非线性误差补偿方案！为减少称重传感器非线性误差的影响,通过一定的技术手段提升称重传感器输入和输出的线性关系程度,以保证传感器工作过程的准确性和可靠性,提高测量、传输和控制过程的稳定性。对于称重传感器非线性误差的补偿方法很多,按照补偿形式大体可以分为硬件补偿和人工神经网络软件补偿两大类。硬件补偿主要是利用一定的元器件或电子线路进行非线性误差的矫正,其特点是相对简单便捷,是传统称重传感器非线性误差补偿的常用方法。随着生产力的不断进步,工业上对称重传感器的非线性误差补偿精度提出了更高的要求。由于硬件补偿受到电子器件漂移和技术能力的影响,难以做到全程补偿,其在准确性和可靠性上难以满足更高的要求标准,因此,利用更新的计算机技术和函数原理的软件补偿方式被快速开发。近年来,通过神经网络对称重传感器进行非线性误差补偿受到了越来越多**人士的重视,人工神经网络的函数逼近功能说明:对于任意的连续函数或映射关系,必然会存在一个3层的前向网络,能够以任意准确度逼近此函数或映射关系,。除上述两种补偿方式外,还可通过多项式拟合法和建立传感器的分度表的方法实现非线性误差的补偿,但由于多项式拟合法复杂程度高,传感器分