資料介紹
當(dāng)環(huán)境溫度變化時(shí)電容式壓力傳感器的非線性響應(yīng)特性也發(fā)生很大的變化,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)電容式壓力傳感器的響應(yīng)特性進(jìn)行自動(dòng)非線性補(bǔ)償,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能壓力傳感器。該系統(tǒng)由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,一個(gè)實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度的補(bǔ)償,另一個(gè)實(shí)現(xiàn)非線性補(bǔ)償。仿真結(jié)果表明,補(bǔ)償后的傳感器輸出誤差低于滿量程的±2.5%。
關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);自動(dòng)補(bǔ)償;智能傳感器
Abstract: The nonlinear response characteristics of a capacitive pressure sensor (CPS) changes when ambient temperature changes widely. An intelligent CPS based on artificial neural networks (ANN) is proposed to provide automatic nonlinear compensation and calibration of the CPS characteristics. The proposed ANN-based model is composed of two ANN schemes. The former provides temperature compensation, whereas the latter compensates the nonlinearity. The result of simulation shows that this CPS model can provide correct pressure readout within ±2.5% error (full scale).
Keywords: Artificial Neutral Networks; Automatic Compensation; Intelligent Sensor
關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);自動(dòng)補(bǔ)償;智能傳感器
Abstract: The nonlinear response characteristics of a capacitive pressure sensor (CPS) changes when ambient temperature changes widely. An intelligent CPS based on artificial neural networks (ANN) is proposed to provide automatic nonlinear compensation and calibration of the CPS characteristics. The proposed ANN-based model is composed of two ANN schemes. The former provides temperature compensation, whereas the latter compensates the nonlinearity. The result of simulation shows that this CPS model can provide correct pressure readout within ±2.5% error (full scale).
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