RBF神经网络热式气体流量计温度补偿

摘要：

为了解决热式气体流量计测量电路中采用硬件温度补偿成本高且精度不够等问题,利用神经网络的特点,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的软件温度补偿方法.实验表明:通过RBF神经网络温度补偿,有效地抑制了温度对流量计测量结果的影响,实现了环境温度梯度变化下气体流量测量的准确性和稳定性,测量准确度达到1.0级,且重复性好.

关键词：热式气体流量计、测量精度、温度补偿、径向基函数神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：TH814

资助基金：江苏省农机三项工程项目NJ2010-02;南京农业大学青年科技创新基金资助项目KJ2010032

在线出版日期：2017-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102