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为了消除汽油机进气歧管压力传感器在其运行状况中受温度以及电流波动因素干扰的影响,采用神经网络信息融合技术对压力测量过程中的温度以及电流波动等干扰因素进行非线性智能校正实验。结果表明:经非线性智能校正后,压力传感器非目标参量的影响被有效地消除,其输出稳定性比原来提高了约19倍,进气歧管压力传感器测量精度至少提高2.0%。