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SOS压力传感器温度的补偿
被引量：
3
1
作者
莫长涛
陈长征
+1 位作者
张黎丽
孙凤久
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期160-163,共4页
分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意...
分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现硅 蓝宝石压力传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出·
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关键词
硅-蓝宝石压力传感器
环境温度
非线性
神经网络
共轭梯度算法
补偿
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职称材料
题名
SOS压力传感器温度的补偿
被引量：
3
1
作者
莫长涛
陈长征
张黎丽
孙凤久
机构
东北大学理学院
沈阳工业大学诊断与控制中心
哈尔滨商业大学基础部
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期160-163,共4页
基金
黑龙江省'九五'攻关项目(G98A10 3)
文摘
分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现硅 蓝宝石压力传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出·
关键词
硅-蓝宝石压力传感器
环境温度
非线性
神经网络
共轭梯度算法
补偿
Keywords
sos
(
silicon
on
sapphire
)
pressure
sensor
ambient temperature
n
on
-linearity
neural network
c
on
jugate gradient optimum algorithm
compensati
on
分类号
TH862.1 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SOS压力传感器温度的补偿
莫长涛
陈长征
张黎丽
孙凤久
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
3
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参考文献
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