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    壓力傳感器溫度補償技術分析

    2014-06-26 15:42:19陳慧穎
    新媒體研究 2014年10期
    關鍵詞:溫度補償壓力傳感器

    陳慧穎

    摘 要 壓力傳感器是一種較為常用的傳感器件,由于自身的非線性特點以及外界因素的影響,傳感器的輸出結果容易產(chǎn)生誤差,其中溫度的影響最大,因此,對傳感器的溫度補償就顯得尤為重要。文章對目前常用的溫度補償方法進行了分析,在此基礎上,提出了一種新的溫度補償方法,并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行了改進,從研究結果來看,該方法有效提高了傳感器的穩(wěn)定性及精度。

    關鍵詞 壓力傳感器;溫度漂移;溫度補償

    中圖分類號:TP212 文獻標識碼:A 文章編號:1671-7597(2014)10-0038-02

    壓力傳感器的輸出結果精度容易受到多種因素的影響,其中,唯獨是影響傳感器輸出精度的最主要因素。目前,國內(nèi)經(jīng)常使用硬件補償和軟件補償兩類方法對壓力傳感器進行溫度補償。硬件補償方法調(diào)試難度較高、精度低、通用性也較差,在實際工程中應用時,難以去得較好的效果;而軟件補償方法有效彌補了硬件補償?shù)娜秉c,其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償在實際工程中運用十分廣泛,但是典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償法雖然精確度高,但是整個流程過于復雜、整個過程耗時較長,因此,本文提出了一種基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償方法,希望對提高補償效率和準確性起到一定的作用。

    1 典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償原理分析

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡是目前研究中應用范圍最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一,BP神經(jīng)網(wǎng)絡術語單向傳輸網(wǎng)絡結構,整個信息傳輸?shù)倪^程呈現(xiàn)出高度的非線性特點。典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構包括輸入層、隱含層和輸出層3層結構。通常情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡只有這3層結構,這主要是由于單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡既可以完成從任意n維到m維的映射。其典型結構如下圖所示。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構模型

    BP算法設計到了信息的正向傳播以及誤差的反向傳播,信息首先從輸入層傳入,然后經(jīng)過隱含層的處理傳入輸出層,最終輸出的信息可以用下面的形式進行表示:

    其中:、分別代表了隱含層及輸出層的權值;

    n0、n1分別對應了輸入節(jié)點數(shù)及隱含層節(jié)點數(shù)。

    輸出層神經(jīng)元的激勵函數(shù)f1通常呈現(xiàn)出線性特點;而隱含層神經(jīng)元的激勵函數(shù)f2通常采用如下所示的形式在(0,1)的S型函數(shù)中進行輸出:

    由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層采用的傳遞函數(shù)為對數(shù)S型曲線,其輸出范圍在(0,1)之間。為了避免節(jié)點在短時間之內(nèi)飽和而無法繼續(xù)進行訓練,需要在訓練開始之前利用下面公式對樣本數(shù)據(jù)進行預處理:

    其中:Ui、Pi均為訓練數(shù)據(jù)的標定值;Uimin、Uimax分別表示輸出電壓的標定極值(最小和最大);Pimin、Pimax分別表示壓力的標定極值(最小和最大)。

    當目標矢量為T,信息通過正向傳遞,可以得到誤差函數(shù),具體如下所示:

    如果輸出結果無法達到要求的誤差范圍,則返回誤差信號并按照一定的權值對公式中的各層權值進行修正,直到輸出結果達到期望值。

    在利用典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行壓力傳感器溫度補償?shù)倪^程中,算法過于復雜,而且非常耗時,因此,需要對其進行改進,以提高補償效率。

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的改進

    2.1 改進原理

    基于典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,利用以下方法進行改進。

    1)利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡的思想對神經(jīng)元的激勵函數(shù)進行改進,從而實現(xiàn)小波特性與BP神經(jīng)網(wǎng)絡自學功能的充分結合,提高激勵函數(shù)的逼近能力。以Morlet函數(shù)作為小波函數(shù)的母函數(shù),可以降低不同層面神經(jīng)元之間的影響,提高網(wǎng)絡的收斂速度。以Morlet函數(shù)作母函數(shù)的小波函數(shù)屬于幅值小波,其信號中包含了復值和相關信息,改進后的函數(shù)具體如下所示:

