A new method to improve the accuracy of electromagnetic force balance sensor

           This paper uses the strong nonlinear mapping ability of BP network to propose a method of combining BP network with sensors to improve the accuracy of electromagnetic force balance sensor. Sensor is a device or device that can convert non-electrical input information into electrical signal output, and it plays a very important role in process detection and process control. Accuracy is an evaluation index that reflects the comprehensive influence of sensor system error and random error, indicating the degree of closeness between the measurement result and its theoretical value, which directly affects the performance of the entire control and detection application system. Usually, the theoretical straight line method, endpoint line method, best straight line method, least squares method or hardware compensation can be used to improve its accuracy and minimize nonlinear errors. However, these methods have limited capabilities, and when the accuracy decreases due to changes in the surrounding environment or changes in the sensor\'s own parameters, the above methods are powerless. This paper proposes to combine the BP algorithm in the neural network with the sensor, which can greatly improve the accuracy of the sensor output signal. The simulation results show that the BP algorithm has its unique advantages in suppressing the temperature drift and time drift of the sensor.