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        利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡提高溫度測量精度

        2008-04-12 00:00:00孫慧蓮耿振野
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2008年23期

        摘要:本文介紹在壓力測量時,為提高測量精度,利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(RBF)和智能溫度傳感器DS1822進行溫度補償,改善其測量精度的新方法。RBF網(wǎng)絡具有良好的非線性映射能力,自學習和泛化能力,采集樣本數(shù)據(jù)訓練構(gòu)成具有雙端輸入、單端輸出網(wǎng)絡模型,采用改進的算法實現(xiàn)測量精度。

        關(guān)鍵詞:溫度補償;徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡;DS1822;一線芯片

        溫度檢測和補償對工、農(nóng)業(yè)及國防建設等各領(lǐng)域都有著十分重要的意義,在工業(yè)自動化測控現(xiàn)場,環(huán)境溫度變化是無常的,大多數(shù)傳感器對溫度有較高的靈敏度,因此,環(huán)境溫度的變化會導致傳感器零點和靈敏度受到影響而產(chǎn)生測量誤差,所以,溫度檢測和補償問題是工業(yè)自動控制系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)。

        隨著科學技術(shù)的發(fā)展,溫度檢測和補償趨于智能化,并且對各種傳感器具有較高的溫度補償要求。

        本文論述利用數(shù)字溫度傳感器對AK-4型壓力傳感器進行溫度測量和補償,并且采用徑向基函數(shù)組成神經(jīng)網(wǎng)絡,從而達到更高精度的測量。

        數(shù)字溫度傳感器是DS1822是一種基于單總線技術(shù)的數(shù)字溫度傳感器芯片,也就是利用一根信號線與一根返回線來實現(xiàn)互聯(lián)通信的集成電路。用它來構(gòu)成微型局域網(wǎng)系統(tǒng),其特點是建網(wǎng)速度快,成本低。適合現(xiàn)場實施使用。

        1數(shù)字式傳感器DS1822的原理及總線接口

        DS1822數(shù)字傳感器將所測溫度直接轉(zhuǎn)換為頻率,然后采用時鐘計數(shù)測溫法,計數(shù)時鐘是由溫度系數(shù)很低的振蕩器產(chǎn)生,工作狀態(tài)穩(wěn)定,而計數(shù)閘門周期又是溫度系數(shù)很高的振蕩器決定。閘門打開期間為計數(shù)狀態(tài),當計數(shù)值達到0時,溫度寄存器加1,同時還要對時鐘計數(shù),脈沖進行非線性校正,從而獲得較高的溫度測量分辨力。也改變相對于測溫量化級的計數(shù)量大小,可獲得不同的分辨力。DS1822總線接口電路如圖1所示。

        DS1822 總線接口電路工作電流為1.5mA,不需外接元件,本實驗為了確保測量精度和可靠采用外接電源的方法。

        2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡

        RBF是徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        它非常容易的擴展到多輸出點的情形,在此考慮一個輸出量的情況。RBF是具有一個輸入層,一個隱含層,一個輸出層的最簡模式,是一種性能良好的前向網(wǎng)絡,具有最佳逼近能力的神經(jīng)網(wǎng)絡。結(jié)構(gòu)上具有輸出一權(quán)直線性關(guān)系,訓練方法快速易行,不存在局部最優(yōu)問題的特點??紤]當前時刻的狀態(tài)變化,將前一個時刻k-1的網(wǎng)絡參數(shù)包括進去。設網(wǎng)絡的輸入節(jié)點數(shù)為 ,隱層節(jié)點為m,輸出節(jié)點數(shù)為1,算法如下:

        其中,?滋(k)為學習率,?琢(k)為動量因子,動量因子在網(wǎng)絡的學習中訓練中,相當于阻尼力,訓練誤差迅速增加時,它使網(wǎng)絡發(fā)散越來越慢,最后它使網(wǎng)絡的變化趨于穩(wěn)定,有利于網(wǎng)絡的收斂。

        3 訓練方法

        在實驗中以AK-4型壓力傳感器為例,將壓力傳感器測量值和DS1822的輸出值作為網(wǎng)絡輸入節(jié)點的輸入端,與其對應的壓力是網(wǎng)絡輸出層節(jié)點輸出。

        采用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡為三層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),其中,輸入層有2個節(jié)點,隱含層有8個節(jié)點,輸出層有1個節(jié)點。通過調(diào)整RBF網(wǎng)絡中的可調(diào)參數(shù)進行網(wǎng)絡的訓練和測試,采用RMS(均方根)計算其訓練精度和測試精度。采集樣本數(shù)據(jù)為120組,其中有48組作為網(wǎng)絡樣本測試,72組作為網(wǎng)絡訓練樣本。在環(huán)境溫度變化范圍為-5℃~75℃時,根據(jù)獲得的實驗室數(shù)據(jù),最佳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練精度為0.046%,測試精度小于0.063%。

        4 結(jié)束語

        在壓力訓練測試系統(tǒng)中,將數(shù)字式溫度傳感器DS1822只作為輔助測量傳感器,僅起溫度補償作用,由于單總線技術(shù)其線路簡單,硬件成本低,軟件設計簡單等優(yōu)點,DS1822 在未來的測溫領(lǐng)域中必將有著無可比擬的應用前景,廣泛的應用到各個領(lǐng)域中。

        RBF神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)調(diào)整,是利用帶遺忘因子的梯度下降算法。這種算法具有良好的非線性映射能力,自學習和泛化能力,魯棒性好,收斂較快,適合傳感器建立數(shù)學模型,測量精度比最小二乘擬合法和單片機插值補償法相比,精度提高了3-5倍,實現(xiàn)高精度測量。

        參考文獻

        [1]黃賢武.傳感器原理及應用.西安:西安電子科技大學出版社,1999

        [2]王化祥.傳感器原理及應用.西安:天津: 天津大學出版社,1999

        [3]鐘義信.潘新安. 楊義先. 智能理論與技術(shù)--人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡. 北京: 人民郵電出版社, 1992

        作者簡介:孫慧蓮 畢業(yè)于吉林大學(原吉林工業(yè)大學工業(yè)自動化專業(yè)),現(xiàn)在長春理工大學副教授,主要從事傳感器技術(shù)的研究。

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