基于RBF神经网络模型和SVM模型的压力传感器温度补偿方法

摘要：

压阻式压力传感器由于受环境温度影响会产生较大的温度漂移,测量精度明显降低,不利于其他依赖于压力数据的测控环节的工作.简要分析了当前常用的压力传感器温度补偿方法,然后采用RBF神经网络模型和支持向量机模型对压力传感器因温度变化所产生的非线性进行补偿.结果显示:传感器的温度漂移分别降低到0.6％ F.S和0.5％F.S.,大大提高了压力传感器的性能和测量精度.最后,通过补偿结果的对比分析,讨论了两种算法的优劣性.

关键词：温度漂移、压力传感器、智能算法

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.76(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6666-6670