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其中，A’和B’为反行程曲线最小二乘法方程的斜率与截距。(A’-a)按式(9)计算
为传感器所在采集点输出的平均值；为反行程下传感器输出校正后减去校正后的正行程输出数据的值。
综上所述，先采用最小二乘法对正行程曲线和反行程曲线进行非线性校正，再根据函数校正法对反行程曲线进行迟滞补偿，最后完成非线性校正和迟滞补偿。

3 现场实验及结果
为了验证算法的可行性，以KTPZ铁路桥梁盆式橡胶支座压缩变形实验为例进行验证。
首先通过压力计设定9个载荷采样点，使压剪机加载后分正行程和反行程对每个压力采样点上的传感器输出进行记录，并记录下校正前的AD码值，再将码值按最小二乘法公式进行校正，对比校正前后正行程的传感器输出AD码值，结果如表1所示。校正前后的正行程曲线如图3所示。

根据表1可计算出校正前的正行程曲线的非线性误差：±3．329％；校正后的正行程曲线的非线性误差：±0．269％。再对反行程曲线按函数校正法进行处理，处理前后传感器AD输出码值如表2所示。迟滞补偿后的正反行程曲线分别如图4所示。

根据表2可知补偿前的反行程曲线的迟滞误差为：±2．713％；补偿后的反行程曲线的迟滞误差：±0．347％。

4 结束语
通过上述实验可知，应用最小二乘法和函数校正法可以有效地解决传感器的非线性化和迟滞效应，实现简单。通过对比图2和图4，可以看出算法效果明显，具有很强的实用性。

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关键词： 迟滞 补偿 校正 非线性 传感器 压力