基于貴傳支持向量機(jī)的傳感器非線性校正方法.pdf

1、傳感器是測(cè)試系統(tǒng)中的重要部件，其性能的好壞及輸出信號(hào)的可靠性對(duì)整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)的質(zhì)量起著至關(guān)重要的作用。在實(shí)際的應(yīng)用中，傳感器容易受到許多環(huán)境因素的影響，如溫度、磁場(chǎng)、噪聲、電源波動(dòng)等，從而降低了整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)量精度，造成系統(tǒng)穩(wěn)定性差等問題。因此，為了改善傳感器的性能，進(jìn)而提高整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)精確度和擴(kuò)大測(cè)量范圍，對(duì)傳感器進(jìn)行非線性校正具有非常重要的意義。
　　 課題針對(duì)傳感器非線性校正中現(xiàn)有的幾種方法的不足和支持向量機(jī)參數(shù)難確定的問題，

2、結(jié)合遺傳算法全局搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn)，提出一種遺傳算法和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法，建立傳感器非線性校正的支持向量機(jī)模型，并闡述遺傳算法對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)過程。
　　 在實(shí)現(xiàn)過程中，應(yīng)用Matlab語言編制訓(xùn)練程序?qū)YJ-101型壓力傳感器進(jìn)行非線性校正并驗(yàn)證遺傳支持向量機(jī)方法的可行性。同時(shí)，分別與支持向量機(jī)方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法校正的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證該方法的優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：和支持向量機(jī)方法校正的結(jié)果相比，遺傳支