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《基于PSO的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在壓力傳感器溫度補償中的應(yīng)用.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第27卷第3期傳感技術(shù)學(xué)報V01．27N0．3CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSMar．20142014年3月TheApplicationofBPNeuralNetworkBasedonPSOAlgorithmtoPressureSensorTemperatureCompensationSUNYanmei，MIAOFengjuan，TAOBairui(UniversityQiqiharInstituteCommunicationsandElectronicsEngineering，QiqiharHeil
2、ongfiang161006，China)Abstract：Forthetemperaturedriftofthesiliconpiezoresistivepressuresensor，compensationmethodbyBackPropagation(BP)networkbasedonParticleSwarmOptimization(PSO)algorithmhasbeenproposed．Thismodelhasovercornedthedrawbackofslowconvergenceandeasilytrappinginth
3、elocalminimumofBPnetworkthroughglobalsearchweightandthresholdinPSOalgorithm．Thesimulationexperimentresultsshowthatthemodelcandepressthetemperaturedriftofthesiliconpiezoresistivepressuresensoreffectively，andthestabilityandaccuracyofthesiliconpiezoresistivepressuresensorare
4、improvedgreatly．Keywords：temperaturecompensation；particleswarmoptimizationalgorithm；BPnetwork；pressuresensorEEACC：2520C；2560Ldoi：10．3969／j．issn．1004-1699．2014．03．013基于PSO的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在壓力傳感器溫度補償中的應(yīng)用術(shù)孫艷梅，苗鳳娟，陶佰睿(齊齊哈爾大學(xué)通信與電子『干旱學(xué)院，黑龍江齊齊哈爾161006)摘要：針對硅壓阻式壓力傳感器的溫度漂移問題，提了基T：粒子群優(yōu)化算法PSO
5、(ParticleSwarmOptimizationAlgorithm)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度補償模型，通過粒子群化算法對BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閩值進行全局尋優(yōu)，克服了BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和易陷入局部極值的缺陷，而且溫度補償?shù)木容^高。研究結(jié)果表明，陔方法有效的抑制了溫度塒壓力傳感器輸?shù)挠绊?，提高_r傳感器的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性．、關(guān)鍵詞：溫度補償；粒子群優(yōu)化算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；壓力傳感器中圖分類號：TP212文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1004-1699(2014)03-0342—05目前，在壓力測量領(lǐng)域中，硅壓阻式壓力傳感器從某點開始沿誤差函數(shù)的斜面逐漸
6、達到最小值．，是使用最多的一種，由于半導(dǎo)體材料的壓阻系數(shù)具誤差函數(shù)一般存在多處曲面谷，梯度下降法只能有較大的溫度系數(shù)，導(dǎo)致硅壓阻式壓力傳感器的輸搜索到誤差曲面的某一低谷，但無法跳m，也就搜索出極易受到溫度的影響，即存在溫度漂移問題、溫不到其他更小的誤差，即陷入局部極小，而粒子群優(yōu)度漂移嚴(yán)重制約著硅壓阻式壓力傳感器的測量精度化算法通過追隨當(dāng)前搜索到的最優(yōu)值可進行全局尋和應(yīng)用領(lǐng)域，為消除非目標(biāo)參量(溫度)對壓阻式壓優(yōu)，可以有效的解決BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和易陷入力傳感器輸出特性的影響，壓阻式壓力傳感器的溫局部極小的問題?。。。度補償研究一直在進行
7、。1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是溫度補償中使用最為廣泛的一種，它具有強大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)示意圖力，但}}j于BP算法的本質(zhì)是梯度下降法的一如圖1所示。種迭代學(xué)習(xí)，梯度下降法進行穩(wěn)定學(xué)習(xí)要求學(xué)習(xí)率網(wǎng)中，P為輸入，R為維數(shù)；為隱含層神經(jīng)元個很小，[大j此使得收斂速度很慢。梯度下降法訓(xùn)練時數(shù)；s為輸出層神經(jīng)元個數(shù)；W為隱層神經(jīng)元權(quán)值；項目來源：國家f1然科學(xué)基金項日(61204127)；黑龍江省自然科學(xué)基金項目(F201332)；黑尼江省普通高等學(xué)校新世紀(jì)優(yōu)秀人才培養(yǎng)計劃項閂(1253一NECT025
8、)收稿日期：2013—12—23修改日期：2014—03—09第3期孫艷梅，苗鳳娟等：基于PSO的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在壓力傳感器溫度補償中的應(yīng)用343式中，為慣性權(quán)重；c和c為學(xué)習(xí)因子；m，、m為介
