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基于门控循环单元（GRU）的压阻式压力传感器温度补偿方法研究

第一作者及机构
该研究由上海交通大学的Mian Liu（第一作者）、Zhiwu Wang（通信作者）、Pingping Jiang以及Guozheng Yan合作完成，分别来自电子信息与电气工程学院和生物医学工程学院。研究成果发表于期刊Sensors，2024年8月21日在线发表，论文标题为《Temperature Compensation Method for Piezoresistive Pressure Sensors Based on Gated Recurrent Unit》。

学术背景与研究目标
压阻式压力传感器（Piezoresistive Pressure Sensors）因其高灵敏度、快速动态响应和易于集成的特点，广泛应用于汽车工业、环境监测等领域。然而，温度变化会导致传感器输出漂移（Temperature Drift），影响测量精度。传统温度补偿方法（如多项式插值、支持向量机SVM和人工神经网络ANN）通常忽略热滞后效应（Thermal Hysteresis），且依赖离散数据，补偿效果有限。
本研究旨在解决这一问题，提出了一种基于门控循环单元（GRU）的新型温度补偿模型RF-IWOA-GRU，结合随机森林（Random Forest, RF）和数据优化算法，提升传感器在连续温度变化环境下的精度和稳定性。

研究流程与方法
研究分为以下关键步骤：

1. 实验设计与数据采集

   • 实验装置：将压力传感器和温度计探头置于密封金属容器中，通过压力控制器（氮气钢瓶）调节压力，温度校准浴控制环境温度（-20°C至60°C）。
     
   • 数据生成：在连续压力循环（110–310 kPa）和温度变化（0.5°C/min）条件下，采集传感器输出电压（采样频率150 Hz），共进行4组实验以验证模型鲁棒性。
     

2. 数据预处理

   • 缺失值填补：由于压力控制器切换时通信中断，实际压力数据存在缺失。研究采用随机森林（RF）对其他特征（如温度、传感器输出）建模，预测并填补缺失值。
     
   • 温度变化率计算：基于滑动平均（Moving Average, MA）方法，窗口长度设为120，避免噪声干扰。
     

3. 模型构建与优化

   • GRU网络设计：输入变量为温度（T）、温度变化率（Ṫ）和传感器输出电压（U_out），输出为预测压力值。GRU的更新门和重置门结构可有效捕捉时序依赖关系。
     
   • 改进鲸鱼优化算法（IWOA）：通过引入切比雪夫混沌映射（Chebyshev Chaotic Map）初始化种群和自适应权重，优化GRU的超参数（初始学习率、批大小、神经元数量），提升模型收敛速度和精度。
     

4. 模型验证与对比

   • 对比模型：包括BP神经网络、RNN、LSTM和普通GRU。
     
   • 评价指标：均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和压力标准差。
     

主要结果
1. 数据预处理效果：RF填补缺失值后，数据方差无显著变化，验证了插值方法的可靠性。
2. 模型性能：RF-IWOA-GRU在测试集上的表现最优，MAE和RMSE分别降低75.10%和76.15%，压力标准差从10.18 kPa降至1.14 kPa。
3. 对比分析：
- GRU优于LSTM和RNN，因其参数更少且能有效避免梯度消失。
- IWOA优化的GRU比未优化的GRU性能提升28.77%（MAE）和24.15%（RMSE），证实了超参数优化的重要性。

研究结论与价值
1. 科学价值：提出了一种结合时序建模（GRU）和智能优化（IWOA）的补偿框架，为传感器温度漂移问题提供了新思路。
2. 应用价值：该方法可缩短传感器校准时间，提升工业场景下的实时测量精度，并为其他类型传感器的补偿提供参考。

研究亮点
1. 创新方法：首次将GRU与IWOA结合用于压力传感器补偿，解决了传统方法忽略热滞后效应的问题。
2. 技术细节：
- 通过RF填补缺失值，确保时序数据连续性。
- IWOA中的自适应权重设计显著提升了优化效率。
3. 实验验证：在连续变温条件下验证模型，更贴近实际应用场景。

其他有价值内容
论文还详细分析了压阻式传感器的失效机制（如热零漂、热灵敏度变化），并探讨了温度梯度（∇T）的潜在影响，为后续研究提供了理论依据。

（报告总字数：约1500字）