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微粒群优化算法在传感器非线性自校正中的应用
引用本文:程继红,刘益剑.微粒群优化算法在传感器非线性自校正中的应用[J].传感器与微系统,2005,24(10):74-76.
作者姓名:程继红  刘益剑
作者单位:南京师范大学,电气与自动化工程学院,江苏,南京,210042
摘    要:微粒群优化(PSO)算法是一种进化算法,包含的概念简单。介绍了不同于传统的传感器非线性校正方法,将PSO算法应用于传感器非线性校正的参数估计,并通过电涡流微位移传感器非线性校正进行PSO算法效果测试。实验研究表明:PSO算法简单、得到的传感器非线性校正曲线精度高。PSO算法为传感器的非线性校正提供了一种新方法。

关 键 词:传感器  微粒群优化算法  非线性校正
文章编号:1000-9787(2005)10-0074-03
收稿时间:05 16 2005 12:00AM
修稿时间:2005年5月16日

Application of PSO algorithm in sensor nonlinear self-rectification
CHENG Ji-hong,LIU Yi-jian.Application of PSO algorithm in sensor nonlinear self-rectification[J].Transducer and Microsystem Technology,2005,24(10):74-76.
Authors:CHENG Ji-hong  LIU Yi-jian
Abstract:The particle swarm optimization(PSO) algorithm is an evolutional algorithm and comprises a very simple concept.Instead of using traditional sensor rectificatory algorithms,the PSO algorithm is applied to the parameter estimation of sensor nonlinear rectification.The effectiveness of the proposed PSO algorithm is tested by simulation experiments on the nonlinear self-rectification of electric-eddy-type micro displacement sensor.The experiments show that the PSO algorithm is simple and the accuracy of the curve obtained by PSO algorithm is high.The PSO approach provides an attractive method for the rectification of nonlinear sensor.
Keywords:sensor  particle swarm optimization(PSO) algorithm  nonlinear rectification
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