基于傅立叶基神经网络的传感器非线性补偿方法

被引：2

作者：

徐理英 ^{[1
]}

何怡刚 ^{[2
]}

机构：

[1] 长沙理工大学电气与信息工程学院

[2] 湖南大学电气与信息工程学院

来源：

湖南师范大学自然科学学报 | 2009年 / 32卷 / 02期

关键词：

非线性补偿; 神经网络; 傅立叶函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了以神经网络为补偿环节,结合传感器构成的一种非线性补偿模型.基本思想是采用傅立叶基神经网络,以传感器的输出作为神经网络的输入样本,传感器的输入温度为神经网络的期望输出,通过调整神经网络权值使神经网络的输出与期望值近似,实现温度测量的非线性补偿.结果表明该方法有效提高了精度,是一种有效的传感器非线性补偿方法.

引用

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