基于混合核最小二乘支持向量机的S型热电偶高精度补偿方法

摘要

为改善热电偶传感器本身的非线性特性，尤其针对在-50～1 768℃的宽温度范围的航天发动机温度测试中S型热电偶表现出线性度较差的问题，本文通过基于混合核最小二乘支持向量机构建非线性补偿模型对热电偶测试系统进行补偿。首先，利用高斯径向基核和多项式核构造混合核函数，解决单一核函数局部细节和全局映射无法平衡的问题，保证了在数据处理过程中高维特征空间的线性可分性；其次，提出基于改进粒子群算法的核参数寻优算法，引入概率突跳策略增强算法的局部跳出能力，设计自适应惯性权重和学习因子更新策略调整搜索空间，保证算法的求解精度及收敛速度。实验结果表明，本文提出的方法相比于BP神经网络方法，最大绝对误差减少了0.260℃，补偿后的最大拟合误差为0.380℃，准确率为98.960%，满足实际航天发动机的宽测温范围的高精度测试要求。

关键词

非线性补偿 / 混合核函数 / 概率突跳策略 / 高精度测试

基金资助

国家自然科学基金项目（62563007）和国家自然科学基金项目（62563008）