基于最小二乘支持向量机的硅压阻式传感器温度补偿

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。     

改进BP算法在热流传感器温度补偿中的应用

针对帕尔贴( Peltier)热流传感器存在温度漂移问题,提出了一种基于改进BP神经网络的温度补偿模型.采用BP算法的多层前馈网络建立起热流传感器输出电压、实验温度与输入热流间的映射关系,又通过增加动量因子和自适应调节学习率来提高网络的收敛速度与增强网络平稳性.研究结果表明:动量因子-自适应学习率算法温度补偿模型效果明显.