毕业设计（论文）-基于神经网络的压力传感器温度补偿算法的研究

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1、天津农学院毕业设计中文题目:基于神经网络的压力传感器温度补偿算法的研究英文题目:ThestudyaboutPressuresensorsbasedonneuralnetworkalgorithmsfortemperaturecompensation学生姓名系别机电工程系专业班级2006级测控技术与仪器专业1班指导教师成绩评定2010年6月日目录1引言12压力传感器温度补偿的相关内容12.1压力传感器温度补偿的原因及方法12.2压力传感器温度补偿算法的研究现状及发展趋势33神经网络的简介43.1神经网络的基本内容43.2神经

2、网络在压力传感器温度补偿中的应用63.2.1BP神经网络的基本内容63.2.2RBF神经网络的基本内容74压力传感器温度补偿算法的研究84.1插值算法在压力传感器温度补偿中的应用84.1.1插值算法的原理84.1.2插值算法在压力传感器温度补偿中的应用94.2基于BP神经网络的压力传感器温度补偿算法的应用104.3基于RBF神经网络的压力传感器温度补偿算法的应用124.4三种温度补偿算法的对比及结论13参考文献15致谢16附录1：外文文献原文17附录2：英文文献中文译文28附录3：37摘要在工业生产中，监测和控制生产过程中

3、的经常需要使用压力传感器，并且日常生活中传感器也是汽车各个电子控制单元的核心部件，是获取信息的工具，传感器的输出特性直接影响整个系统的性能,但该特性易受温度因素干扰，进而造成传感器监测、控制、测量精度降低，因此传感器温度补偿算法的研究对提高传感器的测量精度具有重要的现实意义。随着人工智能特别是神经网络技术的发展，为传感器温度补偿的算法提供了新的有效手段，对于不同的算法，都具有自己的优缺点。通过实验，将实验数据与理论数据进行对比找到基于神经网络的压力传感器温度补偿算法的优缺点，使其更好地应用于实践中。关键词：压力传感器;温度

4、补偿;神经网络ABSTRACTPressuresensorsusuallywidelyuseintheprocessofmonitorandcontrolintheindustrialproduction,andthesensorsisalsothecoreofthecontrolunitintheautomobilecontrolsysteminoureverydaylife,theoutputcharacteristicofthesensorsdirectlyeffecttheentiresystem'performa

5、nces,butiteasilysufferfromthefactoroftemperature.,andthencausethedropoftheprecisionofthesensors'monitored、controlled、measurableproperties,sotoresearchthetemperaturecompensationalgorithmofthesensorsissignificantfortheadvanceoftheaccuracyofmeasurement.Followingthede

6、velopingoftheartificialintelligenceespeciallytheNeuralnetworktechnology,itprovidesneweffectivemeansforthesensors'temperaturecompensationalgorithm,differentalgorithmhasitsownmeritsanddrawbacks.Accordingtothecontrastoftheexperimentaldataandtheoreticaldataintheexperi

7、ment,andthenfindthemeritsanddrawbacksoftheNeuralnetworkalgorithmsfortemperaturecompensationofpressuresensors,inordertomakefulluseofintheprocessofpractice.Keywords:PressureSensors;TemperatureCompensation;NeuralNetwork1引言测试技术中将测试分为电参数的测量与非电参数的测量。电参数有：电压、电流、功率、频率、阻抗、

8、波形等，这些参量都是表征系统或设备性能的。非电参数有：机械量（如位移、速度、加速度、力、应力等）、化学量（如浓度、成分等）、生物量（霉、组织等）。在生活实践中，经常遇到的是非电量的测量。现在非电量的测量大部分是用电测量的方法去完成的，其中的关键技术就是如何将非电量转换成电量，即传感器技术。从生产实践看，