基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補(bǔ)償算法的研究 畢業(yè)論文

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1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補(bǔ)償算法的研究ThestudyaboutPressuresensorsbasedonneuralnetworkalgorithmsfortemperaturecompensation目錄1引言12壓力傳感器溫度補(bǔ)償?shù)南嚓P(guān)內(nèi)容12.1壓力傳感器溫度補(bǔ)償?shù)脑蚣胺椒?2.2壓力傳感器溫度補(bǔ)償算法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)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(bǔ)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(bǔ)償算法的研究84.1插值算法在壓力傳感器溫度補(bǔ)償中的應(yīng)用84.

2、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(bǔ)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(bǔ)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(bǔ)償算法的應(yīng)用124.4三種溫度補(bǔ)償算法的對(duì)比及結(jié)論13參考文獻(xiàn)15致謝16附錄1：外文文獻(xiàn)原文17附錄2：英文文獻(xiàn)中文譯文28附錄3：37摘要在工業(yè)生產(chǎn)中，監(jiān)測(cè)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(gè)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(gè)系統(tǒng)的性能,但該特性易受溫度因素干擾，進(jìn)而造成傳感器監(jiān)測(cè)、控制、測(cè)量精度降低，因此傳感器溫度補(bǔ)償算法的研究對(duì)

3、提高傳感器的測(cè)量精度具有重要的現(xiàn)實(shí)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(bǔ)償?shù)乃惴ㄌ峁┝诵碌挠行侄?，?duì)于不同的算法，都具有自己的優(yōu)缺點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)，將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與理論數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比找到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力傳感器溫度補(bǔ)償算法的優(yōu)缺點(diǎn)，使其更好地應(yīng)用于實(shí)踐中。關(guān)鍵詞：壓力傳感器;溫度補(bǔ)償;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ABSTRACTPressuresensorsusuallywidelyuseintheprocessofmonitorandcontrolintheindustrialproduction,andthesensorsisalsothecoreofthecontroluni

4、tintheautomobilecontrolsysteminoureverydaylife,theoutputcharacteristicofthesensorsdirectlyeffecttheentiresystem'performances,butiteasilysufferfromthefactoroftemperature.,andthencausethedropoftheprecisionofthesensors'monitored、controlled、measurableproperties,sotoresearchthetemperaturecompen

5、sationalgorithmofthesensorsissignificantfortheadvanceoftheaccuracyofmeasurement.FollowingthedevelopingoftheartificialintelligenceespeciallytheNeuralnetworktechnology,itprovidesneweffectivemeansforthesensors'temperaturecompensationalgorithm,differentalgorithmhasitsownmeritsanddrawbacks.Acco

6、rdingtothecontrastoftheexperimentaldataandtheoreticaldataintheexperiment,andthenfindthemeritsanddrawbacksoftheNeuralnetworkalgorithmsfortemperaturecompensationofpressuresensors,inordertomakefulluseofintheprocessofpractice.Keywords:PressureSensors;TemperatureCompensation;NeuralNetwork1引言測(cè)試技

7、術(shù)中將測(cè)試分為電參數(shù)的測(cè)量與非電參數(shù)的測(cè)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(jī)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(shí)踐中，經(jīng)常遇到的是非電量的測(cè)量?，F(xiàn)在非電量的測(cè)量大部分是用電測(cè)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(shí)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(dòng)化中的柔性制造系統(tǒng)FMS、計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)CIMS、大型發(fā)電廠