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    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在溫度二次儀表零位電壓補(bǔ)償?shù)膽?yīng)用

    2013-03-26 08:25:04石良喜
    機(jī)電工程技術(shù) 2013年4期
    關(guān)鍵詞:零位人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儀表

    石良喜

    (廣州計(jì)量檢測(cè)技術(shù)研究院,廣東廣州 510030)

    0 引言

    溫度二次儀表在各行業(yè)中使用相當(dāng)廣泛,隨著使用環(huán)境的改變,其內(nèi)部環(huán)境的溫度也會(huì)改變,導(dǎo)致溫度二次儀表內(nèi)部傳感器原件及集成電路板零位電壓產(chǎn)生漂移,從而產(chǎn)生溫度二次儀表的測(cè)量誤差,因此有必要進(jìn)行溫度補(bǔ)償,減少測(cè)量誤差。本文選用數(shù)字傳感器DS18B20對(duì)二次儀表所處的環(huán)境溫度進(jìn)行測(cè)量,運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP算法相結(jié)合,得出非線性溫度補(bǔ)償數(shù)據(jù)列表。利用MATLAB工具,對(duì)二次儀表的零位測(cè)量電壓的溫度漂移進(jìn)行補(bǔ)償,通過(guò)模擬仿真,對(duì)比分析補(bǔ)償前后的測(cè)量結(jié)果,使用該方法,提高了溫度二次儀表的測(cè)量精度,減少了系統(tǒng)的測(cè)量誤差,對(duì)二次儀表的計(jì)量性能起著重要作用。

    1 二次儀表的零位電壓溫度特性測(cè)量

    針對(duì)二次儀表的使用環(huán)境,二次儀表內(nèi)部環(huán)境溫度的測(cè)量,測(cè)試溫度為-40℃~80℃,在輸入為零的條件下,利用單片機(jī)模塊來(lái)采樣二次儀表的零位電壓值。零位電壓溫度特性的測(cè)量系統(tǒng)如圖1,ADC及DAC分別采用A/D轉(zhuǎn)換器和D/A轉(zhuǎn)換器,可以采用獨(dú)立的A/D及D/A芯片[1],本文中分別指單片機(jī)中的A/D和D/A模塊。

    圖1 二次儀表零位電壓溫度特性測(cè)量系統(tǒng)框圖

    硬件電路的設(shè)計(jì),具體如圖2所示。這里主要選用數(shù)字溫度傳感器DS18B20與單片機(jī)89C51作為主元件,數(shù)字溫度傳感器DS18B20工作方式為外部電源供電方式,與單片機(jī)89C5的P1.7管腳相連;整個(gè)的硬件電路較簡(jiǎn)單,只需要外接入一個(gè)4.7kΩ的電阻,即可實(shí)現(xiàn)二次儀表零位電壓溫度特性的測(cè)量。

    圖2 零位電壓溫度特性測(cè)量電路連接圖

    通過(guò)測(cè)試,得出零位電壓溫度特性曲線如圖3所示。

    圖3 零位電壓溫度特性曲線圖

    由圖3可知,該二次儀表的零位電壓溫度特性呈非線性,特性曲線規(guī)律性不明顯。通常采用的方法有硬件法和軟件法,但硬件法存在調(diào)試?yán)щy[2],補(bǔ)償?shù)男Ч幻黠@的缺點(diǎn),一般采用軟件法尤其是人工智能法可以彌足這些不足[3]。

    2 零位電壓溫度漂移補(bǔ)償方案

    針對(duì)二次儀表的零位電壓溫度特性呈非線性,為了有利于輸入信號(hào)的數(shù)字處理,這里運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用BP算法,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合和泛化能力,可以有效地對(duì)二次儀表的零位電壓進(jìn)行非線性補(bǔ)償。具體方案如圖4所示。

    二次儀表在零輸入的條件下,即所檢測(cè)到的信號(hào)為零,X=0。利用DS182B20及信號(hào)調(diào)理電路,采用在不同溫度條件下傳感器的溫度特性,得到二次儀表的傳感器的溫度特性為

