基于LS-SVR的智能气敏传感器温度补偿模型
研制出一种基于ARM7的智能气敏传感器，通过测量气敏薄膜的电阻，并将所测阻值和气体浓度进行校准，从而显示气体浓度。为了减小温度漂移带来的附加误差，提高传感器的测量精度，将气敏传感器所测量的电阻值与加热电压作为输入，气体浓度值为输出，构造了一个双输入单输出的LS-SVR温度补偿模型。通过对气敏传感器的实测数据进行温度补偿，结果表明LS-SVR算法计算简单，学习速度快，并且具有良好的抗干扰能力和小样本学习能力。与RBF网络的补偿结果相比，LS-SVR的补偿效果明显，大大提高了传感器的测量精度和可靠性。
气敏传感器 温度补偿 LS-SVR ARM
潘国峰 何平 周亚同 赵红东 李琳
河北工业大学,信息工程学院,天津 300401 河北工业大学,计算机科学与软件学院,天津 300401
国内会议
重庆
中文
1027-1031
2010-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）