智能传感器系统智能化功能的实现方法[专业知识]

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2024年智能传感器

2024年智能传感器

智能传感器智能传感器是一种集成了传感器、微处理器、计算和通信技术的设备,它能够感知、处理和传递环境信息,为各种应用提供智能化服务。

本文将介绍智能传感器的基本概念、工作原理、主要类型、应用领域以及发展趋势。

一、基本概念智能传感器是一种具有信息处理能力的传感器,它不仅能够感知环境信息,还能够对信息进行处理和分析,从而实现对环境的智能监测和决策。

智能传感器通常由传感器、微处理器、存储器、通信接口等部分组成,它们通过协同工作,实现对环境信息的全面感知和处理。

二、工作原理智能传感器的工作原理主要包括数据采集、数据处理和结果输出三个环节。

传感器采集环境信息,将其转换为电信号;然后,微处理器对采集到的数据进行处理和分析,提取出有用信息;智能传感器将处理结果通过通信接口输出,供其他设备或系统使用。

三、主要类型根据不同的应用场景和需求,智能传感器可以分为多种类型。

常见的智能传感器类型包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光敏传感器、声音传感器、气体传感器等。

这些传感器可以单独使用,也可以组合使用,以满足不同的监测需求。

四、应用领域智能传感器在各个领域都有广泛的应用,包括工业自动化、智能家居、环境监测、医疗健康、交通物流等。

在工业自动化领域,智能传感器可以用于生产线上的质量检测、设备故障诊断等;在智能家居领域,智能传感器可以用于室内环境监测、安全防范等;在环境监测领域,智能传感器可以用于大气、水质、土壤等环境参数的实时监测;在医疗健康领域,智能传感器可以用于生理参数的监测、疾病诊断等;在交通物流领域,智能传感器可以用于车辆监测、货物跟踪等。

五、发展趋势总结智能传感器作为一种具有信息处理能力的传感器,在各个领域都有广泛的应用。

随着科技的不断发展,智能传感器将不断进步,实现更加智能化的监测和决策。

一、工业自动化领域的应用智能传感器在工业自动化领域中的应用非常广泛,它们是实现智能制造的关键技术之一。

在生产线上的质量检测环节,智能传感器可以实时监测产品的尺寸、重量、颜色等参数,确保产品质量符合标准。

智能传感技术介绍课件

智能传感技术介绍课件




TEDS





IEEE1451逻辑


STIM
网络 适配器 (NCAP)
网络
网络传感器通用接口标准
10-3 网络传感器
基于IEEE1451.2和蓝牙标准的无线网络传感器体系结构
网络传感器通用接口标准
网络传感器测控系统体系结构
10-3 网络传感器
网络传感器发展形势
1、有线 无线 2、现场总线 互联网总线 3、分布式测控: 4、嵌入式网络
三) 噪声ห้องสมุดไป่ตู้制技术
二、功能实现
3、算术平均滤波法
对某一点连续采集N次,取平均值。数学期望。N小,灵 敏度高;N大,灵敏度低,更平滑。
三) 噪声抑制技术
二、功能实现
4、递推平均滤波法
测量N个点,多为一个长度为N的队列,每次进行一次新 的测量,把测量结果放到队尾,而扔掉对首都一次数据。
理想基线 实测基线
采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术,利用半导体 材料硅作为基本材料来制作敏感元件,将信号调理电路、微处 理器单元等集成在一块芯片上。
一、体系结构
(二) 集成化结构
10-1智能传感器的体系结构与功能实现
优点:
1) 微型化 2) 结构一体化 3) 精度高 4) 多功能 5) 阵列式 6) 全数字化 7) 使用方便,操作简单
对周期干扰有良好的抑制作用,但对偶然出现的脉冲性干 扰抑制作用差。
三) 噪声抑制技术
5、一阶惯性滤波法 6、复合滤波 7、相关技术
二、功能实现
四)自补偿、自检验、自诊断
二、功能实现
自补偿
零位温漂补偿

