RBF神经网络在压力测量系统校正中的应用

针对某火工品爆炸压力测量系统的非线性误差及温漂的问题，推导出系统的输出与压力传感器输入和环境温度的关系，使用RBF神经网络逼近系统的输入输出模型以消除误差，并用LabVIEW编程实现。使用该方法校正后的系统能够自动补偿非线性误差和抑制温漂。实际测量结果表明，校正前的系统误差〈=2％，校正后的系统误差〈=0．4％，说明该方法补偿效果好，适合于在压力测量系统中使用。