基于RBF神经网络的热电偶信号处理新方法

摘要：

针对热电偶信号处理中的非线性校正和冷端补偿等突出问题,利用径向基函数(RBF)神经网络构造双输入单输出的网络模型,并采用遗传算法对网络结构和参数进行优化训练,同时完成了热电偶测温中的非线性校正和冷端补偿.经仿真实验证明:该方法的测量误差减小至0.095%,在较大范围内提高了热电偶温度测量的精度.

关键词：热电偶、径向基函数神经网络、遗传算法、非线性校正、冷端补偿

所属期刊栏目：26

分类号：TP212(自动化技术及设备)

在线出版日期：2007-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：36-38