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基于 PSO-SVM 的循环热扰动湿度传感器设计
曹希龙,刘清惓,洪鑫,田祥民
(1. 南京信息工程大学江苏省大气环境与备技术协同创新中心,南京 210044;
2. 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京 210044;
3.南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044)
摘业:为解决传统湿度传感器在动态温湿环境中存在的迟滞误差与测量不稳定问题,本文设计了一种融合“循环热扰动-双路径解橘-智能补偿”机制的高精度湿度传感器,采用双湿度传感器交替进行升温与降温路径涮量,结合露点反演技术,对不同温度点的湿度数据进行反推,实现将湿度值统一映射到参考温度,并结合计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD) 热仿真确定最优加热功率与结构参数,实现高效稳定的周期性加热与自然冷。引入粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)支持向量机(support vector machinc, SVM) 回归算法建立多特征非线性修正模型,实现对迟滞误差的精确建模与路径权重自适应融合、实验结果表明,本文提出的高精度湿度测量系统对湿度测量的平均绝对误差为0.52%RH,均方根误差为 0.57 %RH,
关键词:湿度传感器;迟滞误差;露点反演;循环热扰动;粒子群优化支持向量机;计算流体动力学
中图分类号:TP212.9 P412.2
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