基于LS-SVM辨识的温度传感器非线性校正研究

摘要

针对人工神经网络等传统方法的不足,提出了一种利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热电偶非线性校正方法.在该方法中,根据正反馈原理构造形式为幂级数展开模型的非线性补偿器,并利用LSSVM线性回归算法辨识该补偿器幂级数序列模型的系数.通过该补偿器之后,热电偶可得到理想的线性特性.最后,对铂铑30-铂铑6热电偶(B型)进行非线性校正实验,实验结果表明:在0～1 820℃范围内,校正后系统的线性度小于0.0353.因此,所提方法有效,且能应用于其他相似系统的非线性校正.