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![基于SVR的傳感器靜態(tài)校正與動(dòng)態(tài)補(bǔ)償研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/a76b7d9a-b3c0-4576-a6d7-2c2fbce51322/a76b7d9a-b3c0-4576-a6d7-2c2fbce513221.gif)
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1、傳感器是測(cè)試系統(tǒng)中的關(guān)鍵器件,其測(cè)試精度對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的精度亦有決定性影響。因此,針對(duì)傳感器靜、動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行校正和補(bǔ)償?shù)难芯恳仓饾u成為該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究的重要課題。本論文主要利用支持向量回歸機(jī)對(duì)傳感器進(jìn)行非線性校正及動(dòng)態(tài)補(bǔ)償,有效改善了其測(cè)試精度。
本論文主要圍繞傳感器靜態(tài)非線性校正、動(dòng)態(tài)補(bǔ)償及動(dòng)態(tài)非線性特性分析三個(gè)主要問(wèn)題開(kāi)展相關(guān)的理論研究,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
首先,提出了一種利用支持向量回歸機(jī)(SVR)的靜
2、態(tài)非線性校正新方法,并將其成功應(yīng)用于電容壓力傳感器標(biāo)定。在該方法中,SVR被作為傳感器一個(gè)逆模型,通過(guò)該模型可自動(dòng)校正傳感器非線性特性帶來(lái)的影響。由于SVR有效地解決了小樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題,因此該方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)無(wú)特殊要求。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明,所提方法優(yōu)于現(xiàn)有標(biāo)定方法,其具有廣泛的應(yīng)用前景。
其次,探討了一種利用最小二乘支持向量回歸機(jī)(LS-SVR)進(jìn)行傳感器動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)姆椒?。該方法用等式約束代替了不等式約束,從而將二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為
3、線性矩陣方程求解。如此,該方法提高了補(bǔ)償模型參數(shù)估計(jì)精度,并加快了補(bǔ)償速度。用紅外熱電偶標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)果表明:該方法訓(xùn)練速度快、補(bǔ)償精度高、穩(wěn)定性好。
最后,提出一種基于SVR的傳感器動(dòng)態(tài)非線性分析方法。該方法中用非線性靜態(tài)子環(huán)節(jié)和線性動(dòng)態(tài)子環(huán)節(jié)串聯(lián)-Hammerstein模型來(lái)描述傳感器的動(dòng)態(tài)非線性特性。再利用函數(shù)展開(kāi)將模型非線性傳的遞函數(shù)轉(zhuǎn)換為線性模型,并通過(guò)SVR辨識(shí)。對(duì)壓力傳感器進(jìn)行動(dòng)態(tài)標(biāo)定實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明
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