    在本次研究中,我們選取了R個輸入樣本和N個輸出節(jié)點,則可以利用下面的公式對第l個樣本的第n個節(jié)點的輸入進行表示:

    其中:K表示神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層的單元數(shù)量;M表示神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層的單元數(shù)量;ωn,k表示神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層第k單元與輸出層第n單元的連接權值;ak-小波伸縮因子;bk-平移因子;Sl(xm)—輸入信號。

    2)在計算過程中通過,附加動量法的應用可以有效改實現(xiàn)梯度方向的平滑過渡,使得計算結果更具穩(wěn)定性。該方法以BP法為基礎對權值進行調(diào)節(jié),具體公式如下:

    其中:t表示樣本的訓練次數(shù);η表示學習速率;σ表示動量因子;σΔωki(t)表示附加動量項,它能夠有效降低不同神經(jīng)元之間的影響,提高網(wǎng)絡的收斂速度。

    2.2 主成分BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的實現(xiàn)

    步驟1:按照典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)預處理方法對樣本數(shù)據(jù)進行預處理。

    步驟2:利用主成分分析法對預處理后的樣本數(shù)據(jù)進行分析,降低輸入向量之間的影響,使各個輸入變量的協(xié)同方差趨于統(tǒng)一,從而使各權值具有相同的收斂速度,并以此確定神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入節(jié)點。

    步驟3:對神經(jīng)網(wǎng)絡進行初始化,并對其中的部分關鍵變量進行設置。

    步驟4:為神經(jīng)網(wǎng)絡選取一組學習樣本,以輸入節(jié)點作為網(wǎng)絡的輸入向量,并輸入期望fn,l,n=1,2,…,N;l=1,2,…,R。

    步驟5:利用輸入的網(wǎng)絡參數(shù)計算網(wǎng)絡的實時輸出能力,當輸出誤差在允許范圍之內(nèi)時,停止訓練;而當輸出誤差超過允許范圍 ,則將誤差信息進行反向傳播,使權值沿誤差函數(shù)的負梯度方向發(fā)生變化,然后利用梯度下降法計算出變化后的網(wǎng)絡參數(shù),然后再重復進行第4步的操作。

    步驟6:BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練合格之后,對其進行樣本補償。

    步驟7:對補償后的樣本進行反標準化處理,然后與實測數(shù)據(jù)進行誤差比較,判斷出網(wǎng)絡改進之后的變化。

    2.3 壓力傳感器溫度補償

    根據(jù)前文提供的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)步驟,可以利用Matlab編程語言來實現(xiàn)。在實現(xiàn)該算法之后,我們通過在壓力傳感器量程范圍內(nèi)確定n個壓力標定點,同時確定m個溫度標定點。標準值發(fā)生器會根據(jù)每個標定點的信息產(chǎn)生對應的標定輸入值。然后輸入樣本數(shù)據(jù),樣本數(shù)據(jù)按照目標值要求的±20%范圍進行選擇,然后以誤差目標小于10-3進行訓練,當達到誤差目標之后,網(wǎng)絡的收斂速度得到有效的提升。

    3 結論

    通過研究結果發(fā)現(xiàn),利用主成分分析法對信息進行補償之后,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對這些信息進行訓練,其學習速度相對直接利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練更高。同時,通過改進典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,利用小波函數(shù)作為激勵函數(shù),并應用動量附加發(fā)對網(wǎng)絡敏感性進行控制,可以有效避免網(wǎng)絡發(fā)生局部極小問題。通過基于主成分的BP神經(jīng)網(wǎng)絡溫度補償方法可以使壓力傳感器受環(huán)境溫度變化而發(fā)生的誤差問題得到高效、精確的解決。

    參考文獻

    [1]董九英.多傳感器數(shù)據(jù)融合的主成分方法研究[J].計算機工程與應用,2009,45(33):111-113.

