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。     

霍尔效应式位移传感器的温度补偿

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。     

基于LabVIEW的霍尔传感器位移测量系统

在现代工业生产设备中,位移测量器的作用日益凸显,传统的设备往往难以满足现代设备对其体积精度等各方面的高要求。设计了一种基于LabVIEW的霍尔传感器位移测量系统。首先通过分析霍尔传感器的输出特性得到其输出电压与外部位移的关系,再利用外围硬件电路对采集到的输出电压进行放大并滤波,进而根据实测传感器的输出电压计算得出实际的位移值,最后在Multisim中利用压控电压源建立霍尔传感器模型,并利用LabVIEW与Multisim的联合仿真处理来自传感器的输出数据。最终结果表明该系统能有效显示位移并依据设定的限值适时报警。     

光纤位移传感器温度补偿的研究

为了减小温度漂移对光纤位移传感器测量精度的影响,采用基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的模型对该传感器进行温度补偿。通过对光纤位移传感器做二维标定试验,利用LM35温度传感器获取试验环境温度数据,建立了PSO-LSSVM温度补偿模型。该模型的核心思想是利用粒子群优化(PSO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中的惩罚因子C和核函数参数δ不断地进行优化选择,直至适应度函数值达到预期要求,此时温度补偿达到最优效果。比较温度补偿前后的数据,零位温度系数从9.78×10~(-3)/℃提升到2.07×10~(-3)/℃;灵敏度温度系数从7.47×10~(-3)/℃提升到1.51×10~(-3)/℃。PSO-LSSVM模型能够有效地实现对光纤位移传感器的温度补偿。对光纤位移传感器进行温度补偿的研究,将对使用该传感器进行测量的领域产生积极的影响。     

基于GA-WNN模型的差动螺管电感式位移传感器的温度补偿

针对差动螺管式电感位移传感器温度漂移的问题,提出了一种遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法的温度补偿模型。用差动螺管式电感位移传感器的位移和温度的二维标定试验数据,建立GA-WNN模型。该模型利用遗传算法对小波神经网络的参数进行全局优化,克服了小波神经网络易陷入局部最优解的不足。试验结果表明,优化后的零点温度系数提高了2个数量级,灵敏度温度系数提高了1个数量级,实现了对传感器的温度补偿。     

电涡流传感器温度漂移分析及补偿实现

大温差环境下检测线圈阻抗是导致传感器输出漂移的主要环节.对检测线圈阻抗温度漂移进行了理论分析,电阻温度漂移改变了阻抗,间隙对传感器温度灵敏度的影响很小,即不同间隙下温度漂移量认为是相同的.提出对检测线圈进行串联负温度系数(NTC)电阻补偿,并采用修正表算法来减小检测线圈带来的温度漂移.对漂移补偿后的传感器进行了实验验证.     

霍尔式微位移传感器建模的实现方法

为了正确反映霍尔式微位移传感器的特性,本文首先介绍霍尔式微位移传感器的工作原理,得出霍尔式微位移传感器被测试件位移量与相关测量电路输出电压(S,V)关系特征,然后基于最小二乘估计算法基本原理,提出了运用MATLAB语言建立霍尔式微位移传感器(S,V)关系特征的数学模型的方法,给出建模的程序流程图以及仿真结果。     

压阻式高温压力传感器温度补偿与信号调理设计与测试

设计制作了一种集成信号调理电路的高温压阻式压力传感器,包含倒装式的压敏敏片、无源电阻温度补偿电路和信号调理电路组成;压敏芯片的制作采用SOI材料和MEMS标准工艺,温度补偿和信号调理电路采用高温电子元件;试验表明,无源电阻温度补偿具有显著的效果;此外,采用了高温信号调理电路来提高传感器的输出灵敏度,通过温度补偿来降低输出灵敏度;与传统的经验算法相比,所提出的无源电阻温度补偿技术具有更小的温度漂移,在220℃条件下传感器输出灵敏度为4.93 mV/100 kPa,传感器灵敏度为总体测量精度为±2%FS;此外,由于柔性传感器的输出电压可调,因此不需要使用一般的电压转换器随动压力变送器,这大大降低了测试系统的成本,有望在恶劣环境下的压力测量中得到高度应用。     

用于光纤光栅传感器温度补偿方法的研究

本文比较了定长系数线性回归分析法和BP神经网络算法用于补偿温度对光纤光栅压力传感器的影响的效果。回归分析法可以起到一定的补偿作用,但对个别数据点补偿效果不理想。BP网络融合处理后的数据,其零位温度系数和灵敏度温度系数从补偿前的34．5％℃-1和34．2％℃-1分别下降到0．02％℃2-1和0．07％℃-1,提高了近3个数量级,充分证明BP神经网络对光纤光栅压力传感器进行温度补偿的有效性。     

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。