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1.
董希林 《常州技术师范学院学报》1999,5(2):27-32
电阻式传感器的非线性是傅各经常需要处理的问题,针对铂电阻在测量温度中存在的非线性,分析了产生非线性误差的主要原因,讨论了改善铂电阻线性度以及消除测量电路非线性的方法,给出的方法简易易行,具有实用性。 相似文献
2.
针对湿度传感器因湿滞或温度漂移等因素引起的非线性问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)融合优化神经网络(BP)传感器校准改进措施。以HR202电阻型湿度传感器为例,分别在5个温度和10种饱和盐溶液标准湿度环境下进行测试,对采集的数据首先利用PCA算法"降维",通过提取温度和湿滞补偿的主要信息,在原信息损失较小的前提下,将BP传感器校准多维问题简化,然后采用GA-BP对样本进行训练。经实验测试和Matlab平台仿真研究结果表明,基于PCA和GA融合算法处理的神经网络对湿度传感器定标校准数据相比该产品示值校准精度从±5%RH提高到±3%RH,训练速度相比传统BP方法提高3~5倍。该方法在湿度传感器校准测量精度提高方面有参考价值。 相似文献
3.
李俊华 《常熟理工学院学报》2009,23(8):83-85
在单自由度磁悬浮系统中,为了得到转子的稳定悬浮,必须由系统中的位移传感器提供转子的准确位置信息．这就要求对传感器测得的电压信号进行处理,这些信号在很大范围内是非线性的,从而限制了其测量范围．为了使转子在大范围内稳定悬浮,需要对传感器的信号作线性处理．本文根据所测得的电涡流位移传感器的特性曲线,用软件补偿的方法对此传感器进行了线性补偿,从而扩大了传感器的线性范围．实践表明,用此方法对传感器线性补偿后,转子的稳定悬浮范围扩大很多． 相似文献
4.
《实验室研究与探索》2013,(11):69-73
对热敏电阻,PTC、NTC传感器的R-T特性测试用不同的数据处理方法结果有很大不同。基于Matlab对NTC的测试数据处理,采用了如下方法:①求出电阻常数B,建立B参数Hart方程;②将采样点数据按照Hart方程,以温度、阻值、B参数最佳值为初始值作最小二乘拟合,非线性回归,得到新系数的Hart方程;③完全不参考Hart方程直接对采样点进行25阶最小二乘非线性拟合。对这3种类型的处理方法从残差、精度、方便程度及扩展范围等方面进行比较。 相似文献
5.
《濮阳职业技术学院学报》2019,(4):55-58
在数据量测领域,对运动目标当前的运动状态进行滤波,并对目标未来的运动状态进行预测,讨论线性的数据平滑处理、最小二乘和卡尔曼滤波,通过非线性地扩展卡尔曼滤波进行仿真实验。线性与非线性滤波方法是多传感器数据预处理的主要工具,仿真实验表明,滤波方法能够有效处理运动目标量测误差。 相似文献
6.
本文针对传感器实验教学中存在的数据处理难的问题,利用MATLAB软件给出了传感器实验数据的处理和标定的方法和实例,介绍了cftool具箱的功能,并应用到传感器标定中的拟合、绘图和建模工作中。我们编写了相关程序,计算了非线性误差、灵敏度和滞后误差等传感器静态标定指标。这对传感器综合性实验和开放性实验内容的丰富提供了一种新的思路。 相似文献
7.
为满足磁性液体表观密度测试需要,研制了智能化磁性液体表观密度测试仪。根据单臂天平法的测试原理,利用可控升降台和程控电源实现磁场梯度变化,通过力敏传感器和AD转换器完成测锤力-电信号转换和处理,在单片机控制下将测试数据发送至上位机。设计基于LabVIEW的上位机操作程序,在"高度恒定改变磁场"和"磁场恒定改变高度"两种测试条件下,直接点击操作界面程控电源和步进电机各控制按钮,实现数据接收和处理、参数调节、结果显示和保存等功能。对自行制备的白油基磁性液体测试结果表明,表观密度随励磁电流增大而非线性增大;随测锤相对高度升高而非线性减小。全部测试操作过程简单方便,结果显示直观,提高了测量精度,满足在不同条件下磁性液体特性测试的需求。 相似文献
8.
在进行红外光敏传感器的非线性特性测试时,由于外部因素对此传感器的影响很大,当温度极高或极低时,是无法用人手动操作完成的,当时间持续时间过长或间隔过短时,都需要有自动测试系统的支持。当传感器进行大规模生产时,由于器件的离散性,我们需要对每一个传感器进行测试、制表,所以必须建立一套高效的自动测试系统。 相似文献
9.
在传感器测量系统中,针对传感器放大器的零点漂移问题而产生的测量精度低问题,提出了零点漂移产生的原因,并根据实际情况设计了几种传感器自动调零补偿电路,分析了各种补偿电路的工作原理,对提高传感器测试精度有一定的意义。 相似文献
10.
提出了一种基于Volterra系数模型, 用于提高非线性传感器性能的新方法. Volterra模型可作为一个非线性滤波器用于降低传感器的噪声, 并可对传感器进行非线性补偿. 在实验中, 采用精度较低的压力传感器MPX10作为实验传感器, 采用具有较高精度的传感器MPX2010产生构建Volterra模型的训练学习数据. 仿真实验表明, 利用Volterra 模型进行滤波, 传感器MPX10的精度由原来的0. 354～0. 42 变为 0. 041～0. 053. 由此可见该方法可有效地提高传感器的性能与精度, 并具有较高的环境适应能力. 相似文献