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基于机器学习的压阻式压力传感器温度补偿和压力偏差估计( Temperature Compensation and Pressure Bias Estimation For Piezoresistive Pressure Sensor Based on Machine Learning Approach )
Yi Ruan Lifen Yuan Weibo Yuana Yigang He Li Lu
现代社会对压阻式压力传感器的精度要求越来越高。此外，对传感器的应用范围也提出了更高的要求。但由于材料性能的影响，许多压阻式压力传感器温度系数较高，限制了其应用温度范围。随着环境温度的变化，传感器的响应特性具有很强的非线性。针对上述关键问题，本文提出了一种动态混沌量子粒子群优化多核相关向量机（DCQPSO-MKRVM）算法。首先，给出了温度效应的基本理论，提出了温度补偿的新思路。其次，采用多核相关向量机(MKRVM)估计输入压力的偏差值。通过使用异构核学习方法，MKRVM的核保持多样性以获得更高的估计精度。第三，利用DCQPSO优化MKRVM中核函数的最优稀疏权值。此外，将动力学参数应用于初始QPSO群和混沌群之间的混沌搜索边界。实验结果表明，温度效应具有复杂的非线性关系，本文提出的方法能够有效、准确地快速估计输入压力偏差，达到温度补偿的目的。估计结果的平均相对精度(MRA)达到99.5，证明了本文提出的方法在工业应用中的适用性和有效性。
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