检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安理工大学信息与控制工程研究中心,西安710048 [2]兰州理工大学电气与信息工程学院,兰州730050
出 处:《仪器仪表学报》2007年第4期640-644,共5页Chinese Journal of Scientific Instrument
基 金:国家科技攻关计划基金(2002BA901A28);甘肃省省长基金(GS015-A52-012)资助项目
摘 要:本文针对具有小样本数据的N型热电偶在应用中存在的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机对热电偶进行非线性校正的方法,并与以往采用的BP网络、RBF网络和ANFIS校正方法进行了比较。结果表明,采用最小二乘支持向量机的校正精度高于以上3种校正方法;同时以阳极焙烧过程中料箱温度为对象进行了仿真和实际应用研究,取得了满意的结果。Aiming at the problem existed in the application of N type thermocouple with small data samples, the least squares support vector machine (LSSVM) method for correcting nonlinear error of thermocouple sensor is introduced. This method is compared with some commonly used calibration methods, such as BP neural network, RBF neural network and ANFIS method. The result of experiment shows that the nonlinear calibration method based on LSSVM has higher precision than the methods based on BP, RBF or ANFIS. LSSVM method was used to test fire-path temperature in anode baking process, and satisfactory result was achieved. Test result proves that the method is effective.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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