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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速度計(jì)溫度補(bǔ)償方法研究

    2014-04-29 13:30:57郭慧斌鄭賓
    電子世界 2014年15期
    關(guān)鍵詞:溫度補(bǔ)償BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速度計(jì)

    郭慧斌 鄭賓

    【摘要】本文章基于CS-3LAS-03加速度計(jì),提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行加速度計(jì)溫度補(bǔ)償,并在MATLAB環(huán)境下建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度補(bǔ)償模型,首先介紹了加速度和溫度的采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì),然后對采集到的加速度值進(jìn)行溫度補(bǔ)償,經(jīng)過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的融合處理表明,該方法可極大的減小溫度漂移,具有廣泛的應(yīng)用前景。

    【關(guān)鍵詞】加速度計(jì);溫度補(bǔ)償;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);MATLAB

    1.引言

    在測試領(lǐng)域,加速度計(jì)的應(yīng)用非常廣泛,加速度計(jì)的精度對測試具有很重要的作用。而溫度是影響加速度計(jì)測量精度的重要干擾因素,如何準(zhǔn)確分析環(huán)境溫度的影響規(guī)律,提出高效的溫度補(bǔ)償方法,對提高加速度計(jì)的測量精度有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。

    傳統(tǒng)的溫度補(bǔ)償方法盡管已經(jīng)十分成熟,但在實(shí)際應(yīng)用中總不可避免的存在著弊端。這些方法一般需要有確定的被補(bǔ)償傳感器的精確數(shù)學(xué)模型,這個要求對于加速度計(jì)來說,很難做到。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自適應(yīng)性,自組織性和很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力[1]。從理論上說,人們無需事先知道傳感器的數(shù)學(xué)模型,只需知道其對應(yīng)的輸入和輸出數(shù)據(jù),就能通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自我學(xué)習(xí)掌握傳感器系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和輸入輸出關(guān)系[2]。這就為我們設(shè)計(jì)一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速度計(jì)溫度補(bǔ)償模型奠定了基礎(chǔ)。

    2.系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    加速度計(jì)的溫度補(bǔ)償,需要系統(tǒng)能夠采集到加速度計(jì)的輸出值以及對應(yīng)的溫度值,并且將這些數(shù)據(jù)實(shí)時的記錄。所以基于這些要求,設(shè)計(jì)了一個加速度和溫度采集系統(tǒng)。

    CS-3LAS-03中星測控公司推出的一款三軸加速度計(jì),該傳感器為模擬輸出,其量程為-100g~+100g。本設(shè)計(jì)以CS-3LAS-03為核心傳感器,采用ALTERA公司的EP2C8Q208C8N作為控制芯片、AD公司的AD7606為數(shù)據(jù)采集單元,SHT15作為溫度傳感器,SAMSUNG公司的K9HCG08U1M作為FLASH存儲單元。EP2C8Q208C8N控制AD7606[3]采集CS-3LAS-03加速度計(jì)三個軸的輸出電壓值,并且讀取SHT15的溫度值,將得到的數(shù)據(jù)存儲在K9HCG08U1M中[4]。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后,F(xiàn)PGA讀取FLASH中的加速度以及溫度值,經(jīng)由USB傳輸至上位機(jī),系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示,實(shí)物圖如圖2所示。

    圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    圖2 系統(tǒng)實(shí)物圖

    3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型設(shè)計(jì)

    建立BP網(wǎng)絡(luò)模型,首先要確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在數(shù)學(xué)上已經(jīng)證明對于任何在閉區(qū)間內(nèi)的一個連續(xù)函數(shù),都可以用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)逼近。雖然增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可以進(jìn)一步降低誤差提供精度,同時也使網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化,增加了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間。因此本網(wǎng)絡(luò)采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即只含有一個中間隱層[5]。

    理論上,隱層神經(jīng)元的個數(shù)越多,則網(wǎng)絡(luò)輸出精度越高[8]。然而,神經(jīng)元越多,網(wǎng)絡(luò)局部極小點(diǎn)可能增加,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂至局部極小點(diǎn)的幾率也增高,精度反而下降,網(wǎng)絡(luò)的容錯性能也在下降,而且計(jì)算量大為增加,對硬件的要求也提高了。因此隱層具體的神經(jīng)元個數(shù)要根據(jù)具體的仿真結(jié)果而定[6]。

    為了得到非線性的映射關(guān)系,隱層的傳輸函數(shù)采用對數(shù)S型傳遞函數(shù)logsig函數(shù)h(x)=[1+exp(-x)]-1,輸出層用線性傳遞函數(shù)purelin函數(shù)[7]。

