称重传感器蠕变补偿的RBF网络模型

作     者：匡亮 张小瑞 施珮 印晶 KUANG Liang;ZHANG Xiaorui;SHI Pei;YIN Jing

作者机构：南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 

基　　金：国家自然科学基金项目(61075068 61203316) 江苏省高校自然科学研究基金项目(11KJB460006) 大学生创新创业训练计划项目(201210300022 12CX023) 

出 版 物：《电子器件》 (Chinese Journal of Electron Devices)

年 卷 期：2013年第36卷第6期

页      码：924-927页

摘      要：称重传感器的蠕变是影响精度的主要因素之一。针对传感器蠕变的实时性与非线性,建立了称重传感器蠕变补偿的RBF网络模型。设计硬件采集电路并采用低功耗处理器对传感器数据进行软件补偿。仿真结果表明,RBF神经网络具有很强的逼近非线性函数和自学习能力,能够对称重传感器的蠕变误差进行修正。补偿后的蠕变误差减小至0.005%以内,补偿效果明显。

主 题 词：称重传感器 蠕变 RBF网络 CC2530 ZigBee 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-9490.2013.06.038

馆 藏 号：203355775...