    [2]章慧.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的壓力傳感器數(shù)據(jù)融合[J].湖南工程學院學報,2011,21(1):55-58.endprint

    摘 要 壓力傳感器是一種較為常用的傳感器件,由于自身的非線性特點以及外界因素的影響,傳感器的輸出結果容易產(chǎn)生誤差,其中溫度的影響最大,因此,對傳感器的溫度補償就顯得尤為重要。文章對目前常用的溫度補償方法進行了分析,在此基礎上,提出了一種新的溫度補償方法,并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行了改進,從研究結果來看,該方法有效提高了傳感器的穩(wěn)定性及精度。

    關鍵詞 壓力傳感器;溫度漂移;溫度補償

    中圖分類號:TP212 文獻標識碼:A 文章編號:1671-7597(2014)10-0038-02

    壓力傳感器的輸出結果精度容易受到多種因素的影響,其中,唯獨是影響傳感器輸出精度的最主要因素。目前,國內(nèi)經(jīng)常使用硬件補償和軟件補償兩類方法對壓力傳感器進行溫度補償。硬件補償方法調(diào)試難度較高、精度低、通用性也較差,在實際工程中應用時,難以去得較好的效果;而軟件補償方法有效彌補了硬件補償?shù)娜秉c,其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償在實際工程中運用十分廣泛,但是典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償法雖然精確度高,但是整個流程過于復雜、整個過程耗時較長,因此,本文提出了一種基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償方法,希望對提高補償效率和準確性起到一定的作用。

    1 典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償原理分析

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡是目前研究中應用范圍最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一,BP神經(jīng)網(wǎng)絡術語單向傳輸網(wǎng)絡結構,整個信息傳輸?shù)倪^程呈現(xiàn)出高度的非線性特點。典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構包括輸入層、隱含層和輸出層3層結構。通常情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡只有這3層結構,這主要是由于單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡既可以完成從任意n維到m維的映射。其典型結構如下圖所示。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構模型

    BP算法設計到了信息的正向傳播以及誤差的反向傳播,信息首先從輸入層傳入,然后經(jīng)過隱含層的處理傳入輸出層,最終輸出的信息可以用下面的形式進行表示:

    其中:、分別代表了隱含層及輸出層的權值;

    n0、n1分別對應了輸入節(jié)點數(shù)及隱含層節(jié)點數(shù)。

    輸出層神經(jīng)元的激勵函數(shù)f1通常呈現(xiàn)出線性特點;而隱含層神經(jīng)元的激勵函數(shù)f2通常采用如下所示的形式在(0,1)的S型函數(shù)中進行輸出:

    由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層采用的傳遞函數(shù)為對數(shù)S型曲線,其輸出范圍在(0,1)之間。為了避免節(jié)點在短時間之內(nèi)飽和而無法繼續(xù)進行訓練,需要在訓練開始之前利用下面公式對樣本數(shù)據(jù)進行預處理:

    ,

    其中:Ui、Pi均為訓練數(shù)據(jù)的標定值;Uimin、Uimax分別表示輸出電壓的標定極值(最小和最大);Pimin、Pimax分別表示壓力的標定極值(最小和最大)。

    當目標矢量為T,信息通過正向傳遞,可以得到誤差函數(shù),具體如下所示:

    如果輸出結果無法達到要求的誤差范圍,則返回誤差信號并按照一定的權值對公式中的各層權值進行修正,直到輸出結果達到期望值。

    在利用典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行壓力傳感器溫度補償?shù)倪^程中,算法過于復雜,而且非常耗時,因此,需要對其進行改進,以提高補償效率。

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的改進

    2.1 改進原理

    基于典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,利用以下方法進行改進。

    1)利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡的思想對神經(jīng)元的激勵函數(shù)進行改進,從而實現(xiàn)小波特性與BP神經(jīng)網(wǎng)絡自學功能的充分結合,提高激勵函數(shù)的逼近能力。以Morlet函數(shù)作為小波函數(shù)的母函數(shù),可以降低不同層面神經(jīng)元之間的影響,提高網(wǎng)絡的收斂速度。以Morlet函數(shù)作母函數(shù)的小波函數(shù)屬于幅值小波,其信號中包含了復值和相關信息,改進后的函數(shù)具體如下所示:

    在本次研究中,我們選取了R個輸入樣本和N個輸出節(jié)點,則可以利用下面的公式對第l個樣本的第n個節(jié)點的輸入進行表示:

