基于改进聚类算法的传感器非线性数据拟合研究.pdf

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1、第25卷第6期传感技术学报Vo1．25No．6CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS2012年6月Jun．2012ImprovedClusteringAlgorithmforNonlinearDataFittingofSensorsSONGNianlong，ZHANGXinyu，XULu(FacultyofInformationandAutomationEngineering，Xi’anUniversityofTechnology，Xi’an710048，China)Abst

2、ract：Tosolvethenonlinearproblemsexistedbetweenthesensoroutputsignalsandphysicalquantities，thispaperproposedanewcurvefittingmethod，whichcombinestheimprovedparticleswarmoptimization(PSO)，ChaossearchmethodandmodifiedfuzzyC-meansalgorithm，tosearchforthecluster

3、centersfromtheexperimentaldata，andthenusesthepiecewiselinearapproximationtofittheinput—outputrelationshipofsensors．Thepaperfirstlyin·troducesthePSOalgorithmandfuzzyC—meansalgorithm，givestheformuladerivation，andfitsthesensoroutputsignalsandphysicalquantityc

4、urve．Finallytheproposedmethodisappliedtotheeddycurrentsmartsensor．Experimentalresultsshowthatthismethodhasnotonlytheadvantagesofhighprecision，goodreliability，strongadaptabilityandrapidity，butalsoCallaccuratelyconve~voltagesignaltothephysicalquantity．Keywor

5、ds：signalprocessingoftransducer；nonlinearcurvesfitting；fuzzyc—meansclustering；particleswarmoptimization；chaossearchmethodEEACC：7210；7230doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2012．06．014基于改进聚类算法的传感器非线性数据拟合研究术宋念龙，张新雨，徐璐(西安理工大学自动化与信息工程学院，西安710048)摘要：针对传感器输出电信号与物理量之间存在

6、的非线性问题，提出了一种新的曲线拟合方法。该方法通过将改进的粒子群优化算法，混沌搜索法和改进的模糊c～均值算法相结合，对实验数据搜索聚类中心点，然后利用分段线性逼近对传感器输入输出关系进行拟合。介绍了粒子群优化算法和模糊c一均值算法，给出了相关的公式推导过程，对传感器输出电信号与物理量的对应关系进行曲线拟合，最后将该方法应用于电涡流智能传感器。实验结果表明，该方法精度高、可靠性好，具有较强的自适应性和快速性，能够更准确的将电信号转换为物理量。关键词：传感器信号处理；非线性曲线拟合；模糊c一均值聚类；粒子群优

7、化算法；混沌搜索法中图分类号：TP212．6；TP274+．2文献标识码：A文章编号：1004—1699(2012)06—0789—05传感器是一种检测装置，它能够感受被测量的信的传感器例如温度传感器而言生产标定存在一定的息，并将检测感受到的信息按一定规律变换成电信号不便性．因此需要对静态特性曲线进行分析找出能够的形式输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记代表特性的关键特征点．在生产过程中只需要对特征录和控制等要求。传感器的静态特性是指对静态的点进行校准即可达到所需的精度要求。将得到的特输入信号，传感

8、器的输出量与输入量之间所具有的相征点数据存储在单片机中，经过单片机的处理，利用互关系。通常情况下，例如，电涡流位移传感器、红外线性插值可以估计出被检测物理量。以最少的信息测温传感器、二极管测温传感器、光电测距传感器等，量建立电参数和物理量的对应关系，从而减少对单片传感器的实际静态特性具有较强的非线性问题。其机内存的占用和降低校正的工作量l】。J。主要的特性均是与物理量之间的较强的非线性和单基于如何找出曲线的关键点