《光纤光栅应变传感器温度补偿系统研究》PDF+DOC

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2. 《光纤光栅应变传感器温度补偿》PDF+DOC 光纤光栅传感器在应变测量方面有着非常广泛的应用。但在测量过程中受温度和应变两种因素的影响，常会导致测量结果的准确度受到一定程度的影响，不能很好的满足实际需要。采用BP神经网络算法，通过实验样本训练建立神经网络结构，来降低温度对测量结果误差的影响。通过实验验证，在整个传感器温度测量范围内，使用BP神经......
3. 《基于神经网络的气体预警穿戴系统的温度补偿》PDF+DOC 气体预警穿戴系统采用电化学气体传感器检测作业现场的危害气体浓度，通常采用一元非线性回归模型对单一浓度下气体检测进行补偿来减少温度对浓度检测的影响，但此方法在特定浓度范围内工作就会有失其检测的准确性。该文采用BP神经网络模型对气体和温度传感器进行有效的数据融合，在特定浓度范围内消除温度对气体传感器交叉......
4. 《双光纤Bragg光栅用于FBG型传感器的温度补偿》PDF+DOC 理论分析了FBG型传感器的温度应变交叉敏感机制，利用温度和应变响应相同的光栅对实现了光纤Bragg光栅应力/应变传感器的温度补偿，有效的消除了交叉敏感对FBG型传感器测量精度的影响，有利于光纤Bragg光栅传感器的实用化。...
5. 《基于应变测量中光纤Bragg光栅温度补偿方案设计》PDF+DOC 设计两种温度分离和温度补偿方案来解决光纤Bragg光栅对温度、应变交叉敏感的问题，两种方案都采用Bragg光栅与长周期光栅相结合的方式，利用长周期光栅对温度具有高灵敏度的特性，且都避免在同一光纤、同一位置处写入两种光栅技术难，要求高的问题，并对两种方案的优点及不足之处进行分析说明。...
6. 《基于神经网络的光纤光栅压力传感器的温度补偿》PDF+DOC 针对光纤光栅自身对温度和应变的交叉敏感性，以及光纤光栅压力传感器的输出受环境温度影响很大且不易消除的问题，以聚合物封装的光纤光栅传感器为例，提出了用BP神经网络实现光纤光栅压力传感器温度补偿的方法，解决了传感器输出特性的非线性校正的问题.通过Matlab仿真结果显示，系统最大测量误差由1915%降低......
7. 《基于神经网络的光纤光栅电流传感器的温度补偿》PDF+DOC 分析了光纤光栅电流传感器的温度特性，表明传感器的输出受环境温度的影响大且很难消除。利用神经网络具有可以逼近任意非线性函数的特点，提出了用人工神经网络对光纤光栅电流传感器进行温度补偿的方法，实现传感器输出特性的非线性校正。通过Matlab语言编程仿真实验表明，该方法可以有效地消除温度的影响。...
8. 《具有温度自补偿功能的新型光纤光栅应变传感器的研究》PDF+DOC 分析了光纤光栅的温度应变交叉敏感的机理，设计并制作了一种新型的具有温度补偿和应变增敏效果的光纤布拉格光栅应变传感器.实验结果表明，在-10~50℃的温度变化范围内，传感器实现了良好的温度补偿和应变增敏效果，温度敏感性降低至封装前的1/10，应变敏感性增至原来的1.17倍。...
9. 《基于BP神经网络的加速度计温度补偿方法研究》PDF+DOC 本文章基于CS-3LAS-03加速度计，提出了利用BP神经网络来进行加速度计温度补偿，并在MATLAB环境下建立了基于BP神经网络的温度补偿模型，首先介绍了加速度和温度的采集系统的设计，然后对采集到的加速度值进行温度补偿，经过对实验数据的融合处理表明，该方法可极大的减小温度漂移，具有广泛的应用前景。...
10. 《压力传感器温度补偿的BP神经网络算法》PDF+DOC 压阻式压力传感器易受工作温度影响，存在着温度漂移现象.为了提高测量的准确度，采用BP人工神经网络的数据融合处理法对温度漂移进行补偿.分析比较了补偿前后的数据，补偿后的温度灵敏度系数和零位灵敏度系数提高了2个数量级.实验结果表明，该方法有效地抑制了温度对压力传感器的影响，提高了传感器的稳定性和准确性。...