基于粒子群算法的传感器动态补偿及LabVIEW实现(英文)

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以冲击波压力测试为背景,介绍了一种基于粒子群优化算法(PSO)的动态补偿数字滤波器的设计方法。对压力传感器进行动态校准实验和计算机仿真,根据传感器动态标定时的输入输出数据及参考模型,利用粒子群优化算法进行寻优,得到的全局最优值即为传感器动态补偿器的系数,并利用LabVIEW平台完成了动态补偿滤波器的设计。实验结果表明:经过补偿器处理后的信号与输入的被测信号有良好的一致性。 Based on the shock wave pressure test, a design method of dynamic compensation digital filter based on Particle Swarm Optimization (PSO) is introduced. The dynamic calibration experiment and computer simulation of the pressure sensor are carried out. According to the input and output data and the reference model of the dynamic calibration of the sensor, the particle swarm optimization algorithm is used to optimize. The global optimum value is the coefficient of the sensor dynamic compensator. The LabVIEW platform completes the design of the dynamic compensation filter. The experimental results show that the signals processed by the compensator are in good agreement with the input signals.
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