基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿

刘刚

doi:10.13873/j.1000-97872006.11.012

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基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿

更新时间：2025-09-11

- 基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿
- Dynamic compensation of thermcouple’s measurement lagging based on recurrent neural network
- 传感器与微系统 2006年第11期页码：38-40
- 作者机构：
  
  江西师范大学物理与通信电子学院,江西,南昌,330022
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872006.11.012
  中图分类号： TP212.11
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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[1]刘刚.基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿[J].传感器与微系统,2006(11):38-40.

LIU Gang. Dynamic compensation of thermcouple’s measurement lagging based on recurrent neural network[J]. 2006, (11): 38-40.
[1]刘刚.基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿[J].传感器与微系统,2006(11):38-40. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.11.012.

LIU Gang. Dynamic compensation of thermcouple’s measurement lagging based on recurrent neural network[J]. 2006, (11): 38-40. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.11.012.

摘要

提出了一种基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿方法

利用神经网络良好的非线性映射能力

建立传感器的动态逆模型

实现对传感器的动态补偿。实验结果表明:检测信号经过动态补偿后

能够克服传感器的测量滞后

达到稳态的时间从补偿前的26 s缩短到大约5 s

传感器的动态性能得到较大的提高。

Abstract

The method of dynamic compensation based on recurrent neural network to correct the thermocouple temperature sensor’s error is introduced and the dynamic compensation of temperature sensor is realized by building sensor’s dynamic inverse modle.The experimental results show that the measurement lagging of sensor can be overcome

the time reaching to stable performance can be decreased from 26 s to 5 s and the dynamic performance can be improved after dynamic compensation.

关键词

Keywords

references

基于神经网络的铂电阻温度传感器非线性校正方法 [J]. 刘天键,王劭伯,朱善安. 仪器仪表学报 . 2002(05)

神经网络模型在测试系统动态补偿中的应用 [J]. 田社平. 计量技术 . 2001(10)

神经元网络控制[M]. 机械工业出版社 , 王永骥,涂健编著, 1998

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