基于神经网络的温度传感器非线性校正方法研究

资 源 简 介

基于神经网络的温度传感器非线性校正方法研究

详 情 说 明

在工业测量和自动化控制领域，温度传感器的精度直接影响系统性能。传统线性校正方法难以应对复杂工况下的非线性误差，而神经网络凭借强大的非线性拟合能力成为研究热点。

核心思路分为三阶段：首先通过标定实验采集传感器原始输出与实际温度的映射数据；其次设计浅层神经网络（如3层BP网络），以传感器信号为输入、真实温度为输出；最后采用梯度下降算法优化网络权重，建立误差补偿模型。

相比多项式拟合等传统方法，该技术的优势在于：1）自适应学习不同温度区间的非线性特征 2）兼容热电偶、热电阻等多种传感器类型 3）可通过在线学习适应传感器老化。实际部署时需注意训练数据覆盖工作全温区，隐含层节点数建议根据交叉验证结果选择。

该方向可进一步探索LSTM网络处理时变特性，或结合联邦学习实现多传感器协同校正。这些扩展在工业物联网场景中具有重要应用价值。