    本文選取的輸入層有兩個神經(jīng)元,分別為加速度計(jì)輸出的X軸(Y軸或Z軸)溫度漂移數(shù)據(jù)A和SHT15傳感器輸出的溫度數(shù)據(jù)T。隱層神經(jīng)元的個數(shù)擬定為N,輸出層只有一個神經(jīng)元,為加速度計(jì)實(shí)際的X軸(Y軸或Z軸)的溫度漂移數(shù)據(jù)P,即為補(bǔ)償后的漂移數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)模型如圖3所示:

    圖3 三層BP網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償原理圖

    4.實(shí)驗(yàn)分析

    4.1 數(shù)據(jù)采集

    將待測加速度計(jì)和標(biāo)準(zhǔn)水平傳感器固定在一個安裝平臺上,然后將安裝平臺放在基座平臺上,通過調(diào)整基座位置,使標(biāo)準(zhǔn)水平傳感器近似達(dá)到水平狀態(tài)。如圖4所示。

    圖4 實(shí)驗(yàn)安裝平臺

    然后將兩個傳感器連同安裝平臺一同放入低溫箱進(jìn)行冷凍(-40°),低溫保持4小時后,拿出安裝平臺將其固定于初始調(diào)零位置,開始加速度值和溫度值的采集。當(dāng)溫度由-45℃回到常溫25攝氏度時,結(jié)束采集工作。將FLSAH中的加速度和溫度值經(jīng)由USB模塊傳輸至上位機(jī),我們可以得到三四個矩陣X、Y、Z和T,分別表示從低溫-45℃到常溫25℃的回溫過程中加速度計(jì)X軸、Y軸、Z軸的溫度漂移數(shù)據(jù)和溫度傳感器記錄溫度數(shù)據(jù)。重復(fù)上述過程,得到X1、Y1、Z1、T1,用已驗(yàn)證溫度補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重復(fù)性。然后變換安裝平臺的初始位置,重復(fù)上述過,得到X2、Y2、Z2、T2,用來驗(yàn)證不同情況下溫度補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性。

    4.2 數(shù)據(jù)處理

    4.2.1 將矩陣X-X(count-1) 即溫度漂移和T作為輸入矩陣,隱層神經(jīng)元個數(shù)N,我們根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式N=2n+1 (n為輸入單元數(shù)),N取5,然后利用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,仿真結(jié)果如圖5所示。

    從圖5可以看出當(dāng)N=5時,經(jīng)過98步訓(xùn)練,誤差可收斂到0.001以內(nèi)。同時我們得到了-50°到25°的溫度補(bǔ)償模型的BP訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)net。

    4.2.2 將隱層神經(jīng)元個數(shù)N調(diào)整為10,再次訓(xùn)練仿真,結(jié)果如圖6所示。

    可以看出,當(dāng)N=10的時候,仿真效果相比于N=5的時候略好,但訓(xùn)練次數(shù)明顯增多,相應(yīng)的訓(xùn)練時間增加。因此我們?nèi)=5,足以滿足實(shí)驗(yàn)誤差要求。

    4.2.3 利用步驟1中N=5時訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)net來對矩陣X1-X1(count-1)和T1進(jìn)行訓(xùn)練仿真,訓(xùn)練仿真結(jié)果如圖7所示。

    圖5 N=5時的訓(xùn)練仿真圖

    圖6 N=10時的訓(xùn)練仿真圖

    圖7 訓(xùn)練仿真圖

    從圖7可以看出,步驟1中訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對同一加速度計(jì)的同一角度下的溫度補(bǔ)償具有重復(fù)性。

    4.2.4 利用步驟1中訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來對矩陣X2和T2進(jìn)行訓(xùn)練仿真,訓(xùn)練仿真結(jié)果如圖8所示。

    圖8 訓(xùn)練仿真圖

    從圖8中可以看出,步驟1中訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可以適應(yīng)同一加速度計(jì)在多角度下的溫度補(bǔ)償。

    5.小結(jié)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為重要的網(wǎng)絡(luò)之一,實(shí)踐證明這種基于誤差反傳遞算法的BP網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)的映射能力,可以解決許多實(shí)際問題,而且精度很高。本文以環(huán)境溫度和加速度計(jì)的輸出為變量,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了加速度計(jì)溫度補(bǔ)償模型,仿真效果良好,具有廣泛的應(yīng)用前景。

    參考文獻(xiàn)

    [1]陶海軍,張一鳴,曾志輝. 基于AD7606的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].工礦自動化,2013,12:110-113.

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    作者簡介:

    郭慧斌,中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院在讀研究生,研究方向:動態(tài)測試計(jì)量技術(shù)及儀器。

    鄭賓,中北大學(xué)教授,研究方向:測試計(jì)量技術(shù)及儀器。

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