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振弦式传感器是一种测试压力、位移等物理量的测试仪器，其广泛应用于水电工程、岩土工程、大型作业机械等工程的安全自动监测系统中。所以如何研制精度高、稳定性好的振弦式传感器已成为工程界人士关注的一个热点。影响振弦式传感器性能的因素很多，温度是其中最重要的因素之一。本文旨在寻找一种高效的振弦式传感器温度补偿方法。在综合国内外传感器温度补偿先进技术基础上，提出了一种基于神经网络的振弦式传感器温度补偿系统的新思路。神经网络在数据融合方面具有高效性，在对神经网络算法分析研究的基础上，提出了利用BP网络来进行振弦式传感器温度补偿，并在matlab环境下设计了基于BP网络的温度补偿处理模块，对传感器输出数据进行融合处理，最后得到高精度的输出值达到温度补偿的目的。为了提供一个友好的人机交换界面，提高系统的简便性和实用性，在虚拟仪器平台labview环境下开发出了基于BP网络的振弦式传感器温度补偿系统。对实验采集数据的融合处理结果表明，该系统性能良好，极大的减小了温度误差，提高了传感器的精度和稳定性。证明利用神经网络进行振弦式传感器温度补偿是一个高效的新方法，具有广泛的应用前景。
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