传感器与检测技术 第十章 智能传感技术教程文件

传感器与检测技术 第十章 智能传感技术教程文件
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第10章 智能传感技术
(四)自补偿、自检验及自诊断 智能传感器系统通过自补偿技术可以改善其动态 特性,但在不能进行完善实时自校准的情况下,可以采 用补偿法消除因工作条件、环境参数发生变化后引起系 统特性的漂移,如零点漂移、灵敏度漂移等。同时,智 能传感器系统能够根据工作条件的变化,自动选择改换 量程,定期进行自检验、自寻故障及自行诊断等多项措 施保证系统可靠地工作。
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第10章 智能传感技术
(2)周期性自检 若仅在开机时进行一次性的自检,而自检项目又不 能包括系统的所有关键部位,那就难以保证运行过程中 智能传感器始终处于最优工作状态。因此,大部分智能 传感器都在运行过程中周期性地插入自检操作,称作周 期性自检。在这种自检中,若自检项目较多,一般应把 检查程序编号,并设置标志和建立自检程序指针表,以 此寻找子程序入口。周期性自检完全是自动的,在测控 的间歇期间进行,不干扰传感器的正常工作。除非检查 到故障,周期性自检并不为操作者所觉察。
图10-3 集成智能传感器结构示意图
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第10章 智能传感技术
(三)混合实现 将系统各个集成化环节,如敏感单元、信号调理电 路、微处理器单元、数字总线接口,以不同的组合方式 集成在两块或三块芯片上,并装在一个外壳里。
图10-4 智能传感器的混合集成实现结构
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第10章 智能传感技术
二、智能传感器功能的实现
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第10章 智能传感技术
(3)键控自检 键控自检是需要人工干预的检测手段。对那些不能 在正常运行操作中进行的自检项目,可通过操作面板上 的“自检按键”,由操作人员干预,启动自检程序。例 如,对智能传感器插件板上接口电路工作正常与否的自 检,往往通过附加一些辅助电路,并采用键控方式进行。 该种自检方式简单方便,人们不难在测控过程中找到一 个适当的机会执行自检操作,且不干扰系统的正常工作。 智能传感器内部的微处理器,具有强大的逻辑判断 能力和运行功能,通过技术人员灵活的编程,可以方便 地实现各种自检项目。

智能传感器的功能

智能传感器的功能

摘要智能传感器系统是传感器的一个主要研究方向,是当今世界正迅速发展的一门现代综合技术,在工业和生活中有着广泛的应用。

我们现在被无数智能的设备围绕着:智能手机、智能手表、智能眼镜、智能冰箱、智能空调。

很难想象在现代生活中如果没有传感器,没有智能设备,我们的城市该如何运作。

这样说明了智能传感器在现代社会中重要的地位。

最近愈发火热的物联网,要将任何物品与互联网连接,其中必然要实现物品的智能识别、定位、收集、跟踪、监控、处理,这也决定了智能传感器在其中的基础作用与核心地位。

本文介绍智能传感器概念、产生背景,主要对智能传感器的基本功能及特点加以阐述,让大家对当前技术水平下智能传感器的主要功能有所了解,从而完善智能传感器的基本概念。

在介绍功能时,列举一些相关实例,希望能加深大家的理解。

关键词:智能传感器综合技术物联网智能传感器的发展背景智能传感器概念最早由美国宇航局在研发宇宙飞船过程中提出来,并于1979年形成产品。

宇宙飞船上需要大量的传感器不断向地面或飞船上的处理器发送温度、位置、速度和姿态等数据信息,即便使用一台大型计算机也很难同时处理如此庞大的数据。

何况飞船又限制计算机体积和重量,于是引入了分布处理的智能传感器概念。

其思想是赋予传感器智能处理功能,以分担中央处理器集中处理功能。

同时,为了减少智能处理器数量,通常不是一个传感器而是多个传感器系统配备一个处理器,且该系统处理器配备网络接口。

早起,人们简单机械的强调在工艺上将传感器与微处理器两者紧密结合,认为“传感器的敏感元件及其信号调理电路与微处理器集成在一块芯片就是智能传感器”随着智能传感器的发展,对其“智能”含义的理解也不断的深化,不再过分强调“传感器微机化”,于是进而认为“智能传感器就是一种带有微处理器兼有检测信息和信息处理功能的传感器”。

