基于神经网络的MEMS红外热电堆自校准响应分析

作者：黄宽; 王玮冰; 李佳

来源：微型机与应用, 2017, 36(20): 48-50+70.

DOI：10.19358/j.issn.1674-7720.2017.20.014

• 红外热电堆
• MEMS
• 自校准
• 响应分析
• 神经网络

为克服MEMS红外热电堆原有自校准响应分析方法存在的考虑参数单一、故障覆盖率低、校准精度低等缺点,全面考虑多个相关参数影响,采用RHPNN神经网络提高其故障覆盖率,再用小波神经网络提高校准精度,最后用FPGA实现了该算法。与传感器结合实验结果表明,本方案故障覆盖率达到92%,自校准后的测温绝对误差降到0.03 K。

• 单位
  中国科学院微电子研究所