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基于神经网络校正的NTC热敏电阻传感器系统

Sensor System with NTC Thermistor Based on Neural Network Compensation

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【作者】 赵立燕刘军许亮

【Author】 ZHAO Li-yan1,LIU Jun2,XU Liang2 (1.Department of Mechine,Shandong Jiao-tong Vocational Institute,Weifang 261206,China;2.Department of Information,Ocean University of China,Qingdao 266100,China)

【机构】 山东交通职业学院机械系中国海洋大学信息学院中国海洋大学信息学院 山东潍坊261206山东青岛266100

【摘要】 NTC热敏电阻具有高非线性特性,BP神经网络具有较强的非线性映射的能力,试验应用BP神经网络对NTC热敏电阻传感器进行非线性校正,将电阻值在输入训练网络前进行归一化处理,并利用网络对实际的温度采集系统进行校正,得到了理想的结果。此方法实现简单,精度高,在实际应用中有较高的应用价值。

【Abstract】 The characteristic of negative temperature coefficient(NTC) thermistor is high non-linear;BP neural network has good ability of nonlinear mapping.The test used BP neural network to correct the non-linear characteristic of NTC thermistor,the input coefficient were normalized before the network was trained,and used this neural network to calibrate a real temperature system,obtained the ideal result.The result proves that the method can be realized very easily and with high precision,and it has high application value.

  • 【文献出处】 仪表技术与传感器 ,Instrument Technique and Sensor , 编辑部邮箱 ,2008年05期
  • 【分类号】TP212
  • 【被引频次】6
  • 【下载频次】199
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