【摘 要】
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基于微机电系统（MEMS）技术的流量传感器因其优异的集成度、检测精度和灵敏度,在汽车电子、工业气体控制、生物医药、半导体制造、科研实验等领域获得广泛应用。虽然其在结构上采用了差分设计,但仍不可避免地会受到环境温度的影响,从而降低了测量精度,导致测量结果误差较大,甚至出现错误结果。本文以一款热电堆结构作为感温元件的MEMS流量传感器为研究对象,通过理论公式推导并结合多物理场有限元仿真,分析了环境温度
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基于微机电系统（MEMS）技术的流量传感器因其优异的集成度、检测精度和灵敏度,在汽车电子、工业气体控制、生物医药、半导体制造、科研实验等领域获得广泛应用。虽然其在结构上采用了差分设计,但仍不可避免地会受到环境温度的影响,从而降低了测量精度,导致测量结果误差较大,甚至出现错误结果。本文以一款热电堆结构作为感温元件的MEMS流量传感器为研究对象,通过理论公式推导并结合多物理场有限元仿真,分析了环境温度的变化对MEMS流量传感器在流量测量中的影响,并设计搭建了温度实验测试平台,测试得到了 MEMS流量传感器在不同温度下的输出电压与气体质量流量的关系曲线。针对MEMS流量传感器存在的温度漂移问题,提出了以下的温度补偿方法,并通过系统实验得到的样本数据验证了温度补偿方法的有效性:1.提出了一种基于最小二乘多项式拟合（LSPF）的温度补偿方法。利用两次多项式拟合得到气体质量流量与传感器输出电压和环境温度的函数关系,通过最小二乘法得到多项式拟合的系数。最后输入测试样本对该温度补偿模型进行验证,结果显示经过补偿后的最大相对误差为1.65%;2.分析了基于列文伯格-马夸尔特-反向传播神经网络（LM-BPNN）和遗传算法-列文伯格-马夸尔特-反向传播神经网络（GA-LM-BPNN）的温度补偿方法,针对BPNN收敛速度慢、易陷入局部极小值的问题,利用GA的全局性、并行性等优势对BPNN的初始权值和阈值进行优化,并采用LM算法对BPNN进行训练,与未经GA优化的LM-BPNN相比,该方法收敛速度更快、补偿精度更高。最后将测试样本分别输入LM-BPNN及GA-LM-BPNN,结果显示补偿后的最大相对误差分别降低为0.4872%、0.3211%;3.提出了一种基于径向基函数神经网络（RBFNN）的温度补偿方法,建立了一个精确型的RBFNN,无需网络学习训练,使得该算法效率更高。将测试样本带入补偿后的最大相对误差为0.4149%。经过实验验证了四种温度补偿方法的有效性,不同方法均能有效补偿MEMS流量传感器的温度漂移误差,从而提高其测量精度和稳定性。
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