传感器是测试系统中的重要部件,其性能的好坏及输出信号的可靠性对整个测试系统的质量起着至关重要的作用。在实际的应用中,传感器容易受到许多环境因素的影响,如温度、磁场、噪声、电源波动等,从而降低了整个系统的测量精度,造成系统稳定性差等问题。因此,为了改善传感器的性能,进而提高整个测试系统精确度和扩大测量范围,对传感器进行非线性校正具有非常重要的意义。课题针对传感器非线性校正中现有的几种方法的不足和支持向量机参数难确定的问题,结合遗传算法全局搜索能力强的特点,提出一种遗传算法和支持向量机相结合的方法,建立传感器非线性校正的支持向量机模型,并阐述遗传算法对支持向量机进行参数优化的实现过程。在实现过程中,应用Matlab语言编制训练程序对CYJ-101型压力传感器进行非线性校正并验证遗传支持向量机方法的可行性。同时,分别与支持向量机方法和BP神经网络法校正的结果进行对比分析,验证该方法的优越性。实验结果表明:和支持向量机方法校正的结果相比,遗传支持向量机方法能更好地解决支持向量机及其核函数参数的选取问题,实现参数的最优搭配;BP神经网络法使得传感器的最大相对波动由初始的22.2%降低到1.12%,而遗传支持向量机方法使其降低到0.04%,显著改善传感器的性能,取得较好的效果。设计压力传感器系统的硬件和软件部分,并将遗传支持向量机方法用于传感器非线性校正及补偿的软件部分,使得该方法在实际应用中得以实现。