1. 本选题研究的目的及意义
测力传感器作为一种重要的力学量传感器，在工业控制、航空航天、生物医学等领域有着广泛的应用。
其工作原理是将被测力学量转换为电信号输出，而灵敏度是衡量传感器性能的关键指标之一，它反映了传感器对被测力变化的响应能力。
然而，大多数测力传感器存在着灵敏度非线性问题，即输出信号与输入力之间并非理想的线性关系，这会导致测量精度下降，影响系统的整体性能。
2. 本选题国内外研究状况综述
测力传感器灵敏度线性化技术一直是传感器领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内在测力传感器线性化技术方面，主要集中在软件补偿算法的研究上，例如神经网络、最小二乘法、遗传算法等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括以下几个方面：1.测力传感器特性分析与建模：深入研究测力传感器的工作原理，分析其灵敏度特性，并建立相应的数学模型，为线性化电路设计提供理论基础。
2.灵敏度线性化电路设计：研究现有的灵敏度线性化技术，选择合适的线性化方案，设计出高精度、低功耗的线性化电路，并对其进行仿真验证。
3.电路性能测试与优化：搭建实验平台，对所设计的线性化电路进行测试和验证，评估其性能指标，并进行误差分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真模拟和实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解测力传感器灵敏度线性化技术的最新研究进展，为研究方案的设计提供参考。
2.理论分析阶段：深入研究测力传感器的工作原理，分析其灵敏度特性，并建立相应的数学模型，为线性化电路设计提供理论依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于新型电路结构的测力传感器灵敏度线性化方法，相较于传统的线性化方法，该方法具有更高的精度、更低的功耗和更强的抗干扰能力。
2.建立了更加精确的测力传感器灵敏度数学模型，能够更准确地描述传感器的非线性特性，为线性化电路的设计提供更可靠的理论依据。
3.设计了一种自适应调节的线性化电路，能够根据传感器特性的变化自动调整电路参数，实现对传感器灵敏度的实时补偿，提高了系统的精度和稳定性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李刚, 王春, 孙立宁. 基于BP神经网络的六维力传感器非线性校正[J]. 传感器与微系统, 2021, 40(8): 125-128.
2.张强, 李文静, 刘洋, 等. 基于最小二乘支持向量机的称重传感器线性化方法[J]. 仪器仪表学报, 2020, 41(11): 109-116.
3.刘洋, 张强, 孙立宁. 基于遗传算法优化SVR的称重传感器非线性校正[J]. 传感技术学报, 2020, 33(8): 1156-1162.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
