遗传小波神经网络在压阻MEMS阵列压力变送器中的应用

"这篇研究论文探讨了如何利用遗传小波神经网络提高压阻式微机电系统（MEMS）阵列压力变送器的精度和降低成本，以适应气象测量的需求。研究由南京信息工程大学的多个实验室和学院合作完成，旨在改进微尺度压力传感器的技术，并在气象观测与信息处理领域实现创新应用。" 本文详细阐述了高精度、低成本压阻式MEMS阵列压力变送器的设计与优化，这种变送器在气象测量中具有重要应用。压阻效应是指材料的电阻率随应变变化的现象，常用于制作压力传感器。通过MEMS技术，可以实现微小尺寸的传感器，从而降低制造成本并提高集成度。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它被用来调整神经网络的参数，以达到最佳性能。小波神经网络结合了小波分析和神经网络的优点，能够有效地处理非线性和局部特征，对压力信号进行精确建模。将遗传算法应用于小波神经网络的训练过程中，可以优化网络结构和权重，进一步提升预测精度。 论文中可能涵盖了以下几个关键知识点： 1. **压阻MEMS技术**：介绍了压阻式MEMS传感器的工作原理，包括敏感材料的选择、结构设计以及微加工工艺。 2. **阵列设计**：讨论了传感器阵列的布局和规模对整体性能的影响，以及如何通过阵列提高测量范围和分辨率。 3. **遗传小波神经网络**：详细解析了遗传算法如何优化小波神经网络的构建，以适应压力信号的复杂性。 4. **精度优化**：阐述了如何通过遗传算法优化网络结构，提高预测精度，以满足气象测量的高要求。 5. **低成本制造**：探讨了采用MEMS技术降低成本的可能性，包括材料选择、工艺简化和大规模生产策略。 6. **应用实例**：可能提供了实际的气象测量场景，证明了该变送器在环境监测、气候研究等领域的适用性。 7. **实验与数据分析**：详细描述了实验设置、数据收集和结果验证，以证明所提方法的有效性。 通过这样的研究，作者们为开发高性能、经济实惠的压力传感器提供了一条新的路径，这不仅有助于气象学的进步，还可能对其他需要精确压力测量的领域产生深远影响。