RBF神经网络在智能多参数变送器中的应用

摘要：

介绍了扩散硅多参数传感器的结构原理及简单数学模型,提出了基于RBF神经网络的补偿算式,实现对过程差压、过程静压和传感器温度的准确测量和输出.考虑到智能变送器资源上的限制,设计适用的RBF神经网络及混合型学习算法,以求网络的简单,并在较少训练样本和学习周期的条件下满足变送器输出要求.实验结果表明,基于该RBF补偿算式设计的智能多参数变送器具有较高的输出精度.

关键词： 扩散硅多参数传感器 智能变送器 RBF神经网络 混合学习算法

作者: 王骏

作者单位: 上海交通大学仪器科学及工程系,上海,200240;上海工业自动化仪表研究所,上海,200233

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届工业仪表与自动化学术会议

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 357-363

在线出版日期: 2007-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）