資源描述：
《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補償算法的研究畢業(yè)設(shè)計論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、天津農(nóng)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計中文題目:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補償算法的研究英文題目:ThestudyaboutPressuresensorsbasedonneuralnetworkalgorithmsfortemperaturecompensation目錄1引言12壓力傳感器溫度補償?shù)南嚓P(guān)內(nèi)容12.1壓力傳感器溫度補償?shù)脑蚣胺椒?2.2壓力傳感器溫度補償算法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢33神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡介43.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本內(nèi)容43.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在壓力傳感器溫度補償中的應(yīng)用63.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本內(nèi)容63.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本內(nèi)容74壓力傳感器溫度補償算法的研究84.1插值
2、算法在壓力傳感器溫度補償中的應(yīng)用84.1.1插值算法的原理84.1.2插值算法在壓力傳感器溫度補償中的應(yīng)用94.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補償算法的應(yīng)用104.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補償算法的應(yīng)用124.4三種溫度補償算法的對比及結(jié)論13參考文獻15致謝16附錄1：外文文獻原文17附錄2：英文文獻中文譯文28附錄3：37摘要在工業(yè)生產(chǎn)中，監(jiān)測和控制生產(chǎn)過程中的經(jīng)常需要使用壓力傳感器，并且日常生活中傳感器也是汽車各個電子控制單元的核心部件，是獲取信息的工具，傳感器的輸出特性直接影響整個系統(tǒng)的性能,但該特性易受溫度因素干擾，進而造成傳感器監(jiān)測、控制、測量精
3、度降低，因此傳感器溫度補償算法的研究對提高傳感器的測量精度具有重要的現(xiàn)實意義。隨著人工智能特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，為傳感器溫度補償?shù)乃惴ㄌ峁┝诵碌挠行侄?，對于不同的算法，都具有自己的?yōu)缺點。通過實驗，將實驗數(shù)據(jù)與理論數(shù)據(jù)進行對比找到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補償算法的優(yōu)缺點，使其更好地應(yīng)用于實踐中。關(guān)鍵詞：壓力傳感器;溫度補償;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ABSTRACTPressuresensorsusuallywidelyuseintheprocessofmonitorandcontrolintheindustrialproduction,andthesensorsisalsothe
4、coreofthecontrolunitintheautomobilecontrolsysteminoureverydaylife,theoutputcharacteristicofthesensorsdirectlyeffecttheentiresystem'performances,butiteasilysufferfromthefactoroftemperature.,andthencausethedropoftheprecisionofthesensors'monitored、controlled、measurableproperties,sotoresearcht
5、hetemperaturecompensationalgorithmofthesensorsissignificantfortheadvanceoftheaccuracyofmeasurement.FollowingthedevelopingoftheartificialintelligenceespeciallytheNeuralnetworktechnology,itprovidesneweffectivemeansforthesensors'temperaturecompensationalgorithm,differentalgorithmhasitsownmeri
6、tsanddrawbacks.Accordingtothecontrastoftheexperimentaldataandtheoreticaldataintheexperiment,andthenfindthemeritsanddrawbacksoftheNeuralnetworkalgorithmsfortemperaturecompensationofpressuresensors,inordertomakefulluseofintheprocessofpractice.Keywords:PressureSensors;TemperatureCompensation;
7、NeuralNetwork1引言測試技術(shù)中將測試分為電參數(shù)的測量與非電參數(shù)的測量。電參數(shù)有：電壓、電流、功率、頻率、阻抗、波形等，這些參量都是表征系統(tǒng)或設(shè)備性能的。非電參數(shù)有：機械量（如位移、速度、加速度、力、應(yīng)力等）、化學(xué)量（如濃度、成分等）、生物量（霉、組織等）。在生活實踐中，經(jīng)常遇到的是非電量的測量?，F(xiàn)在非電量的測量大部分是用電測量的方法去完成的，其中的關(guān)鍵技術(shù)就是如何將非電量轉(zhuǎn)換成電量，即傳感器技術(shù)。從生產(chǎn)實踐看，從人們?nèi)粘５囊率匙⌒械礁鞣N復(fù)雜的工程，都離不開傳感器。例如，工廠自動化中的柔性制造系統(tǒng)FMS、
