基于支持向量机的电容式传感器温度补偿研究

张妤; 谢永华; 穆丽新; 朱齐丹

doi:10.13873/j.1000-97872009.06.024

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基于支持向量机的电容式传感器温度补偿研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于支持向量机的电容式传感器温度补偿研究
- Study on temperature compensation for capacitance sensor based on support vector machine
- 传感器与微系统 2009年28卷第6期页码：40-42
- 作者机构：
  
  1. 东北林业大学
  2. 哈尔滨工程大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872009.06.024
  中图分类号： TP212.6
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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[1]张妤,谢永华,穆丽新,朱齐丹.基于支持向量机的电容式传感器温度补偿研究[J].传感器与微系统,2009,28(06):40-42.

ZHANG Yu1, XIE Yong-hua1, MU Li-xin1, et al. Study on temperature compensation for capacitance sensor based on support vector machine[J]. 2009, 28(6): 40-42.
[1]张妤,谢永华,穆丽新,朱齐丹.基于支持向量机的电容式传感器温度补偿研究[J].传感器与微系统,2009,28(06):40-42. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.06.024.

ZHANG Yu1, XIE Yong-hua1, MU Li-xin1, et al. Study on temperature compensation for capacitance sensor based on support vector machine[J]. 2009, 28(6): 40-42. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.06.024.

摘要

针对电容式传感器极易受到温度影响这一特性

基于支持向量机（SVM）建立电容式传感器系统补偿逆模型

对电容式传感器进行的温度补偿。实例分析表明:与RBF神经网络温度补偿法相比较

SVM逆模型在很大程度上提高了传感器的线性度

并且

补偿曲线更顺滑

预测性更强

提高了系统计量的准确度。

Abstract

Due to the output of the sensor is sensitive to temperature change

the inverse model of sensor system for temperature compensation is built based on support vector machine（SVM）.Examples of analysis show that compared with the method of RBF neural network compensation

SVM inverse model improves the linearity of the sensor and the compensation curve is smoother

more predictable

the system measurement accuracy is improved.

关键词

Keywords

references

改进遗传神经网络在传感器温度补偿中的应用 [J]. 唐炜,徐晓苏. 电子测量与仪器学报 . 2008(01)

基于BP网络的电涡流传感器非线性补偿 [J]. 于亚婷,杜平安,廖雅琴,董文轩. 传感器与微系统 . 2007(10)

基于人工神经网络的电涡流传感器非线性辨识 [J]. 田玉冬,邹海荣. 仪器仪表学报 . 2006(S1)

基于最小二乘支持向量机的软测量建模 [J]. 阎威武,朱宏栋,邵惠鹤. 系统仿真学报 . 2003(10)

支持向量机回归在线建模及应用 [J]. 王定成,方廷健,高理富,马永军. 控制与决策 . 2003(01)

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