基于神经网络的铂电阻温度传感器非线性校正方法

简单介绍了当前铂热电阻应用存在的问题,提出了应用前向多层神经网络建立热电阻的逆模型进行非线性补偿,使得铂电阻的静态特性线性化。文中采用MATLAB为工具,对神经网络进行训练,获得权值、阈值,并以SIEMENS的S7-200为控制器,对加热炉进行控制。设计及实际应用表明,这种方法简单、实用、有效,大大方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用。