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1、第25卷第1期传感技术学报Vo1.25No.12012年1月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJan.2012TemperatureCompensationModelBasedontheWaveletNeuralNetworkwithGeneticAlgorithmSUNYanmei,LIUShudong,MIAOFengjuan,TAOBairui(UniversityofQiqiharInstitute0厂CommunicationsandElectronicsEngineering,Qi
2、qiharHeilong]iang161006,China)Abstract:Fortheproblemoftemperaturedriftontheoutputofpressuresensor,compensationmodelbasedonthewaveletneuralnetworkwithgeneticalgorithmisproposed.Themodelbringstoglobalsearchabilityofgeneticalgorithmandfunctionapproximationofwaveletneura
3、lnetworkintofullplay,theresultshowsthatthismodelcandepressthepressurefluctuationofsensoreffectively,thestabilityandaccuracyofthesensorareimprovedgreatly.Keywords:geneticalgorithm;waveletneuralnetwork;pressuresensor;temperaturecompensationEEACC:7230doi:10.3969/j.issn.
4、1004-1699.2012.01.016基于遗传算法的小波神经网络温度补偿模型术孙艳梅,刘树东,苗凤娟,陶佰睿(齐齐哈尔大学通信与电子工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006)摘要:对单晶硅压阻式压力传感器的输出随温度漂移的问题,提出了基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络简单快速的函数逼近能力,研究结果表明.该模型有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性。关键词:遗传算法;小波神经网络;压力传感器;温度补偿中图分类号:TP29文献标识码:A文章编号:100
5、4—1699(2012)O1—0077—05由于单晶硅压阻式压力传感器的独特制造工艺增大、不收敛l3J。很难满足温度漂移的随机性和不和特有的半导体特性,使得它的输出在输入压力P确定特点,为消除非目标参量(温度)对传感器输出数值不变的情况下随工作温度t的变化而变化,这特性的影响,本文使用遗传算法进化小波神经网络,种现象称为温度漂移现象。国际上补偿温度漂移的遗传算法作为一种优化算法在全局并行性和全局寻研究一直在进行[i-2]。小波网络由于本身良好的非优能力上具有突出特点。此算法在不需要问题先验线性品质、自组织自适应性、完全分布的存储
6、结构和知识的条件下.同样可求得问题最优解因此本文高度容错性等特点,比较适合解决压力传感器温度用基于遗传算法的小波神经网络进行建模.并将此补偿的问题,特别是小波神经网络对非平稳信号具应用于单晶硅压阻式压力传感器的温度补偿.且就有良好的时频局部特性和变焦能力,可以提高神经补偿效果进行了分析和对比网络对非平稳信号逼近能力,更好的实现对压力传1小波神经网络感器温度漂移进行补偿。但由于小波网络所需要训练的参数除了权值和小波神经网络是以小波基函数为神经元激励函阈值外还有平移因子和伸缩因子,如果初值设置不数的前馈网络模型。它是一种前馈型神经网
7、络。合理,网络极易进入局部极小的区域,以致网络振荡与基于S型函数的BP和径向基(RBF)神经网络相项目来源:黑龙江省自然科学基金项目(F201008);黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划项目(1251G067);黑龙江省青年科学基金项目(QC20IlC092);齐齐哈尔市科学技术计划项目(GYGG2010—03—1)收稿日期:2011—07—23修改日期:2011—09—07传感技术学报78WWW.chinatransducers.con第25卷比,具有结构可设计性、收敛精度可控性和收敛速度2.2基于遗传算法的小波神经网络
8、模型快等优点l5]。三层神经网络即可以实现任意复杂基于遗传算法的小波神经网络的基本思想是]:的非线性映射问题。因此采用具有单隐含层的三层先利用遗传算法的并行搜索空间的一个群体,构成不小波神经网络进行温度补偿,建立补偿模型。断进化的群体序列,以某种评价方式得到具体
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