电子学报 ›› 2015, Vol. 43 ›› Issue (2): 412-416.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.02.032

• 科研通信 • 上一篇    

基于PSO-BP算法的压力传感器温度补偿研究

李强, 周轲新   

  1. 西安理工大学自动化学院, 陕西西安 710048
  • 收稿日期:2013-11-17 修回日期:2014-03-09 出版日期:2015-02-25
    • 作者简介:
    • 李 强 男,1964年生于陕西西安,副教授,研究方向为嵌入式计算机系统.1982年毕业于陕西机械学院获得学士学位,1991年于西安理工大学获得硕士学位.从事LF精炼炉过程控制系统、潜油电泵监测系统等项目. E-mail:qiangli@xaut.edu.cn;周轲新 男,1987年生于陕西西安,硕士,就读于西安理工大学,检测技术与自动化装置专业,研究方向为嵌入式计算机系统,参与潜油电泵监测系统项目. E-mail:zhoukexin@126.com
    • 基金资助:
    • 陕西省科技统筹创新工程计划 (No.2012KTCG01-13)

The Research of the Pressure Sensor Temperature Compensation Based on PSO-BP Algorithm

LI Qiang, ZHOU Ke-xin   

  1. School of Automation, Xi'an University of Technology, Xi'an, Shaanxi 710048, China
  • Received:2013-11-17 Revised:2014-03-09 Online:2015-02-25 Published:2015-02-25

摘要:

硅压力传感器在工业环境中使用时,尤其是用于测量油井井下压力的时候,环境温度变化范围通常比较大.硅压力传感器由于其自身结构的原因,输出压力值会呈现非线性变化,大大的降低了压力传感器的测量精度.本文是基于PSO-BP神经网络方法对压力传感器在温度变化时产生的误差进行补偿修正,以达到系统精度要求.PSO-BP算法的本意是使用PSO算法用于对BP神经网络的初始权值和阈值进行改进和筛选,然后再使用BP网络对样本进行训练,以提高系统的泛化能力和稳定性.

关键词: 硅压力传感器, 非线性变化, 补偿修正, PSO-BP算法

Abstract:

When silicon pressure sensor is used in industrial environments,particularly for measuring downhole pressure in deep oil-well,the ambient temperature range is always large.Because of its unique structure,the value of pressure output appears nonlinear changes,greatly reducing the measurement accuracy of pressure sensor.This article is based on PSO-BP neural network method used in pressure sensor compensating and correcting the error when temperature changes to reach the system accuracy requirements.The intention of PSO-BP algorithm is to improve the initial weights and screen the thresholds of BP neural network,then train the samples by using BP neural network in order to improve the generalization ability and stability of system.

Key words: silicon pressure sensor, nonlinear changes, compensating and correcting, PSO-BP algorithm

中图分类号: