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        BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紅外CO2 體積分數(shù)測量中的應(yīng)用

        2015-03-27 07:52:52陳小平
        傳感器與微系統(tǒng) 2015年3期
        關(guān)鍵詞:測量信號

        趙 映,陳小平

        (蘇州大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院,江蘇 蘇州215000)

        0 引 言

        隨著工業(yè)的迅速發(fā)展,CO2排放量日益增加。CO2是造成溫室效應(yīng)的主要氣體,監(jiān)測空氣中CO2的體積分數(shù)含量正受到廣泛關(guān)注。紅外(IR)CO2氣體傳感器相較于其他傳感器具有靈敏度高、響應(yīng)時間快、抗干擾性好等優(yōu)點[1,2]。紅外CO2氣體測量結(jié)構(gòu)主要有雙光源雙光路結(jié)構(gòu)、時分雙光路結(jié)構(gòu)和單光源雙波長結(jié)構(gòu)。前兩者都存在可動部件、裝置復(fù)雜、維護困難等缺點;后者則舍棄了可動部件、減小裝置體積,具有穩(wěn)定性好、易于維護等優(yōu)點[3]。即便如此,環(huán)境溫度仍是影響測量精度的一個重要因素。目前,大多數(shù)紅外CO2氣體測量裝置都采用最小二乘法對不同環(huán)境溫度下CO2氣體的測量誤差進行直線、多項式或指數(shù)擬合[4,5]。這種補償方法在小范圍溫度變化的應(yīng)用中具有良好的效果,但在環(huán)境溫度變化較大時補償效果將會變得較差[6]。

        本文采用反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[7]對紅外CO2氣體測量裝置進行溫度補償,具有測量精度高、穩(wěn)定性好、操作方便等特點。

        1 紅外氣體吸收原理

        不同的氣體具有不同的化學(xué)結(jié)構(gòu),對不同波長的紅外輻射就有不同的吸收程度。當(dāng)光源的發(fā)射波長與氣體的吸收波長相吻合時就會發(fā)生共振吸收,其吸收關(guān)系服從Lambert-Beer 定律

        其中,I0為入射光強度;I 為出射光強度;L 為紅外光透射長度;C 為氣體體積分數(shù);k 為吸收系數(shù)。

        由式(1)可得

        這樣,如果已知L 和k,則通過測量I0和I 就可得到氣體體積分數(shù)C。事實上,這里的吸收系數(shù)k 是一個非常復(fù)雜的量,它與環(huán)境溫度、氣體種類、入射光波長等因素有關(guān)[8]。

        2 CO2 體積分數(shù)測量系統(tǒng)描述

        2.1 探測器結(jié)構(gòu)

        紅外CO2氣體探測器如圖1 所示,探測器上兩片不同帶通波長的濾光片分別對應(yīng)兩個通道,本文采用4.0,4.26 μm分別作為參考通道波長和測量通道波長。由于兩片濾光片的波長相隔極近,而CO2氣體在兩波長上的吸收程度相差甚大,這樣,入射光波長對吸收系數(shù)k 的影響可以忽略不計。

        圖1 紅外CO2 氣體探測器Fig 1 IR CO2 detector

        2.2 測量系統(tǒng)框圖

        本文采用單光源雙波長測量結(jié)構(gòu),這是一種非分光測量結(jié)構(gòu),系統(tǒng)框圖如圖2 所示,光源和探測器分居氣室兩端,單片機控制光源驅(qū)動電路,對光源實現(xiàn)脈沖調(diào)制,以提高光源的穩(wěn)定性,待測氣體通入氣室后,由紅外探測器檢測出參考通道和測量通道的信號,經(jīng)過放大濾波電路后和熱敏電阻器給出的溫度信號一起傳給單片機,單片機對這三路信號進行A/D 轉(zhuǎn)換后利用訓(xùn)練好的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出CO2體積分數(shù),實現(xiàn)溫度補償。

        圖2 CO2 體積分數(shù)測量系統(tǒng)框圖Fig 2 Block diagram of CO2 volume fraction measuring system

        2.3 放大電路

        CO2氣體探測器的輸出信號幅度非常小,無法直接進行A/D 轉(zhuǎn)換,因此,需要先對測量信號放大。而放大電路的設(shè)計對于系統(tǒng)測量的精確度具有重要的作用。

        由于整個系統(tǒng)采用低電壓+5V 供電,并且需要輸出幅度足夠大,故本文選用軌到軌儀表放大器AD627 對采集的兩路信號分別進行差分放大,其中,CO2測量通道電路如圖3所示。由于輸入是交變信號,需要對地疊加VCC/2 的偏置電壓,即圖3 中的VREF,此時輸出電壓中包含VCC/2的直流分量可以通過加在輸出端的隔直電容器濾除。R13 為增益調(diào)節(jié)電阻器,根據(jù)增益公式

