一种氨气变送器温度补偿方法的研究与实现

为有效解决氨气传感器温漂问题,设计了一种基于BP神经网络的温度补偿系统.针对BP网络收敛速度慢、精度不高、易产生局部最小值的缺陷,在BP网络算法迭代接近最优时引入L-BFGS算法加快收敛.同时,引入动态变量更新权值向量和权值导数向量,改进拟Hesse逆矩阵的求解,解决了溢出问题,实现了算法的全局收敛.实验证明,该氨气变送器有效克服了温漂问题,并具有响应时间短,测量精度高,稳定性好等优点.

基于L-BFGS算法的BP神经网络在温度补偿中的应用

为了解决氨气传感器温漂问题,设计了一种基于微处理器MK60DN512VLQ10电化学氨气变送器,采用BP神经网络算法进行软件补偿。针对BP网络收敛速度慢、精度不高、易产生局部最小值的缺陷,在BP网络算法迭代接近最优时引入L-BFGS算法加快收敛。同时,引入动态变量更新权值及权值导数,改进拟Hesse逆矩阵的求解,解决了溢出问题,实现了算法的全局收敛。实验证明:该氨气变送器有效克服了温漂问题,并具有响应时间短、测量精度高、稳定性好等优点。