Q1：为什么用二乘法处理温度传感器的特性测量实验的数据的方法???
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
Q2：温度传感器的温度特性测量和研究实验中，散热时，控温传感器不能拔出来，为什么？
防止导热不良，固定上面了，找个现成的。
Q3：温度传感器的温度特性测量和研究实验，散热时，控温传感器为什么不能拔出来？
在工业感应加热过程中,普通的热电偶(阻)带有金属保护套管,在靠近感应加热场时,套管会被感应加热,严重影响测温精度。所以在电磁场中获得比较高的测温精度,只能将热电偶裸丝点焊在工件上。而点焊热电偶丝费时费力,不能应用于工业的批量生产。辐射测温仪可实现非接触测温,但由于金属在高温下表面会生成氧化皮,引起发射率的变化,造成辐射测温仪的测量会有较大的误差。 本文提出不使用温度传感器,采用具有外部输入的非线性自回归网络(NARX)建立感应加热温度预测模型,并将预测模型应用于PID温度控制实验,实现了无温度传感器的感应加热温度控制。 感应加热主回路由晶闸管中频电源、电热电容器、中频淬火变压器、感应器和20#钢管组成,控制器采用了研华工控机IPC510和PCL812PG多功能模拟量数字量输入输出卡。分析了感应加热温度的影响因素并确定了神经网络的输入输出参数。采用Matlab2010b神经网络工具箱的时间序列训练和仿真NARX神经网络。网络训练采用了串并联模式,输入是前几个时刻的直流电流和温度,输出是下一个时刻的温度。网络仿真采用了并联模式,输入是前几个时刻的直流电流和前几个时刻网络输出的温度,输出是下一个时刻的温度。用阶梯信号和正弦信号的样本分别训练神经网络,并用正弦、阶梯、恒值、PID控制信号样本测试仿真网络。发现正弦信号训练的网络比阶梯信号训练的网络泛化能力好,因此把正弦信号训练的网络用于PID控制。 采用Matlab的Real-Time Workshop (RTW)建立了实时半实物仿真控制系统,设定温度从32℃升温到1000℃,并在1000℃保温。由工控机采集直流电流输入神经网络温度模型,将其预测的温度与设定温度比较,误差输入PID控制器,计算电源的输出功率给定,然后输出控制信号给中频电源,调节直流电流从而控制钢管温度。
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Q4：在【PN结温度传感器特性】实验中
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新出生地第三段磁性
