【摘 要】
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新研制或生产的压力变送器需对它的技术性能指标进行全面检测,保证量值的精准输出.压力传感器经过一段时间储存积累使用或修理后也要对它主要的技术性能进行二次检定,保证其性能指标达到要求标准.现实生产中及工作环境的影响导致其输出产生非线性输出,因此提出一种基于三阶非线性多项式的逆模型进行压力变送器的非线性校准和采用改进粒子群优化算法的小波神经网络模型对其进行温度补偿校准.经过非线性校准后的输出最大绝对误差和常用的端基平移法相比,最大绝对误差从6.0265减小到了0.3086,经过改进粒子群优化算法进行温度补偿校准
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院 西安710021
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新研制或生产的压力变送器需对它的技术性能指标进行全面检测,保证量值的精准输出.压力传感器经过一段时间储存积累使用或修理后也要对它主要的技术性能进行二次检定,保证其性能指标达到要求标准.现实生产中及工作环境的影响导致其输出产生非线性输出,因此提出一种基于三阶非线性多项式的逆模型进行压力变送器的非线性校准和采用改进粒子群优化算法的小波神经网络模型对其进行温度补偿校准.经过非线性校准后的输出最大绝对误差和常用的端基平移法相比,最大绝对误差从6.0265减小到了0.3086,经过改进粒子群优化算法进行温度补偿校准后的输出精度从0.386%降低到0.091%,实现了压力变送器高精度的输出.
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