气压传感器神经网络算法及单片机实现

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气压传感器神经网络算法及单片机实现

  ?7 D: R# t" x7 B7 g摘要:谐振筒式气压传感器测量范围为45 ~ 107 kPa,其输出的周期信号与气压呈非线性关系，且受环
) U5 b2 f$ v# H: o: L9 F境温度影响,为了达到准确度要求(+0.05kPa),提出了应用神经网络算法对周期和温度信号进行数据融
合，实现消除温度影响和非线性校正及在单片机上的实现方法。实验结果表明:神经网络算法对气压传感
器的数据融合可行有效。
3 ^' s: t! I% F3 r1 o% b+ a关键词:气压传感器;神经网络;数据融合;单片机
1 Y. J* R- N, E7 Z
0引言
谐振筒式气压传感器是一种精密测压装置,具有Q值
高,输出信号稳定性好、灵敏度高、低功耗、长寿命、宽工作
0 q7 ^, s. I) {# K/ s) G/ D温度范围、抗振动、耐冲击、可靠性高等特点,并可承受恶劣
. t3 T/ G7 [3 ~% D+ }5 y8 r2 s) ~- H" I环境,在气压的测量中,被普遍采用。
2 m# n4 o) r% I6 u# x在本文设计的基于通用无线分组业务(generalpacket
radio
3 a4 u& s- B/ Q; {2 dservice,GPRS)的自动气象站中,气压的检测使用了
- u( _: |+ B" \8 X' NGDJ-5电激励谐振筒式气压传感器,该传感器的输出有
2 z9 \( U' P+ S! `/ k1 B2 k+ {6 F2种信号:周期C(频率)与气压相关的TTL电平的矩形波信
$ u2 j) T' F6 v5 e号和一个和工作温度t呈线性关系的0~5 V的模拟电压信
号。但是,传感器输入-输出存在着严重的非线性关系,且
7 K9 u( q8 a4 \受环境温度影响。因此,为了提高测量精度,满足系统的要
求,必须进行非线性校正，同时,还得消除温度的影响。但
4 W% e/ |, ?+ X, |) O* Z' M是,怎样消除温度对传感器输出信号的干扰一直是解决的
6 p5 T! A8 Z; r; Y2 g难点问题。消除非目标参量t对传感器输入-输出特性的

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