Modélisation D’un Capteur De Pression En Utilisant Les Techniques De L’intelligence Artificielle
Résumé: Pressure sensors have been the subject of several research in recent years. Due to their high resolution, low power consumption, high precision and possibility of integration. Pressure sensors are used in several applications relating to measurement and control chains. The drawbacks however lie in the non-linearity of their response, the temperature variation can strongly affect the sensitivity of the pressure sensor, resulting in a non-linear response of the applied pressure. In order to eliminate the temperature effect and improve the sensitivity of the pressure sensor, we propose to exploit the ability of artificial neural networks to provide self-calibration and compensation by incorporating a correction element. The goal is to create an intelligent pressure sensor capable of estimating accurately the pressure in a temperature range of 25 ° C to 250 ° C.
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