温度系数都降低1个数量级以上。使用模拟退火算法对模糊规则进行寻优,提高了校正精度,并保持了0阶T—S模糊控制器运算简单和速度快的特点,使之能快速地完成传感器的温度补偿。