發(fā)布時間：2018-05-21 03:10

  本文選題：應片式傳感器 + 非線性補償　； 參考：《儀器儀表學報》2017年03期

【摘要】：水分儀稱重傳感器的輸出與待烘干物重量存在一定的非線性關系,且烘干失重法對傳感器工作環(huán)境溫度影響也會造成稱重傳感器輸出的非線性變化。在分析傳統(tǒng)應片式傳感器非線性輸出的產(chǎn)生機理基礎上,提出一種基于變異粒子群-最小二乘支持向量機(PSO-LSSVM)的新型稱重傳感器非線性補償方案:首先采用噪聲協(xié)方差可變的卡爾曼濾波算法對稱重傳感器輸出數(shù)據(jù)進行濾波,減小噪聲的影響;再將濾波后的數(shù)值與環(huán)境溫度值作為回歸參量,建立基于LSSVM算法的水分儀稱重模型;利用變異PSO算法對模型進行參數(shù)尋優(yōu)。實驗表明,在220 g/0.001 g水分儀中采用本方法對傳感器輸出進行非線性補償后,稱量精度明顯優(yōu)于國家檢定規(guī)程標準;此外,該方法滿足在小訓練樣本條件下,具有很好的泛化性。
[Abstract]:There is a certain nonlinear relationship between the output of the moisture sensor and the weight of the object to be dried, and the influence of the drying weight loss method on the temperature of the sensor working environment will also cause the nonlinear change of the output of the weight sensor. On the basis of analyzing the mechanism of nonlinear output of traditional chip sensor, A novel nonlinear compensation scheme based on PSO-LSSVM-based variable particle swarm optimization (VPS-LSSVM) for weighing sensors is proposed. Firstly, the symmetric weight sensor output data are filtered by Kalman filter algorithm with variable noise covariance. The influence of noise is reduced, then the filtered value and ambient temperature are taken as regression parameters, and the weighing model of moisture meter based on LSSVM algorithm is established. The parameters of the model are optimized by mutation PSO algorithm. The experimental results show that the weighing accuracy of this method is obviously better than that of the national verification regulation standard after the nonlinear compensation of the sensor output in 220 g / 0.001 g moisture meter. In addition, the method can meet the requirements of small training samples and has a good generalization.
【作者單位】： 湖南大學電氣與信息工程學院;湖南師范大學工學院;
【基金】：國家自然科學基金(51205127) 湖南省科技計劃(2015WK3002)項目資助
【分類號】：TP212

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本文編號：1917472