一种差动电感式位移传感器温度补偿方法

本发明公开了一种差动电感式位移传感器温度补偿方法，包括：采集差动电感式位移传感器的输出电压以及温度传感器的输出电压进行二维标定实验，形成输入层和输出层的数据集，确定BP神经网络结构；初始化种群个体，设定最大迭代次数，并根据融合麻雀算法(SSA)和沙猫群算法(SCSO)来寻求最佳的BP网络权重和阈值；使用融合SSA‑SCSO优化后的初始参数，进行BP神经网络的训练，应用反向传播算法更新权重，逐步逼近最优解，进一步减少训练误差。本发明的方法根据融合SSA‑SCSO来对BP神经网络的权重和阈值进行优化搜索，来寻求得到较优解，并运用优化后的权重和阈值来训练BP网络，将其部署到传感器系统中，实现实时温度补偿，解决了传统BP神经网络因参数初始化不佳导致的训练效率低下和局部最优问题。