介绍了智能热电偶高温测温仪的测温原理、信号检测方法和单片机设计过程,并概括出硬、软件设计的特点及其相应的保护措施和抗干扰措施。

提出一种基于最小二乘支持向量机( LS- SVM) 构造函数链接型神经网络( FLANN) 的方法, 并根据正反馈原理将该FLANN 应用於热电偶传感器非线性校正. 讨论LS- SVM 构造FLANN 的基本原理和具体算法, 给出了非线性补偿器的数学模型. 与常规BP 迭代算法构造的FLANN 比较, 该方法构造的FLANN 补偿器具有如下优点: ① 利用LS- SVM 将迭代逼近问题转化为直接求解多元线性方程, 因此具有更快的速度; ② 整个训练过程中有且仅有一个全局极值点, 确定了所构造FLANN 补偿器的唯一性, 提高了补偿精度. 最后以P-t Rh30- P-t Rh6 热电偶( B 型) 为例进行非线性校正实验, 结果验证了上述结论.