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🔥 内容介绍
1 研究背景与意义
电容式力传感器凭借结构紧凑、动态响应快、测量范围宽等优势，广泛应用于精密制造、航空航天等领域。然而，其测量精度易受环境温度波动的显著影响：温度变化会导致电容极板间隙热膨胀、介电常数漂移，同时引发敏感结构形变与电路参数偏移，最终造成力值测量的非线性误差与零点漂移。尤其在宽温域、高精度应用场景中，传统硬件补偿方法难以兼顾适配性与补偿精度，而单一建模方法（如多项式拟合、传统 LSSVM）存在泛化能力不足或参数寻优陷入局部最优的缺陷。
哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）作为一种新型智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，可有效解决优化问题中的局部最优陷阱；最小二乘支持向量机（LSSVM）则在小样本、非线性系统建模中表现出优异的拟合精度与泛化性能。将 HHO 与 LSSVM 相结合，构建 HHO-LSSVM 温度补偿模型，通过 HHO 优化 LSSVM 的惩罚因子与核函数参数，实现对电容式力传感器温度误差的精准修正，对提升传感器在复杂温度环境下的测量可靠性具有重要理论与工程价值。
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⛳️ 运行结果
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=== 温度补偿效果对比总结 ===
指标 补偿前 补偿后 改善倍数
零位误差系数 (/°C) 1.235e-02 1.045e-03 11.8
灵敏度温度系数 (/°C) 2.028e-02 1.284e-03 15.8
温度附加误差 (%) 85.185 5.393 15.8
📣 部分代码
🔗 参考文献
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