利用ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡提高溫度測量精度

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

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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。