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基于GA—PSO—BP的压阻式压力传感器温度补偿的应用
压力传感器的温度补偿研究及其应用
李扬1,刘明光1,钱学成1,陈佳1,王昕1
北京交通大学 电气工程学院,北京 100044)
摘要:为了解决影响压力传感器测量的温度漂移问题,研制一种适合轨道车空压系统压力测量的高性能传感器。文章提出结合GA-PSO算法优化BP神经网络的新型压阻式压力传感器温度补偿模型,通过MATLAB仿真验证该模型的可行性。仿真结果表明:与BP-LM算法和GA-BP算法相比,新的优化算法收敛速度提高了89%,预测结果的误差绝对值均在2.5kpa以下,且变化范围小,满足“快、准、稳”的高性能高求。装置现场运行效果良好,在温度相差较大的一天之内的不同时间段轨道车运行时的空压系统测量气压均在750kpa左右。
关键词:温度补偿;压力传感器;BP神经网络;遗传算法;粒子群算法
Rtemperature compensation of pressure sensor and its application
Li Yang1, Liu Mingguang1, Qian Xuecheng1, Chen Jia1, Wang Xin1
(1. College of Electrical Engineering, Beijing Jiao tong University, Beijing 100044, China)
Abstract: In order to solve the temperature drift problem when the pressure sensor measures, a high-performance sensor of pressure measurements suitable for compressed air system of rail car is developed in this paper. This paper presents new piezoresistive pressure sensor temperature compensation model combining GA-PSO algorithm to optimize BP neural network, the feasibility of this model is verified by MATLAB simulation. The simulation results show that compared with the BP-LM algorithm and GA-BP algorithm, the convergence speed of the new optimization algorithm is faster 89%, the absolute error value of prediction is under 2.5kpa, and small-scale changes and meet the high performance requirements of “fast, accurate and steady”. The device runs well on plant site, and the measurement pressure of compressed air system is about 750kpa on the same day in different railcar running periods.
Keywords: temperature compensation, pressure sensors, BP neural network, genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm0引言
轨道车是铁路运营中线路维修和接触网检修必备的专用作业车辆。铁道线路的坡度小、钢轨顶面光滑且摩擦系数较小,遇到大风天气,或者轨道车的作业人员装卸重物,都有可能诱发轨道车溜逸。目前,防止轨道车制动失灵主要依靠空压系统,反映空压系统的重要技术指标是气压。由于各种原因,一旦发生气压泄露降低,在恶劣的气候环境下,例如:大风作用,就容易出现溜逸现象,甚至导致线路上两车相撞,或者溜逸到道岔处发生脱轨翻车事件,威胁轨道车设备安全、人身安全,影响铁路运营安全。
*基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(项目编号:2015JBM085)
轨道车的工作地点通常在户外,在春夏和秋冬的交替季节,一天之中早晨、中午和晚上的环境温度相差较大,由硅材料制成的压阻式传感器容易受到周围环境温度的影响,根据半导体理论:半导体的导电能力将随温度的增加按指数规律增加,输出电压容易产生温度漂移。为了减小测量误差,提高数
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