基于WNN-PSO的压力测量与校正方法

被引：1

作者：

李晓斌 ^{[1
]}

刘丁 ^{[1
]}

左磊 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安理工大学信息与控制工程研究中心

[2] 兰州理工大学电气与信息工程学院

来源：

传感技术学报 | 2007年 / 07期

关键词：

小波神经网络(WNN); 粒子群(PSO)优化; 高温气体压力测量; 非线性校正;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH823.2 [];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 081102 ;

摘要：

对压力(差压)传感器普遍存在的温度影响问题,以及目前常规压力(差压)传感器无法直接准确测量较高温气体压力的问题,本文提出了基于小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)方法的动态测量与校正方法,通过与已有方法的仿真比较,以及对阳极焙烧系统中高温烟气压力的实际测量应用表明,该方法优于原有的BP、WNN测量和校正方法.

引用

页码：1662 / 1665

页数：4

共 7 条

[1] 基于支持向量机的电容式压力传感器建模方法 [J].