        可知當(dāng)R13為∞時,增益最小,為5。在2 個輸入端之間連接電容器、電阻器構(gòu)成一個低通濾波器,有助于抑制高頻信號。

        圖3 差分放大電路Fig 3 Differential amplifier circuit

        第二級放大電路采用軌到軌雙運放芯片TLC2272,它具有低噪聲、高輸入阻抗、低功耗等優(yōu)點。如圖4 所示,同樣采用單電源供電,疊加VCC/2 的偏置電壓,以實現(xiàn)接近A/D 轉(zhuǎn)換所需的滿幅輸出。

        圖4 后級放大電路Fig 4 After stage amplifier circuit

        3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

        3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        對于環(huán)境溫度的影響,采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行補償,可以起到很好的修正效果。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5 所示,這是一個“三輸入—單輸出”模型,輸入樣本表示為x=[x1,x2,x3]T,其中,x1,x2,x3分別表示參考通道信號、測量通道信號和溫度信號,輸出y 即為CO2體積分分數(shù)值。具有一個隱含層,wmi為輸入層到隱含層的權(quán)值,m,i 分別是輸入神經(jīng)元和隱含層節(jié)點;wi為隱含層到輸出層的權(quán)值;I 為隱含層節(jié)點個數(shù)。

        3.2 樣本選擇

        圖5 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig 5 Structure of BP neural networks

        對于樣本的獲取采用控制環(huán)境溫度為0 ~40 ℃,每5 ℃一個點進行實驗。實驗采用的是美國比較先進的CO2氣體體積分數(shù)測量儀器Model 400。選取實驗數(shù)據(jù)中的135 組數(shù)據(jù)(每個溫度值選擇15 組)作為訓(xùn)練樣本,每個溫度值選擇一組數(shù)據(jù)作為測試樣本,以進行算法訓(xùn)練。

        3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

        傳統(tǒng)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常選擇traingd,traingdm,trainrp,trainlm 等作為訓(xùn)練函數(shù),本文通過訓(xùn)練比較,選擇量化共軛梯度算法trainscg 作為訓(xùn)練函數(shù),此算法將模值信賴域算法與共軛梯度算法結(jié)合起來,減少用于調(diào)整方向時搜索網(wǎng)絡(luò)的時間[8]。

        通過選取不同的隱含層節(jié)點數(shù)和迭代次數(shù)進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,并根據(jù)選擇盡量少的迭代次數(shù)達到盡量小的均方誤差原則,選取迭代次數(shù)為50000 次,隱含層節(jié)點為7,得到的均方誤差為0.0037。

        將訓(xùn)練好的權(quán)值、閾值等網(wǎng)絡(luò)參數(shù)添加到程序中,并燒寫到單片機中進行測試,得到如表1 所示的測量結(jié)果,其中,標準表即為上文所提到的美國CO2氣體體積分數(shù)測量儀器Model 400,用來與本裝置的測試結(jié)果進行比對。對于測試的這9 組數(shù)據(jù)可以計算出均方誤差為0.063。

        4 結(jié) 論

        基于紅外氣體吸收原理,采用單光源雙波長測量結(jié)構(gòu),并結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行溫度補償。通過采集參考通道信號、測量通道信號和溫度信號構(gòu)成輸入,然后用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建出輸入與輸出之間的關(guān)系。通過實驗測試可知,該方法具有良好的效果,測量準確度高,且裝置體積小,操作方便。

        表1 測量結(jié)果Tab 1 Results of measurement

        [1] 閆 玲,姚 毅,昌學(xué)年,等.紅外吸收法測定煙氣中CO2濃度的研究[J].儀器儀表與分析,2009(4):27-29.

        [2] 楊 柳.基于紅外光譜的煤礦新型瓦斯傳感器的設(shè)計[J].微型機與應(yīng)用,2012,31(15):82-84.

        [3] 汪獻忠,王曉東,赫樹開.基于紅外吸收型智能CO2濃度分析儀[J].儀表技術(shù)與傳感器,2010(2):28-30.

        [4] 琚雪梅,張 巍,畢東云,等.紅外吸收型CO2氣體傳感器的設(shè)計[J].傳感器技術(shù),2005,24(8):62-64.

        [5] 王 莉,陳小平.基于紅外傳感器的CO2測量裝置[J].傳感器與微系統(tǒng),2011,30(11):115-117.

        [6] 張廣軍,呂俊芳,周秀銀,等.紅外氣體分析中環(huán)境影響的補償方法研究[J].北京航天航空大學(xué)學(xué)報,1996,22(6):655-659.

        [7] 錢 力,傅 嵐,黃 剛.RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紅外CO2傳感器壓力補償中的應(yīng)用研究[J].傳感器與微系統(tǒng),2008,27(1):30-32.

        [8] 陳 明.Matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實例精解[M].北京:清華大學(xué)出版社,2013:156-172.

        [9] 張廣軍,武曉利.新型高性能紅外二氧化碳傳感器[J].紅外與激光工程,2002,31(6):540-544.

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