基于MATLAB遗传算法工具箱的铂电阻温度传感器的非线性校正

摘??? 要 常用传感器的输出都是非线性的，因此大多数仪表都有非线性校正环节。非线性校正可以通过模拟电路实现，电路形式很多；但随着智能化仪表的发展，现在更多的情况是采用软件算法来实现非线性校正。 铂电阻因其测量准确度高、测温范围宽、易标定、稳定性和互换性好等优点而成为工业上广泛应用的测温元件。但像其它热电测温元件一样，铂电阻的热电阻与温度的关系存在非线性，特别是在高温区．因此要实现高精度测温必须对铂电阻的非线性进行校正。现在常用的铂电阻非线性校正法可分两类。一类是“硬”校正法，即从测量电路来进行校正补偿的方法。其不足在于影响电路的因素太多，实际调试时零点、满度、线性之间极易相互牵连影响．另一类是“软”校正法，即利用微处理器，由测出的铂电阻值的数字量，根据事先按最小二乘法拟合的或用神经网络计算的多项式公式算出温度值，以及基于温度函数进行迭代计算等．对高精度测量，“软”校正法因其本身与电路因素无关而优于“硬”校正法．目前软校正计算法的主要不足在于它们都不是最优算法。对神经网络或最小二乘法拟合优化，其最高阶次不便于按测量允许的算法误差预先适当确定。迭代法则需根据前后两次计算的结果来决定迭代是否停止，因此运算量不定且计算步骤多。对有限精度计算，不适当的提高多项式阶次使运算量和复杂度加大，难以达到提高精度的目的。因此这里提出根据铂电阻经验函数，使用遗传算法分段拟合实现非线性校正方法. 遗传算法是具有全局寻优特点的一种新型最优化方法．针对铂电阻传感器经验公式的非线性问题使用遗传算法对其进行了优化研究．简要地介绍了遗传算法的基本原理和运算规则，具体地描述了使用遗传算法实现铂电阻传感器系数拟合的步骤和程序．作为一种有效的优化手段，能够完成优化软件具有的功能，具有一定的工程应用价值． 关键词：遗传算法；非线性；MATLAB；铂电阻传感器．