作者：郑磊,付敬奇,董新平 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2005年第12期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2005120250 DOC编号：DOCCGQJ2005120259 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 介绍了一种具有DeviceNet现场总线通信功能的智能差压传感器的设计，探讨了传感器输入输出特性曲线的非线性校正方法。通过内嵌的总线控制器(SJA1000)、报文收发器(82C251)和P89C668单片机等，该传感器可直接作为一个DeviceNet从节点工作；对传感器的输入输出特性曲线进行了建模，以软件手段实现高精度的非线性自校正功能。测试结果表明：该智能差压传感器不但具有DeviceNet现场总线输出功能，且经过多项式或神经网络建模的传感器非线性误差分别可达0.04%FS和0.02%FS。这为高精度传感器的制作提供了一种可行的方法。

    📙 相关资料

    1. 《压力传感器的校正的改进超限学习机方法》PDF+DOC 随着测试技术的发展，压力传感器被广发的应用于各种精密测量和检测领域。由于受到被测量对象、测量环境等因素影响，其输出会产生各种误差，而常用的神经网络不能很好解决此问题。文中提出一种采用小波函数和超限学习机相结合的新方法，阐述了传感器的非线性校正原理和小波函数超限学习机的实现过程，并分别采用BP神经网络......
    2. 《一种基于超限学习机的电子磁罗盘非线性误差补偿方法》PDF+DOC 针对磁罗盘传感器非线性校正中现有方法的不足，提出采用小波函数和双曲正弦函数作为超限学习机(ELM)的激活函数，并将此改进超限学习机用于磁罗盘的校正。同时，阐述了传感器的非线性校正原理，磁罗盘航向误差模型及改进超限学习机的实现过程，并分别采用BP神经网络法和传统ELM对磁罗盘进行非线性校正。实验结果表......
    3. 《基于函数链神经网络的传感器建模》PDF+DOC 现代测控系统对传感器的精度和工作条件提出了很高的要求.为此，人们不得不采取一些中间补偿和修正措施，实现抗干扰、线性化，以提高传感器和系统的性能.讨论基于函数链神经网络(FLNN)的传感器建模新方法，其精度提高，结构简单、使用灵活、建模容易，易于实时硬件实现.两个算例说明网络的训练和非线性逼近方法，显......
    4. 《传感器信息处理的人工神经网络方法的研究》PDF+DOC 本文主要根据人工神经网络自身的特点，从理论上分析了其应用于传感器信息处理的可行性，并就人工神经网络解决传感器信息融合和处理多传感器故障诊断等应用角度，探讨了人工神经网络的实际意义。...
    5. 《基于FLANN数据融合的传感器温度补偿及校正》PDF+DOC 提出了一种用函数连接型神经网络 (FLANN)数据融合及直线回归分析技术相结合实现传感器温度参量的补偿及其非线性校正的方法 .该方法将传感器线性段特性用回归方法进行拟合 ，得到直线校正方程 ；对传感器非线性特性采用参考温度参量与传感器输出值的FLANN数据融合 ，从而实现传感器温度补偿与非线性校正 ......
    6. 《基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正》PDF+DOC 针对最小二乘等传统方法的不足 ，提出了解决传感器系统非线性校正问题的遗传神经网络算法。计算机仿真表明 ，采用这里所提出的观点和方法 ，其拟合精度远高于传统上应用最为广泛的最小二乘法 ，并且具有较强的鲁棒性。而且 ，从所做的研究显示 ，该方法还可用于其它类似系统的非线性校正...
    7. 《一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法》PDF+DOC 介绍了基于 RBF神经网络的传感器建模新方法 ，其网络结构简单、收敛性好 .计算机仿真结果显示该模型能同时实现传感器的温度补偿和非线性校正 。...
    8. 《有理B样条函数在传感器线性化中的应用》PDF+DOC 提出一种基于有理B样条函数的传感器线性化方法。B样条函数具有良好的光滑性及逼近性，而非均匀有理B样条进一步引入权因子以及函数节点的非均匀化，使得每个控制点对整个曲线的影响更加灵活，曲线的连接、光滑更容易实现。因此，非均匀有理B样条能够保证建模精度，适用于传感器建模以实现线性化。详细介绍了基于非均匀有......
    9. 《基于模糊RBF神经网络的传感器动态特性补偿研究》PDF+DOC 为了改善传感器的动态特性，减小系统测量误差，分析了传感器动态性能补偿的基本原理，把模糊RBF神经网络应用到传感器的补偿环节。仿真实验表明，使用补偿的传感器输出达到稳态的时间比没有补偿的缩短了大约9ms，相应的动态特性指标也得到了较大的改善。把该算法用于对瓦斯传感器的非线性校正，大大提高了瓦斯检测的灵......
    10. 《传感器标定的非线性校正研究》PDF+DOC 针对传感器输入输出存在的非线性误差；本文利用曲线拟合法中的最小二乘拟合、多项式曲线拟合及神经网络拟合三种方法来对某压力传感器标定实验所得的数据进行非线性校正，并对拟合后的数据进行非线性分析；结果表明，通过以上三种曲线拟合方法都可以对传感器标定的数据进行校正，但神经网络拟合后的线性度相对最小二乘和多项......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。