文档名：基于树突神经网络的MEMS压力传感器误差补偿方法
摘要：压力传感器的性能因自身工艺或环境温度变化而造成影响,在实际应用中,因环境温度的改变而造成的传感器输出误差尤为突出.现今微机电系统(MEMS)压力传感器在线性度与灵敏度方面较之前已有了很大提高,但温度漂移问题依然存在.传统的误差补偿方法如线性回归模型、BP神经网络或BP神经网络的优化算法,均能对传感器的误差有修正效果,但还有提升空间.针对以上问题,在MEMS压力传感器中嵌入温度传感器模块,并构建了一种基于树突神经网络的误差补偿模型.该模型首先对采集数据进行逻辑组合关系预处理,然后用树突神经网络对传感器数据进行误差补偿.实验结果表明,使用数据逻辑关系预处理后的BP神经网络模型评估指标平均绝对误差(MAE)由9.1降至0.191,而用树突神经网络模型后,该指标更是降低至0.04348,精度提升效果非常明显,证明所提方法能够有效地补偿MEMS压力传感器误差.
作者：赵月爱 白渊铭Author：ZHAOYueai BAIYuanming
作者单位：太原师范学院计算机科学与技术学院,山西晋中030619
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(1)
分类号：TP183
关键词：压力传感器 误差补偿 数据逻辑组合 树突神经网络
机标分类号：TP212.11TP391TN925.93
在线出版日期：2023年3月23日
基金项目：国家自然科学基金，国家社会科学基金，山西省重点研发计划项目基于树突神经网络的MEMS压力传感器误差补偿方法[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(1)赵月爱 白渊铭压力传感器的性能因自身工艺或环境温度变化而造成影响,在实际应用中,因环境温度的改变而造成的传感器输出误差尤为突出.现今微机电系统(MEMS)压力传感器在线性度与灵敏度方面较之前已有了很大提高,但温度漂移问题依然存...参考文献和引证文献
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