RBF神经网络在智能多参数变送器中的应用

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中文摘要：介绍了扩散硅多参数传感器的结构原理及简单数学模型,提出了基于RBF神经网络的补偿算式,实现对过程差压、过程静压和传感器温度的准确测量和输出.考虑到智能变送器资源上的限制,设计适用的RBF神经网络及混合型学习算法,以求网络的简单,并在较少训练样本和学习周期的条件下满足变送器输出要求.实验结果表明,基于该RBF补偿算式设计的智能多参数变送器具有较高的输出精度.

作者：

王骏、上海工业自动化仪表研究所

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作者单位：

上海交通大学仪器科学及工程系,上海,200240

上海,200233

关键词：

扩散硅多参数传感器智能变送器 RBF神经网络混合学习算法

主办单位：

中国自动化学会

中国仪器仪表学会

会议名称：

第八届工业仪表与自动化学术会议

会议时间：

2007-06-12

会议地点：

上海

会议母体文献：

自动化仪表论文集

页码：

357-363

出版时间：

2007