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第四章基于BP网络的厚膜压力传感器非线性校正 简述了厚膜压力传感器结构原理和力学模型、传统非线性校正方法，以及用神经网络进行非线性校正的原理，探讨用BP神经网络实现厚膜压力传感器的非线性校正。并通过MATLAB神经网络工具箱进行仿真。研究结果表明：采用该方法对弹性体应变量与压力关系的非线性校正可以将标准误差减小2个数量级，简单而有效地实现传感器非线性校正。 厚膜压力传感器是利用厚膜应变电阻的压阻效应制作而成的新型传感器。具有工作温度范围宽、耐腐蚀、蠕变小、重复性好、性价比高等特点，在许多行业被广泛用来检测和控制气体、液体的压力。由于厚膜压力传感器力学模型的限制，传感器非线性问题导致传感器的精度不高，大量程情况下，厚膜电阻对压力响应存在严重的非线性关系，影响传感器的量程，进而限制了传感器应用领域的扩大。 为解决大应变情况下过载能力同非线性的矛盾、提高传感器的测量精度、优化传感器的性能，本文在原有厚膜压力传感器基础上研究了使用BP网络的非线性拟合能力改善传感器的性能。实验样品采用一种 φ2O的96％A12 O3陶瓷件研制的厚膜力敏芯片，厚膜电阻对压力响应曲线用BP神经网络在PC机上用Matlab中的神经网络工具箱进行训练。
第五章 基于 BP网络的结冰传感器非线性校正方法 根据当前结冰传感器非线性校正存在的问题，提出了利用BP网络建立传感器逆模型的校正方法。文中采用功能强大的 MATLAB工具软件，对神经网络进行训练，获得权值、阈值。实际应用结果表明，该方法简单、实用，大大方便了产品性能一致性不高的结冰传感器在测控系统中的应用。 结冰传感器是用于探测结冰厚度的设备。它是基于振动原理设计的，振动体采用振管形式。当振管垂直立于环境中时，激振电路为振管提供交变磁场，振管在磁场的作用下产生磁致伸缩作轴向振动，同时信号拾取电路将此机械振动信号转变为电信号反馈给激振电路，使电路谐振于振管的轴向振动固有频率上。根据振动理论，当振管表面出现冰层时，其轴向振动固有频率会产生偏移，使电路的谐振频率也产生偏移，因此根据频率偏移量 即可确定冰层的厚度 。 d=F(f’-f0) (24) 式中：d为冰层厚度； f’为结冰后的振动频率； f0为结冰前的振动频率。 f0为定值 ，所以冰层厚度只与频率值f’有关系，但频率值与冰层厚度为非线性关系，不能简单地由频率值确定所测的冰层厚度，这样增加了厚度显示和处理的复杂性。为了保证一定的测量精度以便于在测控系统中应用，必须对其进行非线性校正。 以前一直采用表格法进行数据处理，通过分段线性化法来逼近传感器的静态特性 曲线 ，简单 、实用。但当表格小时，精度受到影响；表格大时，实时性受影响 ，对传感器的处理器提出了严格的要求。神经网络方法为传感器的非线性校正方法的研究开辟了新的途径。具体做法是，以实验数据为样本训练 BP网络，得到结冰传感器的逆模型，从而使传感器经神经网络组成的系统线性化，传感器的非线性特性得到补偿 ，校正后的网络可按线性特性处理，提高了测量精度，大大拓展了结冰传感器的应用范围。 |
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