    其中:K表示神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層的單元數(shù)量;M表示神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層的單元數(shù)量;ωn,k表示神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層第k單元與輸出層第n單元的連接權值;ak-小波伸縮因子;bk-平移因子;Sl(xm)—輸入信號。

    2)在計算過程中通過,附加動量法的應用可以有效改實現(xiàn)梯度方向的平滑過渡,使得計算結果更具穩(wěn)定性。該方法以BP法為基礎對權值進行調(diào)節(jié),具體公式如下:

    其中:t表示樣本的訓練次數(shù);η表示學習速率;σ表示動量因子;σΔωki(t)表示附加動量項,它能夠有效降低不同神經(jīng)元之間的影響,提高網(wǎng)絡的收斂速度。

    2.2 主成分BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的實現(xiàn)

    步驟1:按照典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)預處理方法對樣本數(shù)據(jù)進行預處理。

    步驟2:利用主成分分析法對預處理后的樣本數(shù)據(jù)進行分析,降低輸入向量之間的影響,使各個輸入變量的協(xié)同方差趨于統(tǒng)一,從而使各權值具有相同的收斂速度,并以此確定神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入節(jié)點。

    步驟3:對神經(jīng)網(wǎng)絡進行初始化,并對其中的部分關鍵變量進行設置。

    步驟4:為神經(jīng)網(wǎng)絡選取一組學習樣本,以輸入節(jié)點作為網(wǎng)絡的輸入向量,并輸入期望fn,l,n=1,2,…,N;l=1,2,…,R。

    步驟5:利用輸入的網(wǎng)絡參數(shù)計算網(wǎng)絡的實時輸出能力,當輸出誤差在允許范圍之內(nèi)時,停止訓練;而當輸出誤差超過允許范圍 ,則將誤差信息進行反向傳播,使權值沿誤差函數(shù)的負梯度方向發(fā)生變化,然后利用梯度下降法計算出變化后的網(wǎng)絡參數(shù),然后再重復進行第4步的操作。

    步驟6:BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練合格之后,對其進行樣本補償。

    步驟7:對補償后的樣本進行反標準化處理,然后與實測數(shù)據(jù)進行誤差比較,判斷出網(wǎng)絡改進之后的變化。

    2.3 壓力傳感器溫度補償

    根據(jù)前文提供的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)步驟,可以利用Matlab編程語言來實現(xiàn)。在實現(xiàn)該算法之后,我們通過在壓力傳感器量程范圍內(nèi)確定n個壓力標定點,同時確定m個溫度標定點。標準值發(fā)生器會根據(jù)每個標定點的信息產(chǎn)生對應的標定輸入值。然后輸入樣本數(shù)據(jù),樣本數(shù)據(jù)按照目標值要求的±20%范圍進行選擇,然后以誤差目標小于10-3進行訓練,當達到誤差目標之后,網(wǎng)絡的收斂速度得到有效的提升。

    3 結論

    通過研究結果發(fā)現(xiàn),利用主成分分析法對信息進行補償之后,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對這些信息進行訓練,其學習速度相對直接利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練更高。同時,通過改進典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,利用小波函數(shù)作為激勵函數(shù),并應用動量附加發(fā)對網(wǎng)絡敏感性進行控制,可以有效避免網(wǎng)絡發(fā)生局部極小問題。通過基于主成分的BP神經(jīng)網(wǎng)絡溫度補償方法可以使壓力傳感器受環(huán)境溫度變化而發(fā)生的誤差問題得到高效、精確的解決。

    參考文獻

    [1]董九英.多傳感器數(shù)據(jù)融合的主成分方法研究[J].計算機工程與應用,2009,45(33):111-113.

