基于改进QR-PSO算法的压力传感器的动态补偿方法

魏 娟,张志杰,杨文杰,赵晨阳(中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原 030051)



基于改进QR-PSO算法的压力传感器的动态补偿方法

魏 娟,张志杰*,杨文杰,赵晨阳
(中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原 030051)

针对压力传感器在实际使用中动态特性难以满足测试需求这一问题,利用激波管对压力传感器进行动态标定,获取实验样本,依赖样本估计逆模型,提出了基于QR分解和改进粒子群算法构建补偿系统的设计方法。采用QR分解确定模型阶次,降低了简化传感器模型带来的动态补偿运算误差,并结合改进粒子群算法,高效、智能的确定补偿系数。通过实测样本对补偿系统进行重复性验证,结果表明压力传感器的动态响应性能显著地提高了,补偿效果令人满意。

压力传感器;QR分解;粒子群优化算法(PSO);动态补偿

在科学研究、测试计量、工业控制等研究开发领域,需要更多地结合动态测试,即深入、定量地测试和反应瞬态过程中各种参数的变化规律,同时对传感器的准确度、稳定性和抗干扰性提出了更高的要求[1-2]。但由于制作技术和工艺水平的限制,很难满足动态测量的需求。通过对传感器的动态特性进行补偿,可以提高传感器的响应速度、降低超调量、扩宽工作频带以达到动态测试需求[3]。

对传感器动态补偿方法多种多样,主要有两种:一是依赖传感器动态模型的动态补偿方法,如零极点配置法、反卷积法等,此方法需要确定传感器的动态模型,实现起来较为复杂[4]。……