基于PSO的BP神经网络在压力传感器温度补偿中的应用.pdfVIP

第27卷 第 3期 传 感 技 术 学 报 V01．27 N0．3 2014年 3月 CHINESEJOURNALOFSENSORSAND ACTUATORS Mar．2014 TheApplication ofBPNeuralNetworkBasedonPSO Algorithm to PressureSensorTemperatureCompensation SUNYanmei，MIAOFengjuan，TAOBairui (University QiqiharInstitute CommunicationsandElectronicsEngineering，QiqiharHeilongfiang161006，China) Abstract：Forthe temperature driftofthe silicon piezoresistivepressure sensor，compensation method by Back Propagation(BP)networkbasedonParticleSwarmOptimization(PSO)algorithmhasbeenproposed．Thismodelhas overcornedthedrawbackofslowconvergenceandeasilytrappinginthelocalminimum ofBPnetworkthroughglobal searchweightandthresholdinPSO algorithm．Thesimulation experimentresultsshow thatthemodelcan depress thetemperaturedrift ofthesilicon piezoresistivepressuresensoreffectively，andthestability and accuracyofthe siliconpiezoresistivepressuresensorareimprovedgreatly． Keywords：temperaturecompensation；particleswarm optimizationalgorithm ；BPnetwork；pressuresensor EEACC：2520C；2560L doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2014．03．013 基于PSO的BP神经网络在压力传感器温度补偿中的应用术 孙艳梅 ，苗凤娟，陶佰睿 (齐齐哈尔大学通信与电子 『干旱学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006) 摘 要：针对硅压阻式压力传感器的温度漂移问题，提 了基T：粒子群优化算法PSO(ParticleSwarmOptimizationAlgorithm) 的BP神经网络的温度补偿模型，通过粒子群化算法对BP网络的权值和闽值进行全局寻优，克服了BP网络收敛速度慢和易 陷入局部极值的缺陷，而且温度补偿的精度较高。研究结果表明，陔方法有效的抑制了温度埘压力传感器输 的影响，提高 _r传感器的稳定性和准确性 ．、 关键词 ：温度补偿；粒子群优化算法；BP神经网络；压力传感器 中图分类号 ：TP212 文献标识码 ：A 文章编号 ：1004-1699(2014)03-0342—05 目前，在压力测量领域中，硅压阻式压力传感器 从某 点开始沿误差函数 的斜面逐渐达到最小值 ．， 是使用最多的一种 ，由于半导体材料 的压阻系数具 误差函数一般存在多处 曲面谷 ，梯度下降法只能 有较大的温度系数，导致硅压阻式压力传感器的输 搜索到误差曲面的某一低谷，但无法跳m，也就搜索 出极易受到温度 的影响，即存在温度漂移 问题、温 不到其他更小的误差，即陷入局部极小，而粒子群优 度漂移严重制约着硅压阻式压力传感器的测量精度 化算法通过追随当前搜索到的最优值可进行全局寻 和应用领域，为消除非 目标参量(温度)对压阻式压 优 ，可以有效