RBF网络模型优化称重传感器蠕变补偿

本文档探讨了"称重传感器蠕变补偿的RBF网络模型"这一主题，发表于2013年的《电子器件》杂志第36卷第6期。蠕变是影响称重传感器精度的关键因素，其特性包括实时性和非线性。研究者们针对这些特性，提出了基于Radical Bases Function (RBF)网络模型的方法来解决这一问题。 RBF网络是一种人工神经网络，因其能有效地处理非线性问题和具有自适应学习能力而被选中。在设计中，研究人员设计了一套硬件采集电路，利用低功耗处理器来处理传感器的数据，确保了补偿过程的实时性和能源效率。通过RBF网络的建模，他们能够捕捉到传感器蠕变的复杂变化，并对其进行精确补偿。 仿真结果显示，RBF神经网络展现出强大的功能，不仅能够逼近非线性函数，还具备自我学习的能力。这使得它能够有效识别和纠正称重传感器的蠕变误差。经过补偿后，蠕变误差显著降低，达到0.005%以下，从而大大提高了称重传感器的测量精度和稳定性。 关键词包括：称重传感器、蠕变、RBF网络、CC2530（一种嵌入式微控制器，常用于无线通信）、以及ZigBee（一种无线通信协议）。这项研究对于提高称重设备的精度和可靠性具有实际应用价值，为工业自动化和物联网等领域提供了重要的理论支持和技术解决方案。通过这篇论文，工程师和研究人员可以了解到如何利用RBF网络优化称重传感器的设计，减少因蠕变引起的测量误差。