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RBF-PSO在N型热电偶非线性校正中的应用
引用本文:李晓斌,刘丁,左磊. RBF-PSO在N型热电偶非线性校正中的应用[J]. 传感技术学报, 2007, 20(4): 933-936
作者姓名:李晓斌  刘丁  左磊
作者单位:西安理工大学信息与控制工程研究中心,陕西,西安,710048;兰州理工大学电气与信息工程学院,兰州,730050;西安理工大学信息与控制工程研究中心,陕西,西安,710048;兰州理工大学电气与信息工程学院,兰州,730050
基金项目:国家科技攻关项目,甘肃省省长基金
摘    要:为了解决大样本数据情况下N型热电偶应用中存在的问题,本文提出了基于粒子群算法优化径向基神经网络(RBF-PSO)进行热电偶非线性校正的新方法.仿真结果表明,采用该方法比以往采用的BP网络和RBF网络方法具有更高的拟合精度;同时以阳极焙烧过程中燃烧室温度为对象进行了仿真和实际应用研究,取得了满意的结果.

关 键 词:粒子群算法  RBF神经网络  热电偶  非线性校正  应用
文章编号:1004-1699(2007)04-0933-04
收稿时间:2006-06-15
修稿时间:2006-06-15

Application of RBF-PSO in Nonlinear Calibration for Thermocouple Sensor
Li Xiaobin,LiuDing,Zuo Lei. Application of RBF-PSO in Nonlinear Calibration for Thermocouple Sensor[J]. Journal of Transduction Technology, 2007, 20(4): 933-936
Authors:Li Xiaobin  LiuDing  Zuo Lei
Abstract:A correcting nonlinear errors of the thermocouple sensor based on Radial Basis Function Neural Network using particle swarm optimization is introduced.It solves the shortcoming of Thermocouple Sensor's application on large data.The result of experiment shows that the nonlinear calibration based on RBF-PSO has higher precision than the method based on BP and RBF.Then,PSO-RBF is used to test fire-path temperature in the anode baking.It is proved that the method is effective.
Keywords:particle swarm optimization  RBF(Radial Basis Function)neural network  thermocouple sensor  nonlinear calibration  application
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