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本文利用BP网络较强的非线性映射能力，提出用BP网络与传感器相结合的方法来提高电磁力平衡传感器的精度。
传感器是一种能够把非电输入信息转换成电信号输出的器件或装置，在过程检测与过程控制中占有非常重要的地位。精度是反映传感器系统误差与随机误差综合影响程度的评价指标，表示测量结果与其理论值的靠近程度，直接影响整个控制检测应用系统的性能。通常可以用理论直线法、端点线法、最佳直线法、最小二乘法或采用硬件补偿来提高其精度，尽量减小非线性误差。但这些方法能力有限，并且当周围环境改变或由于传感器自身参数变化等原因引起的精度下降时，上述方法无能为力。本文提出利用神经网络中的BP算法与传感器相结合，可以极大地提高传感器输出信号的精度，仿真结果表明，BP算法在抑制传感器的温漂和时漂方面有其独特的优势。
传感器是一种能够把非电输入信息转换成电信号输出的器件或装置，在过程检测与过程控制中占有非常重要的地位。精度是反映传感器系统误差与随机误差综合影响程度的评价指标，表示测量结果与其理论值的靠近程度，直接影响整个控制检测应用系统的性能。通常可以用理论直线法、端点线法、最佳直线法、最小二乘法或采用硬件补偿来提高其精度，尽量减小非线性误差。但这些方法能力有限，并且当周围环境改变或由于传感器自身参数变化等原因引起的精度下降时，上述方法无能为力。本文提出利用神经网络中的BP算法与传感器相结合，可以极大地提高传感器输出信号的精度，仿真结果表明，BP算法在抑制传感器的温漂和时漂方面有其独特的优势。
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