采用巨磁阻(GMR)传感器可无接触测量直流大电流,可避免高压直流输电系统中高压直流电流传感器的热耗问题,并提高整个测量系统的稳定性。为同时对GMR传感器进行非线性补偿与温漂补偿以提高其测量精度和稳定性,提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与粒子群参数优化相结合的多传感器信息融合算法。使用LSSVM方法重构GMR传感器的传输特性,最后利用粒子群算法优化LSSVM的参数,得到GMR传感器传输特性的重构公式,用于对被测电流进行估算。采用温度传感器PT1000实时监测1台GMR传感器的温度,对该GMR传感器进行了标定实验和分析,结果表明:在-40～40°C的温度变化范围内,经重构的GMR传感器最大可测量电流为1 500A,且输出准确度明显提高,平均补偿误差<1.5%,能够满足一般高压直流电流的测量要求组数据，每组数据包含１６个标定点。实际应用中，巨磁阻电流传感器的输出电压是测量得到的巨磁阻传感器-电动液压弯管机数控液压弯管机张家港电动滚圆机滚弧机弯管机，被测电流是估算的，因此应将巨磁阻电流传感器的输出电压作为输入，标定的电流作为输出。从图４中可以看出，随着温度的上升，巨磁阻电流传感器的灵敏度逐渐下降

转载 ，此外随着被测电流的增大，巨磁阻电流传感器的输出逐渐饱和。为了说明算法的有效性，本文首先采用最小二乘法对个温度下的标定数据进行多项式拟合。经过分析，采用二次多项式时拟合精度最高，二次多项式的拟合式为式中：θ表示温度，°Ｃ；ｕ表示巨磁阻的输出电压，ｍＶ；Ｉ表示被测电流，Ａ。同理，根据本文提出的算法对－４温度下的标定数据进行训练。粒子群搜索到的最优γ和σ２分别为：γ＝矢量ａ和标量ｂ可以根据式（８）计算获得，并得到最终的重构函数为Ｃ下的标定点对２种方法得到的回归函数进行检验，得到的估算电流和误差如表１～４所示。表中补偿误差１为采用多项式拟合的误差，补偿误差２为支持向量机巨磁阻传感器-电动液压弯管机数控液压弯管机张家港电动滚圆机滚弧机弯管机 转载