PSO算法在3D打印喷头温度传感器非线性特性校正中的应用

陈丽; 刘益剑; 郭爱琴; 程继红

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将微粒群优化(PSO)算法应用于3D打印喷头温度检测系统的非线性特性校正.在温度传感器特性无法准确获取的情况下,给出了基于PSO算法和逆模型实现非线性特性的线性化校正的一般实现思路和步骤.首先对采集到的样本进行特征分析,提炼出温度传感器非线性特性的逆模型,再利用PSO算法对逆模型中未知参数进行优化求解,从而实现了3D打印喷头温度非线性特性的线性化校正.最后,对3D打印喷头温度检测系统进行了实验研究,对比了逆模型的PSO参数优化求解和Matlab曲线拟合求解的实验结果,验证了本文基于PSO的喷头温度非线性特性的线性化校正方法的可行性,并可以扩展到一般非线性传感器的线性化校正应用中.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2016年第4期|57-60|共4页
作者
陈丽; 刘益剑; 郭爱琴; 程继红;
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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;

南京师范大学电气与自动化工程学院,江苏南京210042;

南京师范大学电气与自动化工程学院,江苏南京210042;

南京师范大学电气与自动化工程学院,江苏南京210042;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP212;
关键词
微粒群算法; 3D打印喷头; 逆模型; 温度传感器; 非线性;

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