基于神经网络的铂电阻温度传感器非线性校正方法

摘要：

简单介绍了当前铂热电阻应用存在的问题,提出了应用前向多层神经网络建立热电阻的逆模型进行非线性补偿,使得铂电阻的静态特性线性化.文中采用MATLAB为工具,对神经网络进行训练,获得权值、阈值,并以SIEMENS的S7-200为控制器,对加热炉进行控制.设计及实际应用表明,这种方法简单、实用、有效,大大方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用.

关键词：神经网络、非线性校正MATLAB、温度传感器

所属期刊栏目：23

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点实验室基金;福州大学校科研和教改项目

在线出版日期：2004-01-08（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：518-521