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基于GA-BP神经网络温度补偿的红外温度传感器设计 下载：12 浏览：403

吕鸣晨1,2,3 刘清惓1,2,3 孙星1,2,3 李东升1,2,3 《传感器研究》 2019年6期

摘要:
为减少环境温度对红外测温的影响,并提高测量精度,提出了一种基于热电堆与热敏电阻的红外探头、Cortex-M3 ARM处理器及高精度低噪声测量电路的红外温度传感器。利用梯度下降法建立红外探头的输出电压、环境温度和目标温度的BP神经网络模型,用遗传算法对其初始权值和阈值进行优化,并将基于该模型的算法嵌入ARM处理器,求出目标温度。该红外温度传感器实现了对物体温度-10～+50℃范围的测量,平均绝对误差为0.033℃,均方根误差为0.035℃。
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