H. Schodel,E. Beniot等人则更进一步强调了智能化功能,认为“一个真正意义上的智能传感器,必须具备学习、推理、感知、通信及管理等功能”智能传感器至今没有一个统一的定义,在这里把“传感器与微处理器赋予智能的结合,兼有信息检测与信息处理功能的传感器就是智能传感器”。

智能传感器系统(第二版)(刘君华)1-5章 (1)

智能传感器系统(第二版)(刘君华)1-5章 (1)
① 工业生产的倍增器。通常一部高档轿车需要200~ 300个传感器, 一架飞机需要3600个传感器, 一个发电站需 要近万个传感器, 一个钢厂需要2万个传感器…… 正是由于 以传感器为前端的测量仪器系统保证了庞大的发电厂、 化 工厂、 钢铁厂等的稳定生产、 产品的质量和效率, 从而才 有巨额的产值、 效益与市场的倍增。 而这些带传感器的仪 器仪表系统仅占企业固定资产10%~15%, 因此它们对于工 业生产具有“四两拨千斤”的拉动作用。
第1章 概述
由于传感器的使用, 使生产工艺过程的控制和产品性 能的检测有了保证, 所以它是提高产品竞争力的强有力的 手段, 是获得经济效益的有效途径。 据有关资料, 全美电 站的相关数据表明, 如果主汽流量精度改善1%, 电站的燃 烧成本(热效率)将会改善1%, 每年可节约3亿美元; 若 传感器及其测量仪表可利用率提高1%, 则每年可节约30亿 美元; 美国的电站采用了先进的传感器和控制技术后, 使 全美经济每年获益达110亿美元之多。
第1章 概述
(2) 传感器的销售值反映一个国家科技发达与社会进步的 程度。 20世纪80年代, 日本、 西欧市场传感器销售值年增 长率为30%~40%, 英国传感器销售额1990年比1980年增长 24倍。 近十几年来发达国家传感器的产量及市场需求年增 长率平均在10%以上。 这是因为它是:
第1章 概述
第1章 概述
1.2
作为获取信息工具的传感器, 位于信息系统的最前端。 其特性的好坏、 输出信息的可靠性对整个系统质量至关重 要。 因此, 传感器的性能必须适应系统使用的要求。
回顾自动化系统对传感器的要求, 对了解智能传感器 提出的背景是很有益处的。
自动化系统对传感器最基本的, 而且又是最急切的要 求是: 降低现行传感器的价格性能比。

智能传感器的工作原理和结构

智能传感器的工作原理和结构

智能传感器的工作原理和结构智能传感器是一种利用特定技术和原理来感知、探测并获取环境信息的设备,通过将收集到的信息进行处理和分析,并输出相应的信号或数据,用于实现自动化控制、监测和调节等功能。

智能传感器在各个领域都有广泛的应用,包括工业控制、环境监测、安防系统、医疗诊断、智能家居等方面。

本文将深入探讨智能传感器的工作原理和结构。

一、智能传感器的工作原理智能传感器的工作原理可以分为感知模块、信号处理模块和输出模块三个部分,其工作流程如下:1. 感知模块:智能传感器首先通过特定的感知元件感知周围的环境信息,感知元件通常是由敏感部件和转换元件组成。

