基于改进聚类算法的传感器非线性数据拟合研究

针对传感器输出电信号与物理量之间存在的非线性问题,提出了一种新的曲线拟合方法。该方法通过将改进的粒子群优化算法,混沌搜索法和改进的模糊C-均值算法相结合,对实验数据搜索聚类中心点,然后利用分段线性逼近对传感器输入输出关系进行拟合。介绍了粒子群优化算法和模糊C-均值算法,给出了相关的公式推导过程,对传感器输出电信号与物理量的对应关系进行曲线拟合,最后将该方法应用于电涡流智能传感器。实验结果表明,该方法精度高、可靠性好,具有较强的自适应性和快速性,能够更准确的将电信号转换为物理量。