MPSO-SVM的压力传感器的非线性校正研究

被引：18

作者：

郭凤仪

郭长娜

王洋洋

机构：

[1] 辽宁工程技术大学电气控制工程学院

来源：

传感技术学报 | 2012年 / 25卷 / 02期

关键词：

压力传感器; 支持向量机; 改进粒子群; 非线性校正;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212.9 [传感器的应用];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

为了消除压力传感器受温度变化和电压波动的影响而产生的非线性特性,提出了改进粒子群优化支持向量机(MPSO-SVM)非线性校正,利用改进粒子群首先对支持向量机的参数进行搜索寻优,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,再根据支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,实现压力传感器非线性校正。实验结果表明,压力传感器的最大相对波动从原来的22.2%降为0.12%,有效地消除了温度和电压波动的影响,此方法实现简单、成本低,具有实用价值。

引用

页码：188 / 192

页数：5

共 11 条

[1]

支持向量机的理论与算法研究.[D].王国胜.北京邮电大学.2008, 10

[2]

Prediction method for surface finishing of spiral bevel gear tooth based on least square support vector machine.[J].马宁;徐文骥;王续跃;魏泽飞;庞桂兵;.Journal of Central South University of Technology.2011, 03

[3] 基于粒子群算法和支持向量机的故障诊断研究 [J].