电容式降雨传感器及其特性曲线拟合方法

针对将电容式传感器应用于降雨测量时,特性曲线的非线性误差较大问题,分别采用最小二乘曲线拟合法和径向基函数(RBF)神经网络对其输出特性曲线进行拟合.结果表明:RBF神经网络模型具有更强的非线性映射能力,其拟合精度明显高于最小二乘多项式模型.     

SnO2 纳米传感器的灵敏度􀀁温度特性曲线拟合研究

对三次样条函数在纳米传感器输出特性曲线拟合中的应用进行了理论分析,应用软件Matlab6.5结合实验数据对掺杂苯的SnO2纳米传感器的灵敏度-温度特性曲线进行了拟合,结果表明三次样条曲线函数的拟合曲线光滑且精度高,相对误差在-0.2%～ 0.3%以内.     

采用BP神经网络拟合光纤位移传感器特性曲线

采用BP神经网络对光纤位移传感器特性曲线进行拟合。通过实验获得光纤位移传感器的实验数据,引入BP神经网络对光纤位移传感器的输入输出特性曲线和迟滞特性曲线进行拟合。Matlab仿真结果表明,该方法取得了较好的曲线拟合效果。     

乙基橙偶氮苯聚合物的全光开关特性曲线拟合中的应用

BP神经网络通过调节连接权重可以实现以任意精度逼近非线性函数,利用这一特点可以对非线性函数关系进行拟合。偶氮苯聚合物的全开关特性曲线是非线性,很难用数学函数表达式来描述。因而本文首先介绍神经网络的基本原理和BP算法神经网络,然后BP神经网络应用于的全光开关特性曲线拟合,在MATLAB环境下,利用实验数据进行了实验测试,结果表明该方法处理数据精度高,拟合效果好。     

传感器的误差补偿技术

介绍了多项式曲线拟合原理和方法.并借助计算机高级语言程序,分别建立传感器磁场与温度、磁场与非线性输出的拟和函数.计算拟和函数的系数,系数确定后可以建立拟合曲线函数,对磁敏传感器的非线性、温度误差补偿,通过实验证明了方法可行.     

一种基于正交基神经网络算法的传感器误差补偿方法

为了提高传感器的误差补偿精度,提出了一种基于正交基神经网络算法的传感器误差补偿方法.研究了神经网络算法的收敛性,为学习率的选择提供了理论依据.为了验证算法的有效性,给出了传感器误差补偿实例.研究结果表明,基于正交基神经网络算法的传感器误差补偿方法具有高的误差补偿精度,因而是一种有效的误差补偿方法.     

基于径向基神经网络的电涡流传感器输出特性拟合研究

针对电涡流传感器的输出特性参数非线性较大,不能精确地反映被测物理量的问题,提出了一种采用径向基神经网络对电涡流传感器的输出特性参数进行拟合的方案。该方案采用newrb函数创建一个径向基神经网络,以被测物理量作为输入矩阵、电涡流传感器输出电压作为输出矩阵,对该径向基神经网络进行训练,从而可得到均方根误差小且光滑的电涡流传感器输出特性拟合曲线。实验结果表明,只要选择合适的创建函数和扩展系数,径向基神经网络能有效地实现电涡流传感器输出特性的拟合。     

基于PSO-RBF无线传感器网络入侵检测技术研究

针对无线传感器网络自身特性,提出了基于粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的轻量级入侵检测方案,该方案结合PSO算法与RBF神经网络分别在全局搜索和局部搜索的优势,使用PSO优化RBF的中心、宽度及权值.仿真实验表明:基于PSO-RBF的入侵检测算法可以有效、可靠地运用于无线传感器入侵检测系统中.     

基于联合神经网络的传感器故障诊断与重构

针对可能发生的传感器故障,设计出了一种基于联合神经网络的传感器容错系统.提出了一种改进型的径向基函数神经网络,有较强的容错能力.算法包括1个主网络和n个分散网络的联合神经网络结构,各神经网络均基于改进型径向基函数算法,根据一定的控制目标对系统中的传感器故障进行检测、识别和调节,达到了容错控制的目的.     

基于广义回归神经网络的传感器非线性误差校正

介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。通过Matlab的Network Toolbox(神经网络工具箱),GRNN训练程序实现了输出特性曲线逼近。仿真分析表明:GRNN能够很好地满足传感器非线性拟合的要求,网络结构简单,收敛速度快。     

一种湿度传感器温度补偿的融合算法

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。     

铂电阻Pt100特性数学模型

为了满足自动检测和智能仪表的需要,提出了一种基于余弦基神经网络的传感器特性建模算法,提出了该余弦基神经网络算法的收敛定理,并以铂电阻Pt100为例给出了传感器特性数学模型的建模步骤。计算机仿真结果表明了该算法在传感器特性建模过程中的有效性和优异性能。     

基于遗传优化的BP神经网络法在甲烷检测中的应用

针对传统的最小二乘法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在误差大、计算复杂,传统的BP神经网络法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在网络收敛速度慢、易陷入局部极小的问题,通过分析改进的最小二乘法和改进的基于遗传优化的BP神经网络法的拟合效果,指出改进的BP神经网络法拟合度较高,并给出了改进的BP神经网络法在甲烷体积分数检测中的实验结果。结果表明,该方法能够拟合出理想的曲线,有效提高了红外传感器的检测精度及响应速度。     

超声波热量表流量计量中温度补偿算法研究

针对超声波热量表采用时差法测量流量时,因受温度影响而存在的非线性问题,提出了分别基于曲面拟合和BP神经网络的温度补偿算法。两种算法通过建立温度与流量之间的非线性映射关系,达到补偿流量测量的目的。建模与仿真可知, BP神经网络补偿算法表现出更好的数据融合及预测能力。验证实验表明,相对于现有查表修正算法和曲面拟合补偿算法,BP神经网络补偿算法补偿效果更佳,补偿后流量测量误差在±2.2%以内,绝对误差方差最大值为0.68,补偿效果显著,具有较高的工程应用价值。     

基于混合优化算法的压力传感器温度补偿

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.     

基于无迹卡尔曼滤波估算电池SOC

为了实现在线估计汽车动力电池的荷电状态（SOC）,提出了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波算法。以Thevenin电路为等效电路模型,建立了状态空间表达式,采用最小二乘算法对模型参数进行辨识。在此基础上,利用神经网络算法拟合电池的荷电状态与模型各个参数之间的函数关系,经过多次实验,确定了神经网络算法的收敛曲线,此方法比传统的曲线拟合精度高。介绍了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的原理,并设计了等效电路模型验证实验、电池的SOC测试实验和算法的收敛性实验。实验结果表明,在不同的工况环境下,该方法估计SOC具有可在线估算、估算精度高和环境适应度高等优点,最大误差小于4%。最后验证了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波的算法具有较好的收敛性和鲁棒性,可以有效解决初值估算不准确和累计误差的问题。     

基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究

针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。