敏感部件负责接收环境中的物理量,如温度、湿度、压力、光线强度等,而转换元件负责将这些物理量转换成电信号或其他可处理的信号。

2. 信号处理模块:感知模块输出的信号不一定是直接可用的,因此需要通过信号处理模块对信号进行放大、滤波、数字化等处理。

这一步的目的是将原始的感知信号转换成可靠的、稳定的电信号,以便后续的数据分析和控制。

3. 输出模块:经过信号处理后,智能传感器通过输出模块将处理后的信号以电压、电流、数字信号等形式输出。

输出的信号通常是与外部设备连接,用于实现自动控制、数据采集和监测等功能。

二、智能传感器的结构智能传感器通常由感知元件、信号处理电路、数据处理单元和输出接口等几部分组成,下面将从各部分的结构和功能进行详细介绍。

1. 感知元件:感知元件是智能传感器工作的起点,也是其核心组成部分。

不同类型的传感器具有不同的感知元件,如温度传感器采用热敏电阻或热电偶作为感知元件,光敏传感器采用光电二极管或光敏电阻作为感知元件。

感知元件的选择对于传感器的性能和适用范围有重要影响。

2. 信号处理电路:感知元件输出的信号通常比较微弱和不稳定,需要通过信号处理电路进行放大、滤波、放大、数字化等处理。

信号处理电路通常采用模拟电路和数字电路相结合的方式,以确保输出的信号具有良好的稳定性和可靠性。

《智能传感器》PPT课件

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目前,由于传感器智能化和集成化的要求,使得固体图像传感器有三 维集成的发展趋势。例如,在同一硅片上,用超大规模集成电路工艺 制作三维结构的智能传感器,下图为这种三维结构智能化传感器的一 种形式。
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右图为具有三层结构的三维集成智能图 像传感器的结构图。它用以提取待测物 体的轮廓图,它的第一层为光电转换面 阵,由第一层输出的信号并行进入第二 层电流型MOS模拟信号调理电路,输 出的模拟信号再进入第三层,转换成二 进制数并存储在存储器中,与第三层相 连的是信号读出(放大)单元。信号读 出单元的作用是通过地址译码读取存储 器中的信号信息。
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(2)可靠性与高稳定性强
1.自动补偿因工作条件与环境参数发生变化所引起的系统 特性的漂移,如温度变化而产生的零点和灵敏度漂移;
2.当被测参数变化后能自动改换量程; 3.能实时自动进行系统的自我检验,分析、判断所采集到 的数据的合理性,并给出异常情况的应急处理(报警或故障提 示)。
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(4)自适应能力强
由于智能传感器具有判断、分析与处理功能,它能根据系 统工作情况决策各部分的供电情况,优化与上位计算机的数据 传送速率,并保证系统工作在最优低功耗状态。
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(5)性格价格比高
智能传感器所具有的上述高性能,不是像传统传感器技术 追求传感器本身的完善,对传感器的各个环节进行精心设计与 调试来获得,而是通过与微处理器/计算机相结合,即是采用低 价的集成电路工艺和芯片以及强大的软件来实现的。
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现代信息技术的三大基础: 传感器技术:信息的采集 通 信 技 术 :信息的传输 计算机技术:信息的处理
“感官” “神经” “大脑”

智能控制系统中的智能传感器设计与制造

智能控制系统中的智能传感器设计与制造

智能控制系统中的智能传感器设计与制造智能控制系统在现代社会中扮演着重要的角色,它帮助我们实现了许多自动化和智能化的功能。

而智能传感器作为智能控制系统的核心组成部分,则起到了关键的作用。

本文将会探讨智能控制系统中智能传感器的设计与制造技术。

一、智能传感器的定义与作用智能传感器是一种能够感知环境信息并将其转化为数字信号输出的装置。

它通过内部的处理器和算法,实现了对采集到的数据进行分析和决策。

智能传感器的作用是将现实世界的信息转化为可以被智能控制系统识别和处理的数据,从而实现对设备、系统或过程的监测、控制和优化。

二、智能传感器的设计与制造过程1. 传感器选型:根据智能控制系统的需求,选择适合的传感器类型。

常见的智能传感器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器、光传感器等。

在选型时要考虑传感器的灵敏度、精度、稳定性以及与控制系统的兼容性。

2. 信号转换与处理:将传感器采集到的模拟信号转换为数字信号,可以采用模数转换器(ADC)进行转换。

此外,还需进行信号处理,包括滤波、放大、线性化等操作,以保证传感器的输出准确可靠。

3. 数据通信与集成:智能传感器需要与智能控制系统进行通信,常用的通信方式包括有线通信(如RS485、CAN总线等)和无线通信(如蓝牙、Wi-Fi、LoRa等)。

