基于MPSO-BP算法的四电极电化学气体传感器温度补偿研究OA北大核心CSTPCD
针对四电极电化学气体传感器的测量精度极易受环境温度影响的问题,提出一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿方法。利用改进的PSO算法(MPSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构造四电极电化学气体传感器的温度补偿模型,并设计了气体传感器测试系统。实验结果表明,MPSO-BP算法可有效提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力;基于MPSO-BP算法的四电极气体传感器温度补偿模型,可将温度补偿误差控制在0.1%以内。
刘伟;鲁露;杨文博;赵曼玉;魏广芬;
山东工商学院信息与电子工程学院,山东烟台264005 山东省高校感知技术与控制重点实验室,山东烟台264005山东工商学院信息与电子工程学院,山东烟台264005
计算机与自动化
温度补偿电化学气体传感器粒子群优化BP神经网络四电极
《传感技术学报》 2024 (001)
P.29-34 / 6
烟台市科技创新发展计划项目(2022XDRH015)。
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