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基于NSGA-Ⅱ&BP的应变片式压力传感器温度补偿研究
被引量：
15
1
作者
郭志君
卢文科
+2 位作者
左锋
张珏
丁勇
《中国测试》
CAS
北大核心
2020年第6期72-77,共6页
应变片式压力传感器容易受到温度的影响,需要对该传感器进行温度补偿,针对该问题提出一种带精英策略的快速非排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与BP神经网络相结合的软件补偿模型。该模型将BP神经网络中2个输出值与期望值误差作为NSGA-Ⅱ同时寻求...
应变片式压力传感器容易受到温度的影响,需要对该传感器进行温度补偿,针对该问题提出一种带精英策略的快速非排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与BP神经网络相结合的软件补偿模型。该模型将BP神经网络中2个输出值与期望值误差作为NSGA-Ⅱ同时寻求最小的2个目标,对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,克服单一BP神经易陷入局部极小值的缺陷。通过该算法模型对不同温度下压力传感器的输出值进行数据融合,研究结果表明,补偿后的传感器零位温度系数(α0)和灵敏度温度系数(αs)均提高两个数量级,从而证明NSGA-Ⅱ&BP算法的温度补偿模型可以有效提高该传感器的温度稳定性。
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关键词
应变片式压力传感器
温度补偿
带精英策略的快速非排序遗传算法
BP神经网络
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职称材料
题名
基于NSGA-Ⅱ&BP的应变片式压力传感器温度补偿研究
被引量：
15
1
作者
郭志君
卢文科
左锋
张珏
丁勇
机构
东华大学信息科学与技术学院
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2020年第6期72-77,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61274078)。
文摘
应变片式压力传感器容易受到温度的影响,需要对该传感器进行温度补偿,针对该问题提出一种带精英策略的快速非排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与BP神经网络相结合的软件补偿模型。该模型将BP神经网络中2个输出值与期望值误差作为NSGA-Ⅱ同时寻求最小的2个目标,对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,克服单一BP神经易陷入局部极小值的缺陷。通过该算法模型对不同温度下压力传感器的输出值进行数据融合,研究结果表明,补偿后的传感器零位温度系数(α0)和灵敏度温度系数(αs)均提高两个数量级,从而证明NSGA-Ⅱ&BP算法的温度补偿模型可以有效提高该传感器的温度稳定性。
关键词
应变片式压力传感器
温度补偿
带精英策略的快速非排序遗传算法
BP神经网络
Keywords
strain gauge pressure sensor
temperature compensation
fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm
BP neural network
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于NSGA-Ⅱ&BP的应变片式压力传感器温度补偿研究
郭志君
卢文科
左锋
张珏
丁勇
《中国测试》
CAS
北大核心
2020
15
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