在设计过程中,还需考虑传感器与控制系统的协议以及数据传输的安全性与稳定性。

4. 供电与能耗管理:智能传感器需要提供稳定的供电,以保证其正常工作。

此外,为了延长传感器的使用寿命,还需进行能耗管理,采用低功耗技术或休眠模式等措施。

5. 可靠性与环境适应性设计:智能传感器常常工作在恶劣的环境条件下,如高温、高湿、强磁等。

因此,在设计过程中要考虑传感器的防水、防尘、抗干扰等能力,以保证其在各种环境下的可靠性。

三、智能传感器的应用领域智能传感器广泛应用于各个领域,为智能控制系统提供了可靠的数据支持。

以下列举几个智能传感器的应用实例:1. 工业自动化领域:智能传感器被应用于工业自动化中的各个环节,如温度传感器用于测量工业设备的温度变化,压力传感器用于监测管道和容器的压力情况等。

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②建立模型函数。常采用多项式形式作为反函
数q=f-1(u)模型,同时给每一个系数确定数值
范围。
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5.1 非线性自校正技术
③建立目标函数。常选误差平方和最小作为评 估标准,如下式所示
n
E min [ fi1(u) qi ]2
i 1
④确定编码方案。常采用二进制编码形式。通 过编码形成的编码串将待处理数据表示成遗传空 间的基因型结构数据;通过对编码串的运算求解 模型函数系数的最佳值。
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Байду номын сангаас18
5.1 非线性自校正技术
例如,使用遗传算法对0 ℃以上时铂电阻阻 值的经验公式系数进行拟合,即对
Rt R0 (1 At Bt 2 )
中的A、B两个系数在0~300 ℃之间进行拟合。 试验得出的铂电阻的部分温度和阻值对应关系
如下表所示。
行业相关
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5.1 非线性自校正技术
拟合结果如下 A=3.9680×10-3,B=-6.0000×10-7。
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5.1.1 查 表 法
设反非线性特性曲线如图所示,下面以四段为例, 折点坐标值为
横坐标:u1,u2,u3,u4,u5; 纵坐标:x1,x2,x3,x4,x5。 各线性段的输出表达式为
y()
x()
x1
x2 u2
x1 u1
(ui
u1)
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5.1.1 查 表 法
智能传感器系统的非线性自校正原理如图所示。
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5
5.1 非线性自校正技术
1)传统的软件非线性校正方法。主要有反函数 法、查表法、分段内插法、样条函数内插法和曲 线拟合法。
(1)反函数法。它是直接求出分度函数反函数 的解析式,计算该函数求输入。一般只有函数很 简单时才有实用意义。例如对热电阻的部分温区 采用这种方法。
pik
F (x(i, k))
M
F(x( j, k))
j 1
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5.1 非线性自校正技术
⑧杂交。在上一代的父本中,随机选取它们的编 码串位(或片段)进行交换,产生新的个体。操作时 要选择适当的杂交概率。如图所示为父辈1与父辈2 通过在第6位的换位产生新的下一代。
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5.1 非线性自校正技术
行业相关
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5.1 非线性自校正技术
5.1.1 查 表 法 5.1.2 曲线拟合法 5.1.3 函数链神经网络法
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5.1.1 查 表 法
查表法是一种分段线性插值法。根据精度要求对 反非线性曲线进行分段,用若干段折线逼近曲线, 将折点坐标值存入数据表中。测量时,首先由测量 值确定应该选用哪一段,然后根据线性插值法求输 出值。
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5.1 非线性自校正技术
2)非线性校正新方法。主要有遗传算法、神经 网络方法和支持向量机方法。新方法主要用在传 感器的特性函数未知时建立实用的函数或反函数 关系。
