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基于BP神经网络的一种传感器温度补偿方法
来源:本站整理  作者:佚名  2011-09-23 10:34:02




    传感器未经温度补偿的输出电压y和测量电路中的桥路电压Vb作为神经网络的两个输入参数,经过该网络后将得到除去了温度误差的输出结果。

j.JPG


    表1所示分别为-40、-20、0、20、40℃下测定的传感器桥路电压、2 MPa时传感器输出,100 MPa满量程输出。鉴于0 MPa较难获得,则可以将2 MPa作为最小压力。硅压阻式传感器在一定温度下具有很好的线性度,因此各温度下根据两个压力点的输出很容易推算出20、40、60、80 MPa输入压力时的电压输出值。
    选取常温20℃时的传感器输出作为目标值。这样就可以形成30个样本点,可以用式(10)表示。
    i.JPG
    其中Xi为输入样本,可以表示为(yi,Vbi),yi为-40、-20、0、20、40℃温度下测得的未进行温度补偿的传感器输出;Vbi为yi相应的电桥桥路电压值;yi’为目标值,即与yi相同压力下在20℃所测得的传感器输出,该压力下的补偿后的目标输出值。
    采用L—M算法用MatLab对样本进行训练。得到值、阈值,训练过程如图4所示。

k.JPG


    分别测量-40~60℃,2~100 MPa传感器输出和相应温度下的最小压力下的Vb值,将传感器输出经过BP神经网络进行温度补偿后得到的结果如表2所示。

l.JPG



2 结论
    硅压阻式传感器经过BP神经网络补偿后,温度误差得到了大大的降低,在-40~60℃范围内,温度误差由原来的5.4%降到了0.2%,并且这个方法对其他类型的传感器的温度补偿同样适用,也可以应用于一些传感器输出的非线性校正。

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