基于PSO-LSSVM的水分仪称重传感器非线性补偿研究

摘要

水分仪称重传感器的输出与待烘干物重量存在一定的非线性关系,且烘干失重法对传感器工作环境温度影响也会造成称重传感器输出的非线性变化。在分析传统应片式传感器非线性输出的产生机理基础上,提出一种基于变异粒子群-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的新型称重传感器非线性补偿方案:首先采用噪声协方差可变的卡尔曼滤波算法对称重传感器输出数据进行滤波,减小噪声的影响;再将滤波后的数值与环境温度值作为回归参量,建立基于LSSVM算法的水分仪称重模型;利用变异PSO算法对模型进行参数寻优。实验表明,在220 g/0.001 g水分仪中采用本方法对传感器输出进行非线性补偿后,称量精度明显优于国家检定规程标准;此外,该方法满足在小训练样本条件下,具有很好的泛化性。