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5.1 非线性自校正技术
(1)遗传算法。主要步骤如下
①取得一组实验数据(q1,u1),(q2,u2),…, (qn,un)。
行业相关
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5.1 非线性自校正技术
(2)查表法。它是将输入输出关系表存储在只 读存储器中,使用时通过查表求得输入。为了节 省存储器空间,可采用不同的表格压缩方法;为 了提高查表速度,可采用各种快速查表算法。
行业相关
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5.1 非线性自校正技术
(3)分段内插法。它是将传感器的输入输出关 系曲线分成若干段,每段内使用线性或二次曲线 内插。为了在指定精度条件下分段数最少,或在 指定分段数条件下实现的误差最小,可采用各种 优化分段方法。对温度传感器,国内市场上有专 用的优化软件销售。
应用遗传算法时可以利用Matlab等工具。
行业相关
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5.1 非线性自校正技术
(2)神经网络方法。利用人工神经网络如函数 链神经网络等,通过对样本数据的学习,来建立 传感器的输入输出关系。
(3)支持向量机方法。支持向量机方法是一种 基于统计学习理论的模式识别方法,主要用于模 式识别领域。它在文本分类、手写识别、图像分 类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。
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5.1 非线性自校正技术
与经典传感器技术不同的是,智能化非线性自动 校正技术是通过软件来实现的。它不在乎测量系统 中任一测量环节具有多么严重的非线性特性,也不 需要再对改善测量系统中每一个测量环节的非线性 特性而耗费精力,只要求它们的输入—输出特性具 有重复性。
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5.1 非线性自校正技术
⑨变异。对上一代父本中的个体,随机选取它们 的编码串位求反(0/1变换),产生新的个体。变异操 作的概率一般选得较小。如图所示为对父辈第5位 的求反操作产生的下一代。
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5.1 非线性自校正技术
⑩反复进行繁殖、杂交和变异三种遗传操作,直 到满足事先选定的终止条件。
由于遗传算法不利用模型函数的梯度信息,因此 不会陷于局部最优,它的优点是可以寻求全局最优 解。但由此产生的缺点是无法判断模型函数的收敛 性。
现代传感器技术
第5章 智能传感器系统智能化 功能的实现方法(Ⅰ)
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第5章 智能传感器系统智能化 功能的实现方法(Ⅰ)
5.1 非线性自校正技术 5.2 自校零与自校准技术 5.3 噪声抑制技术
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5.1 非线性自校正技术
测量系统的线性度(非线性误差)是影响系统精度 的重要指标之一。智能传感器系统具有非线性自动 校正功能,可以消除整个传感器系统的非线性系统 误差,提高测量精度。
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5.1 非线性自校正技术
(4)样条函数内插法。它也是一种分段内插法, 只是在分段点上不仅要求函数连续,还要求函数 的一阶导数连续,因此往往采用三次曲线作为样 条函数。
(5)曲线拟合法。它是用最小二乘法来确定拟 合函数的系数。当测量范围比较宽时,即便用曲 线拟合法也是要分段的。虽然多项式是最常用的 拟合函数,但也常用其他函数形式。
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5.1 非线性自校正技术
⑤生成初始群体,随机产生M个初始串群体。
⑥转化适应值函数。适应值函数用于判别群体中 个体的好坏。适应值函数F(x(i,k))通过对目标函数 作简单变换得到,i是群体中的个体序号,k是遗传 的代数。
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5.1 非线性自校正技术
⑦繁殖。繁殖是为了从当前群体中选取作为遗传 父本的优良个体,按下式计算每个个体的繁殖概率, 依此概率进行繁殖操作。
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