基于BP神经网络的热电偶数学建模方法研究  

作　　者：张美凤[1] 邬华芝[1] 封士祥 范天鹏 

机构地区：[1]常州工学院光电工程学院,江苏常州213002

出　　处：《软件导刊》2014年第7期16-18,共3页Software Guide

基　　金：江苏省大学生实践创新训练项目(2012JSSPITP2745)

摘　　要：在利用热电偶进行温度测量时,冷端误差和非线性误差会对热电偶的测温精度产生较大影响。为了降低此两项误差对热电偶测温精度的影响,提出利用BP神经网络和两端测量电压法建立热电偶的数学模型,并利用梯度下降动量算法对网络各节点参数进行优化调整,通过LabVIEW和MATLAB编程实现了该算法。通过实验获取了足够的输入输出样本,即热电偶的冷端电压、输出电压与其对应的温度,对此BP网络模型进行训练和测试,最后通过测试验证了此模型的有效性。

关 键 词：热电偶 神经网络 数学模型 冷端补偿 非线性误差 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]