The present invention relates to a correction optimization algorithm for non-linear sensors, in particular to a correction method for non-linear sensors based on brainstorming optimization algorithm. By establishing a correction mathematical model for non-linear sensors, setting the correction capacity constraints of the correction mathematical model for non-linear sensors, setting the fitness function of the correction mathematical model for non-linear sensors, and utilizing non-linear sensors. The calibration mathematical model, the calibration capacity constraint and the fitness function are calibrated by the brainstorming optimization algorithm; the calibration method of the present invention can obtain the global optimal solution by comparing the local optimal solution, and can calculate the calibration undetermined constant group with high accuracy and speed.
【技术实现步骤摘要】
基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法
本专利技术涉及一种非线性传感器的校正优化算法,具体涉及基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法。
技术介绍
传感器的输入与输出理想情况下是线性关系,但由于环境以及传感器本身等因素影响,很多传感器的输出与输入之间出现非线性关系。为了解决上述问题,通常采用硬件补偿和软件补偿两种方法,但是由于硬件补偿成本较大,故软件补偿较受欢迎。目前主要的软件补偿方法有最小二乘法、函数校正法、BP神经网络法、遗传算法和粒子群算法,其中最小二乘法、函数校正法和BP神经网络法容易陷入局部最优,而遗传算法和粒子群算法在高精度计算过程中耗时更长。因此提出一种更优的非线性传感器校正方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述存在的问题,设计一种基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,通过本专利技术对非线性传感器校正时具有精度高、速度快的特点。本专利技术的目的是通过下述技术方案来实现的。基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,过程如下:建立非线性传感器校正数学模型;设定非线性传感器校正数学模型的校正容量约束;设定非线性传感器校正数学模型的适应度函数;利用非线性传感器校正数学模型、校正容量约束和适应度函数通过头脑风暴优化算法对非线性传感器进行校正。所述非线性传感器校正数学模型为:z(yi)=a0+a1yi+a2yi2+a3yi3+...+ajyij+...+anyin其中,yi为非线性传感器校正数学模型的输入;z(yi)为非线性传感器校正数学模型的校正输出值;i为非线性传感器测试点数;n的数值由要求的准确度决定;a0、a1、a2...a ...
【技术保护点】
1.基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,其特征在于,过程如下:建立非线性传感器校正数学模型;设定非线性传感器校正数学模型的校正容量约束;设定非线性传感器校正数学模型的适应度函数;利用非线性传感器校正数学模型、校正容量约束和适应度函数通过头脑风暴优化算法对非线性传感器进行校正。
【技术特征摘要】
1.基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,其特征在于,过程如下:建立非线性传感器校正数学模型;设定非线性传感器校正数学模型的校正容量约束;设定非线性传感器校正数学模型的适应度函数;利用非线性传感器校正数学模型、校正容量约束和适应度函数通过头脑风暴优化算法对非线性传感器进行校正。2.根据权利要求1所述的基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,其特征在于,所述非线性传感器校正数学模型为:z(yi)=a0+a1yi+a2yi2+a3yi3+...+ajyij+...+anyin其中,yi为非线性传感器校正数学模型的输入;z(yi)为非线性传感器校正数学模型的校正输出值;i为非线性传感器测试点数;n的数值由要求的准确度决定;a0、a1、a2…an为待定常数,由所有的待定常数形成待定常数组{a0、a1、a2…an}。3.根据权利要求1所述的基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,其特征在于,所述校正容量约束设定为:ajmin≤aj≤ajmax其中,aj为待定常数,ajmin与ajmax分别为待定常数aj的最大值与最小值。4.根据权利要求1所述的基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,其特征在于,所述适应度函数为:其中,yi为非线性传感器测试点i的输出值,z(yi)为根据建立的非线性传感器校正数学模型计算的传感器值,m为待定常数组的个数。5.根据权利要求1所述的基于头脑风暴优化算法的非线性传感器校正方法,其特征在于,利用非线性传感器校正数学模型、校正容量约束和适应度函数通过头脑风暴优化算法对非线性传感器进行校正的过程包括如下步骤:步骤1,设定头脑风暴优化算法的待定常数组最大的个数、计算精度和最大迭代次数;步骤2,根据校正容量约束产生待定常数:步骤3,根据适应度函数计算各个传感器测试点的适应度值;步骤4,根据适应度函数对迭代过程中已产生的待定常数组进行排序聚类,每个类中选择适应度值最大的作为聚类中心;步骤5,如果在排序聚类过程中产生待定常数组个数达到最大值,则转至步骤6,否则转至步骤2;步...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵秀谊,赵志峰,郝东丽,徐波,
申请(专利权)人:西安航空电子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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