电涡流传感器精度提升：温度补偿与非线性校正研究

"物联网-智慧交通-电涡流传感器测量精度的研究" 在物联网与智慧交通领域，电涡流传感器的应用显得尤为重要，因为它们能够提供精确的测量数据，从而确保交通安全和效率。电涡流传感器以其结构简洁、体积小巧、灵敏度高以及非接触式测量的特性，成为监测交通设备状态和交通流量的理想选择。然而，测量精度问题一直是其发展的关键挑战。 文章深入探讨了影响电涡流传感器测量位移精度的两个主要因素：温度漂移和输入输出特性线性度。温度漂移会导致传感器读数随着环境温度的变化而变化，这在极端天气条件下对交通监控系统的可靠性构成威胁。为了解决这个问题，文中提出了三种温度补偿算法，分别是多元回归算法、BP神经网络算法和基于遗传优化的小波神经网络算法（GA-WNN）。其中，GA-WNN算法通过遗传算法的全局搜索能力解决了小波神经网络可能陷入局部最小值的问题，提高了校正速度和精度。 对于输入输出特性线性度问题，研究采用了曲线拟合方法，对非线性特性曲线进行校正，有效降低了非线性误差。通过这种方法，非线性度从5.43%显著降低至2%，显著提升了测量的准确性。 系统设计方面，文章构建了一个包含STM32单片机为核心的硬件系统，该系统包括信号采集、放大、A/D转换、报警、无线收发和LCD显示等功能模块。软件部分采用模块化编程，将GA-WNN算法集成到单片机中处理温度补偿，并在LCD屏幕上实时显示校正后的位移数据。 实验结果显示，经过不同算法的温度补偿，零位温度系数和灵敏度温度系数都有显著提升，证明了所提出的算法能有效提高电涡流传感器的测量精度。对比分析表明，三种算法都能改善温度漂移的影响，其中GA-WNN算法表现最优，实现了精度的一个数量级提升。 这项研究对物联网智慧交通中电涡流传感器的测量精度进行了深入研究，提供了有效的补偿算法和系统设计方案，有助于提高交通监测系统的稳定性和可靠性，为未来智慧交通领域的传感器应用奠定了坚实基础。