表1 傳感器在溫度20℃時的部分壓力標定值數(shù)據(jù)

在實驗過程采用較為流行的MATLAB軟件進行仿真。初始化中，學習因子取值為1.1，誤差e取值0.00035，n＝3。經(jīng)過多次迭代，不斷調(diào)節(jié)網(wǎng)絡的連接權值，最終求出權值，確定了式（1）中多項式的系數(shù)為：a0＝237.6144，a1＝－54.1649，a2＝2.9464，a3＝0.001129。所以該振動筒壓力傳感器的校正函數(shù)為：

（5）

表2傳感器在溫度20℃時的部分壓力計算值與標定值的比較

根據(jù)所得以上函數(shù)，對－40℃～60℃范圍內(nèi)8個溫度點的標定值和由方程式（5）所得的估計值進行了比較。在表2中列出了溫度在20℃時的估計值，和表1比較可知該模型的精度較高。其最大相對誤差小于0.08%，完全可以滿足大多數(shù)工程允許的誤差，以實現(xiàn)壓力非線性校正。

5結論

使用函數(shù)鏈神經(jīng)網(wǎng)絡進行振動筒式壓力傳感器非線性校正具有結構簡單、自學習能力強、易于收斂、效果良好的特點。它的訓練的確比BP算法容易，而且算法也簡單得多；是一種很好的非線性校正方法，它也可以完全用于其他類型傳感器的非線性校正。