压力传感器是一种常用的传感器设备，由于其非线性特性和外部因素，传感器的输出容易出现误差，温度的影响最大。此，传感器的温度补偿特别重要。本文中，我们分析了常用的温度补偿方法，一种新的温度补偿方法和改善血压神经网络的方法，从研究结果来看，该方法有效地提高了传感器的稳定性。别和精确度。力传感器输出的精度容易受到许多因素的影响，其中最重要的因素是影响传感器输出精度的因素。
前，通常使用两种类型的方法，即硬件补偿和软件补偿来补偿压力传感器的温度。
件补偿方法具有较大的调试难度，准确性低，通用性差。应用于实际工程中时，很难获得更好的结果。件补偿法有效地弥补了硬件补偿的弊端，其中BP神经网络补偿技术在当前工程中得到了广泛应用，但典型的BP网络补偿方法却非常准确，但是过程本文的主要组成部分提出了一种补偿BP神经网络的方法。希望在提高补偿的效率和准确性方面发挥作用。BP的神经网络是当前研究中使用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络的术语是单向传输网络结构，整个信息传输过程具有高度的非线性。型的BP神经网络结构包括输入层，隐式层和输出层三层结构。常，BP神经元网络仅包含此三层结构，这主要是由于单个隐藏层的BP神经网络可以将n维映射到m。
图说明了其典型结构。N0和n1分别对应于输入节点的数量和蒙版层节点的数量。于BP神经网络隐藏层的传递函数是对数S形曲线，因此其输出范围在（0，1）之间。中：Ui，Pi是学习数据的校准值； Uimin和Uimax分别代表输出电压校准的极值（最小和最大），Pimin和Pimax分别代表压力校准的极值（最小和最大）。果输出结果不能达到要求的误差范围，则返回误差信号，并对该公式各层的权重进行一定的权重校正，直到输出达到该值为止期望。
使用典型的BP神经网络的压力传感器的温度补偿过程中，该算法过于复杂且花费大量时间。须对其进行改进以提高补偿效率。于典型的BP神经网络，以下方法用于改进目的。用小波神经网络的思想来改善神经元的激励功能，以实现小波特征与功率放大器神经网络的自学习功能的完全结合，并提高功率因数。
励函数的近似容量。用Morlet函数作为小波函数的父函数可以减少神经元在不同级别的影响，并提高网络收敛的速度。中：K代表神经网络隐藏层中的细胞数； M代表神经网络输入层中的细胞数； ωn，k表示神经网络隐层第k单元与输出层第n单元的连接权重；拉伸ak小波因子翻译因子bk; Sl（xm）-输入信号。过计算过程，附加动量法的应用可以有效改变梯度方向的平滑过渡，恒温阀芯使计算结果更加稳定。中：t是样本形成的次数，η是学习速率，σ是矩因子； σΔωki（t）表示附加矩项，可以有效减少不同神经元之间的影响，提高网络收敛速度。
骤1：根据BP神经网络数据预处理方法对数据样本进行预处理。骤2：使用主成分分析来分析预处理的样本数据，减少输入向量之间的影响，并使每个输入变量的方差协同作用大体上统一，从而使每个权重具有相同的收敛速度，这决定了神经网络的输入节点。骤3：初始化神经网络并设置一些关键变量。骤4：为神经网络选择一组学习样本，输入节点作为网络的输入向量，并输入fn，l，n = 1，2，…，恒温阀芯N; l = 1，2，…，所需R.步骤5：使用输入的网络参数计算网络的实时输出容量：当输出误差在允许范围内时，停止训练，并且当输出误差超出允许范围时，错误信息会随着时间传播，以增加错误的权重。数的负梯度方向发生变化，然后使用梯度网络方法计算修改后的网络参数，然后重复第四步。
骤6：一旦血压神经网络成功完成训练，就对样本进行补偿。骤7：对补偿后的样本进行反归一化处理，然后将误差与测量数据进行比较，以确定网络升级后所做的更改。据上面提供的BP神经网络算法的实现步骤，可以使用Matlab编程语言。施该算法后，我们通过确定压力传感器范围内的n个压力校准点来确定n个温度校准点。
准值生成器根据每个校准点的信息生成相应的校准输入值。后，输入样本数据，根据目标值所需的±20％的范围选择样本数据，然后在误差目标小于10-3的情况下进行训练。
旦达到错误目标，网络的收敛速度就会得到有效提高。究结果表明，在使用主成分分析对信息进行补偿后，使用BP神经网络来形成该信息，并且学习速度比神经网络要高。BP。时，通过改善典型的血压神经网络，使用小波函数作为激励函数并应用附加发射来控制网络的灵敏度，可以有效地避免该问题。小的本地网络。过基于主成分的基于BP的温度补偿方法，可以有效，准确地解决环境温度影响压力传感器引起的误差问题。
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