【摘 要】
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气压是评价大气环境变化的关键性参数。为提高传统硅压阻式气压测量系统的精度,研究并实现了一种基于MEMS气压传感器阵列式测量和粒子群优化(PSO)反向传播(BP)神经网络数据融
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,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,南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学物理与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61306138,61307113,61307061);江苏省自然科学基金项目(BK2012460);东南大学MEMS教育部重点实验室开放研究基金课题项目(2013-3);江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(201510300034);江苏省信息与通信工程优势学科建设项目
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气压是评价大气环境变化的关键性参数。为提高传统硅压阻式气压测量系统的精度,研究并实现了一种基于MEMS气压传感器阵列式测量和粒子群优化(PSO)反向传播(BP)神经网络数据融合处理的高精度数字气压变送器,给出了相应的硬件结构和软件设计,并通过STM32平台对μC/OS-Ⅱ与μC/GUI进行了整合移植和显示优化。结合实验测量数据,从非线性误差、迟滞误差、重复性误差及其整体精度等方面对PSO-BP神经网络算法在硅压阻式气压测量系统中应用的性能进行了研究与分析。研究结果表明,在-20℃~60℃的温度范围内,本文研制的低成本嵌入式硅压阻气压变送器的整体测量精度约为±0.095%FS,基本满足大气探测应用的要求。
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