基于深度信念网络的硅压阻式压力传感器高精度温度补偿模型的研究

摘要

硅压阻式压力传感器因对温度具有敏感性,工作时受环境温度的影响会产生温度漂移现象,降低了测量精度,为提升压力传感器的检测精度,提出了一种基于深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的高精度温度补偿模型.研究了压阻式压力传感器的工作原理和温度补偿的数学模型,利用深度学习强大的数据表征能力,设计了区间定位的温度补偿模型构建算法,建立并优化DBN模型的网络结构,将DBN温度补偿模型对实验数据进行训练拟合,结果表明:温度补偿后的满量程相对误差由原来的7.013×10-3提升至8.240×10-5,验证了所提出的方法能具有较好的稳定性和温度补偿效果,较大幅度地提升了传感器的检测精度.