PILZ扩散硅压力变送器
　　扩散硅压力变送器，因为其良好的性能特性被广泛的应用在工业过程控制系统中，扩散硅压力变送器具有精度高、稳定性好、响应速度快等优点，但容易受温度影响，导致零点漂移和灵敏度漂移。因此需对扩散硅压力变送器进行温度补偿。首先建立扩散硅压力变送器与温度的高阶温度补偿模型，工控机利用zui小二乘回归算法（PLSR）求出压力变送器的温度补偿系数，通过HART通讯把温度补偿系数发送到压力变送器中，压力变送器通过高阶温度补偿模型就可实现对扩散硅压力变送器的温度补偿。

　　PILZ扩散硅压力变送器
　　由于半导体材料对温度敏感，因此压力变送器存在比较明显的温度漂移，需要进行补偿以后才能使用。目前，硅压力变送器要实现高精度测量需要较多的温度补偿点和较长的补偿时间，相当程度上制约了高精度硅压力变送器的产业化。本论文主要围绕如何在保证压力变送器的精度和补偿合格率的前提下，减少温度补偿点和缩短补偿时间这一问题开展研究。本论文研究了在工业应用中具有代表性的两类压力变送器——绝压变送器和差压变送器的温度补偿问题，分别提出各自的补偿方案。绝压力变送器的温度补偿采用经验公式与线性插值法相结合的补偿算法。通过对多台绝压变送器进行标定实验和对标定数据的规格化处理，掌握其温度特性的普遍性规律，再将量程分区，总结得到不同压力区间的经验公式。经验证，采用该算法绝压变送器的精度和补偿合格率均达到要求并且由原先5个温度补偿点减少到2个。差压变送器温度特性具有较大的离散性，减少温度补偿点难以保证补偿合格率，因此本文提出了变温标定数据这一概念。在变送器温度缓慢变化过程中标定数据，采用BP（Back Propagation）神经网络建立差压变送器的补偿模型。针对BP网络易陷入局部极值的缺点，利用改进的遗传算法优化BP网络。通过实测数据的matlab仿真，验证了算法的有效性，差压变送器精度达到要求的同时有效的减少了温度补偿时间。

　　PILZ扩散硅压力变送器
　　扩散硅压力变送器因其动态响应快、测量精度高的显著优点被广泛应用，但是容易产生温度漂移，从而会影响其稳定性和精度特性。本文主要针对这一缺陷，设计了一个智能化的温度漂移补偿模块。 论文中首先讨论了扩散硅压力变送器的工作特性，并分析了温度漂移产生的原因，其次提出了几种温度漂移补偿算法，然后介绍了温度补偿系统的硬件部分。采用恒温培养箱为压力变送器提供恒定温度的工作环境，通过实验测试了不同温度下的零点漂移量，然后采用恒温水箱测试了压力变送器在水中各液位下不同温度时的输出。结合前面所述的几种补偿算法分析测试的数据，选择分段线性插值法作为本设计的补偿算法。选用PIC16F877A单片机为控制芯片，将该算法用单片机C语言程序实现。