随着现代科学技术的发展，现代工业对位移测量的要求越来越高，人们急切需要一批位移测量仪器来满足现代工业制造的要求。在众多的位移测量仪器中，电容式位移传感器以其结构简单、良好的测量精度和灵敏度、以及优良的动态性能等特点在航空航天、医疗器械以及汽车制造等领域有着广泛的应用。然而不可否认的是它依然有着一些不容忽视的问题需要现代科研人员去解决。比如它容易受到环境温度的影响而产生温度漂移，并且容易产生边缘效应和寄生电容，而这些因素会严重影响其测量精度。然而随着人工智能以及机器学习的发展，人们为克服这一问题找到了新的途径，即人们可通过运用人工智能和机器学习技术来改进传统的电容式位移传感器，使得其具备更好的抗温度干扰性能，从而具备更高的测量精度，而这就是智能传感器技术。
　　本文主要围绕着研制出高测量精度的传感器这一核心问题来展开研究，并将传统的电容式位移传感器与单片机系统结合以实现传感器的智能化。具体的研究工作如下:
　　(1)首先介绍了各种电容传式位移感器的测量原理，主要对变极距型、变介质常数型以及变面积型的电容式位移传感器进行原理分析和比较，最终确立了以差动变面积型作为本文的电容式位移传感器的基本结构。
　　(2)为了减小环境因素对电容式位移传感器的测量精度的影响，必须选择合适的材料来研制高测量精度的传感器。本文经过结合实际情况来分析，最终选用了温度系数较低的黄铜来作为传感器的基本研制材料。
　　(3)为了实现对电容进行测量，需要将电容量转化为电压量，为此本为设计了电容/电压转换器。
　　(4)对于差动变面积型的电容式位移传感器来说，其边缘效应不可避免，本文采用了等位环技术克服了边缘效应的影响。
　　(5)对于差动变面积型的电容式位移传感器来说，产生寄生电容也是其先天缺陷。本文采用了整体屏蔽与电缆屏蔽相结合的抑制消除法来克服这一问题。
　　(6)外界温度的变化也会对电容式位移传感器的测量精度产生较大的影响。为了减少温度因素对电容式位移传感器的影响，必须对该传感器进行温度补偿。本文利用自适应遗传算法（AGA）对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行优化，从而建立起自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机（AGA-LSSVM）温度补偿模型，然后利用此模型对电容式位移传感器进行温度补偿。经过温度补偿后，其灵敏度温度系数αs由6.31×10-3℃-1提升到2.56×10-4℃-1，提升了一个多数量级；温度附加误差的相对值δt由23.26%提升到0.38%，也提升了一个多数量级，从而提高了传感器的抗温度干扰性能。在本文中最小二乘支持向量机(LSSVM)、遗传算法优化最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）和自适应遗传算法优化支持向量机(AGA-SVM)算法模型也被用来对电容式位移传感器进行温度补偿,并将温度补偿结果进行比较，结果表明利用AGA-LSSVM算法模型对电容式位移传感器进行温度补偿具有较大的优越性。
　　(7)本文将AGA-LSSVM算法模型保存在STM32F407ZGT6单片机内，并将传统的电容式位移传感器与STM32F407ZGT6单片机连接到一起，从而组成一套完整的电容式位移传感器智能化测量系统。在这套智能化系统中，主要包括STM32F407ZGT6芯片、电容/电压转换器、A/D转换模块、温度采集模块、TFT-LCD液晶显示模块、按键模块、报警模块和RS485串口通信模块。除此之外，本文设计了各模块对应的软件程序，最终确保整个智能化测量系统正常运行。
　　(8)最后通过调试相关硬件和软件部分得到了TFT-LCD液晶显示结果，并计算了系统的相关参数，结果表明该电容式位移传感器智能化测量系统能够实现对位移的正确测量。