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文檔簡(jiǎn)介
1、在測(cè)試系統(tǒng)中傳感器起著至關(guān)重要的作用,其輸出信號(hào)的可靠性和自身性能的優(yōu)劣決定了整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)的質(zhì)量。在工程應(yīng)用中,諸多環(huán)境因素都會(huì)對(duì)傳感器的性能造成影響,進(jìn)而使整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)量精度降低、系統(tǒng)穩(wěn)定性變差。而工作環(huán)境的溫度對(duì)電化學(xué)傳感器的影響尤為明顯。所以,為了使電化學(xué)傳感器的性能得到改善,進(jìn)而使測(cè)試系統(tǒng)的測(cè)量范圍和精度得到提升,對(duì)電化學(xué)傳感器采用非線性校正是尤為必要的。
本論文針對(duì)現(xiàn)有的電化學(xué)傳感器非線性校正方法中的缺陷以及支持向量
2、機(jī)(SVM)核函數(shù)的參數(shù)不能輕易確定等問(wèn)題,結(jié)合微粒群優(yōu)化算法(PSO)在粒子尋優(yōu)方面的優(yōu)點(diǎn),提出一種微粒群優(yōu)化支持向量機(jī)的方法,建立了電化學(xué)傳感器非線性校正的模型,并對(duì)如何實(shí)現(xiàn)微粒群優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的過(guò)程進(jìn)行了闡述。
應(yīng)用 Matlab軟件對(duì)礦用多參數(shù)氣體傳感器進(jìn)行非線性校正,并對(duì)微粒群優(yōu)化支持向量機(jī)方法(PSO-SVM)的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。與此同時(shí),將非線性校正的結(jié)果分別與單獨(dú)采用支持向量機(jī)的方法和單獨(dú)采用
3、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法所得到的校正結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,以驗(yàn)證該方法具有優(yōu)越性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與單獨(dú)采用支持向量機(jī)方法校正的結(jié)果相比,粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)方法(PSO-SVM)能更好地的對(duì)支持向量機(jī)及其核函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行選取,實(shí)現(xiàn)各個(gè)參數(shù)間的最優(yōu)化搭配;采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法使得O2和CO的傳感器原始的最大百分比誤差分別從6.58%和18.48%下降到2.79%和8.51%,而采用粒子群優(yōu)化的徑向基核函數(shù)支持向量機(jī)使其原始的最大百分比
4、誤差分別下降到2.49%和5.28%。對(duì)于O2電化學(xué)傳感器,通過(guò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法獲得的傳感器輸出值均方根誤差和平均絕對(duì)百分比誤差為0.52%和2.39%,而粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)方法所獲得的均方根誤差和平均絕對(duì)百分比誤差為0.27%和1.11%;對(duì)于CO電化學(xué)傳感器,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法獲得的傳感器輸出值的均方根誤差和平均絕對(duì)百分比誤差為55ppm和4.80%,而粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)方法所獲得的均方根誤差和平均絕對(duì)百分比誤差為20ppm和1
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