    圖4 零位電壓溫度漂移補(bǔ)償框圖

    Y(x,t)=Y(0,t);t=t1,t2,t3……,tn

    利用采樣數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),編寫程序,訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)二次儀表的溫度特性進(jìn)行擬合,得到溫度范圍內(nèi)任意溫度下二次儀表零位電壓的溫度特性擬合數(shù)據(jù)[4]。訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性為T=f(t),t為任意值。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性擬合能力和泛化能力,把任意溫度下傳感器零位下電壓的輸出作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練目標(biāo)值,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練以后,得到

    T=f(t)=Y(0,t),t為任意值,即 T-Y=U(t)=0,從而傳感器的零位電壓得到補(bǔ)償。

    3 補(bǔ)償模塊設(shè)計(jì)及仿真

    根據(jù)圖4所示的補(bǔ)償系統(tǒng)框圖搭建二次儀表零位值的溫漂補(bǔ)償模塊,如圖5所示。圖5中,input3為補(bǔ)償前的傳感器輸出;display1為補(bǔ)償后的二次儀表的輸出值;display2為補(bǔ)償值;dis?play3為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸出。其中input2為20℃時(shí)的電平值,由二次儀表感溫部分產(chǎn)生的電壓作為基準(zhǔn)電壓。

    圖5 零位電壓溫度補(bǔ)償模塊框圖

    本文中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊為單輸入單輸出系統(tǒng),則輸入層和輸出層都只具有一個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊選用常見的雙層結(jié)構(gòu)[5],隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式n=ni+n0+a=1+1+9=10;其中的n為隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù);ni為輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù);n0為輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù);a為[1,10]間的任意常數(shù)。

    由于二次儀表的溫度特性測(cè)試范圍-40℃~80℃,則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣PR=[-40,80]。根據(jù)常用的方法選擇輸入層到隱層傳遞函數(shù)為tansing,隱層到輸出層的傳統(tǒng)函數(shù)為purelin,學(xué)習(xí)函數(shù)使用learned,性能函數(shù)為mse,學(xué)習(xí)速率n可取1。利用newff()函數(shù)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的命令為 net=newff([-40,80],[10 1],…)。將傳感器溫度特性測(cè)量數(shù)據(jù)分別存入P、T兩個(gè)矩陣作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)[6],利用MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)train()對(duì)初始化好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行訓(xùn)練。train函數(shù)將默認(rèn)使用變梯度反傳算法進(jìn)行訓(xùn)練[7]。訓(xùn)練步數(shù)的選擇可由語(yǔ)句net.trainParam.epochs=500定義,該語(yǔ)句定義了一個(gè)500步的訓(xùn)練步數(shù)。令訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)名稱為net,便可以使用下面的語(yǔ)句對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練:[net,tr]=train(net,P,T,[],[])。

    4 結(jié)論

    通過(guò)仿真可知,補(bǔ)償后的零位電壓值的溫度特性得到較大的改善,如圖6所示。

    由圖3與圖6中的數(shù)據(jù)可計(jì)算出,在-40℃~80℃范圍內(nèi),零位電壓的溫度誤差由原來(lái)的26.83%降低到2.87%。如進(jìn)行更深入的研究,學(xué)習(xí)速率能取到小于1的值,適當(dāng)增加訓(xùn)練步數(shù),可以進(jìn)一步提高補(bǔ)償精度。此外,該方法也可應(yīng)用于其他計(jì)量器具的靈敏度溫度特性的補(bǔ)償,為其他計(jì)量器具中的電測(cè)部分提供一種較好的溫漂補(bǔ)償方法。

    圖6 引入BP與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償后的零位電壓溫度特性曲線圖

    [1]張克.溫度測(cè)控技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:中國(guó)質(zhì)檢出版社,2011.

    [2]朱家良.溫度顯示儀表及其校準(zhǔn)[M].北京:中國(guó)計(jì)量出版社,2008.

    [3]李鄧化.智能檢測(cè)技術(shù)及儀表[M].北京:科學(xué)出版社,2012.

    [4]張德豐.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2011.

    [5]張德豐.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2012.

    [6]董志成,任強(qiáng).基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的減振器示功圖識(shí)別方法[J].機(jī)電工程,2012(08):929-931.

    [7]MATLAB中文論壇.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2010.

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