基于RBF神经网络提高压力传感器精度的新方法

被引：14

作者：

赵望达

刘勇求

贺毅

机构：

[1] 中南大学防灾科学与安全技术研究所(铁道校区)

来源：

关键词：

压力传感器; 精度; 温度补偿; 径向基函数神经网络; 温度传感器DS18B20;

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：

传感器的温度漂移普遍存在 ,提出了一种新的补偿方法。用智能温度传感器DS18B2 0作为辅助传感器 ,结合主传感器测量变量 ,利用径向基函数 (RBF)神经网络构建双输入单输出网络模型 ,采用带遗忘因子的梯度下降算法实现了压力传感器高精度温度补偿 ,比普通补偿方法精度提高了 2～ 5倍。

引用

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