传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2007年
1期
36-38
,共3页
热电偶%径向基函数神经网络%遗传算法%非线性校正%冷端补偿
熱電偶%徑嚮基函數神經網絡%遺傳算法%非線性校正%冷耑補償
열전우%경향기함수신경망락%유전산법%비선성교정%랭단보상
针对热电偶信号处理中的非线性校正和冷端补偿等突出问题,利用径向基函数(RBF)神经网络构造双输入单输出的网络模型,并采用遗传算法对网络结构和参数进行优化训练,同时完成了热电偶测温中的非线性校正和冷端补偿.经仿真实验证明:该方法的测量误差减小至0.095%,在较大范围内提高了热电偶温度测量的精度.
針對熱電偶信號處理中的非線性校正和冷耑補償等突齣問題,利用徑嚮基函數(RBF)神經網絡構造雙輸入單輸齣的網絡模型,併採用遺傳算法對網絡結構和參數進行優化訓練,同時完成瞭熱電偶測溫中的非線性校正和冷耑補償.經倣真實驗證明:該方法的測量誤差減小至0.095%,在較大範圍內提高瞭熱電偶溫度測量的精度.
침대열전우신호처리중적비선성교정화랭단보상등돌출문제,이용경향기함수(RBF)신경망락구조쌍수입단수출적망락모형,병채용유전산법대망락결구화삼수진행우화훈련,동시완성료열전우측온중적비선성교정화랭단보상.경방진실험증명:해방법적측량오차감소지0.095%,재교대범위내제고료열전우온도측량적정도.
