电子器件
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전자기건
JOURNAL OF ELECTRON DEVICES
2013年
6期
924-927
,共4页
匡亮%张小瑞%施珮%印晶
劻亮%張小瑞%施珮%印晶
광량%장소서%시패%인정
称重传感器%蠕变%RBF网络%CC2530%ZigBee
稱重傳感器%蠕變%RBF網絡%CC2530%ZigBee
칭중전감기%연변%RBF망락%CC2530%ZigBee
load cell%creep%RBF(Radical Basis Function) network%CC2530%ZigBee
称重传感器的蠕变是影响精度的主要因素之一.针对传感器蠕变的实时性与非线性,建立了称重传感器蠕变补偿的RBF网络模型.设计硬件采集电路并采用低功耗处理器对传感器数据进行软件补偿.仿真结果表明,RBF神经网络具有很强的逼近非线性函数和自学习能力,能够对称重传感器的蠕变误差进行修正.补偿后的蠕变误差减小至0.005％以内,补偿效果明显.
稱重傳感器的蠕變是影響精度的主要因素之一.針對傳感器蠕變的實時性與非線性,建立瞭稱重傳感器蠕變補償的RBF網絡模型.設計硬件採集電路併採用低功耗處理器對傳感器數據進行軟件補償.倣真結果錶明,RBF神經網絡具有很彊的逼近非線性函數和自學習能力,能夠對稱重傳感器的蠕變誤差進行脩正.補償後的蠕變誤差減小至0.005％以內,補償效果明顯.
칭중전감기적연변시영향정도적주요인소지일.침대전감기연변적실시성여비선성,건립료칭중전감기연변보상적RBF망락모형.설계경건채집전로병채용저공모처리기대전감기수거진행연건보상.방진결과표명,RBF신경망락구유흔강적핍근비선성함수화자학습능력,능구대칭중전감기적연변오차진행수정.보상후적연변오차감소지0.005％이내,보상효과명현.