    [2]章慧.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的壓力傳感器數(shù)據(jù)融合[J].湖南工程學院學報,2011,21(1):55-58.endprint

    摘 要 壓力傳感器是一種較為常用的傳感器件,由于自身的非線性特點以及外界因素的影響,傳感器的輸出結果容易產(chǎn)生誤差,其中溫度的影響最大,因此,對傳感器的溫度補償就顯得尤為重要。文章對目前常用的溫度補償方法進行了分析,在此基礎上,提出了一種新的溫度補償方法,并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行了改進,從研究結果來看,該方法有效提高了傳感器的穩(wěn)定性及精度。

    關鍵詞 壓力傳感器;溫度漂移;溫度補償

    中圖分類號:TP212 文獻標識碼:A 文章編號:1671-7597(2014)10-0038-02

    壓力傳感器的輸出結果精度容易受到多種因素的影響,其中,唯獨是影響傳感器輸出精度的最主要因素。目前,國內(nèi)經(jīng)常使用硬件補償和軟件補償兩類方法對壓力傳感器進行溫度補償。硬件補償方法調(diào)試難度較高、精度低、通用性也較差,在實際工程中應用時,難以去得較好的效果;而軟件補償方法有效彌補了硬件補償?shù)娜秉c,其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償在實際工程中運用十分廣泛,但是典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償法雖然精確度高,但是整個流程過于復雜、整個過程耗時較長,因此,本文提出了一種基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償方法,希望對提高補償效率和準確性起到一定的作用。

    1 典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡補償原理分析

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡是目前研究中應用范圍最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一,BP神經(jīng)網(wǎng)絡術語單向傳輸網(wǎng)絡結構,整個信息傳輸?shù)倪^程呈現(xiàn)出高度的非線性特點。典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構包括輸入層、隱含層和輸出層3層結構。通常情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡只有這3層結構,這主要是由于單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡既可以完成從任意n維到m維的映射。其典型結構如下圖所示。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構模型

    BP算法設計到了信息的正向傳播以及誤差的反向傳播,信息首先從輸入層傳入,然后經(jīng)過隱含層的處理傳入輸出層,最終輸出的信息可以用下面的形式進行表示:

    其中:、分別代表了隱含層及輸出層的權值;

    n0、n1分別對應了輸入節(jié)點數(shù)及隱含層節(jié)點數(shù)。

    輸出層神經(jīng)元的激勵函數(shù)f1通常呈現(xiàn)出線性特點;而隱含層神經(jīng)元的激勵函數(shù)f2通常采用如下所示的形式在(0,1)的S型函數(shù)中進行輸出:

    由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層采用的傳遞函數(shù)為對數(shù)S型曲線,其輸出范圍在(0,1)之間。為了避免節(jié)點在短時間之內(nèi)飽和而無法繼續(xù)進行訓練,需要在訓練開始之前利用下面公式對樣本數(shù)據(jù)進行預處理:

    ,

    其中:Ui、Pi均為訓練數(shù)據(jù)的標定值;Uimin、Uimax分別表示輸出電壓的標定極值(最小和最大);Pimin、Pimax分別表示壓力的標定極值(最小和最大)。

    當目標矢量為T,信息通過正向傳遞,可以得到誤差函數(shù),具體如下所示:

    如果輸出結果無法達到要求的誤差范圍,則返回誤差信號并按照一定的權值對公式中的各層權值進行修正,直到輸出結果達到期望值。

    在利用典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行壓力傳感器溫度補償?shù)倪^程中,算法過于復雜,而且非常耗時,因此,需要對其進行改進,以提高補償效率。

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的改進

    2.1 改進原理

    基于典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,利用以下方法進行改進。

    1)利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡的思想對神經(jīng)元的激勵函數(shù)進行改進,從而實現(xiàn)小波特性與BP神經(jīng)網(wǎng)絡自學功能的充分結合,提高激勵函數(shù)的逼近能力。以Morlet函數(shù)作為小波函數(shù)的母函數(shù),可以降低不同層面神經(jīng)元之間的影響,提高網(wǎng)絡的收斂速度。以Morlet函數(shù)作母函數(shù)的小波函數(shù)屬于幅值小波,其信號中包含了復值和相關信息,改進后的函數(shù)具體如下所示:

    在本次研究中,我們選取了R個輸入樣本和N個輸出節(jié)點,則可以利用下面的公式對第l個樣本的第n個節(jié)點的輸入進行表示:

    其中:K表示神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層的單元數(shù)量;M表示神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層的單元數(shù)量;ωn,k表示神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層第k單元與輸出層第n單元的連接權值;ak-小波伸縮因子;bk-平移因子;Sl(xm)—輸入信號。

    2)在計算過程中通過,附加動量法的應用可以有效改實現(xiàn)梯度方向的平滑過渡,使得計算結果更具穩(wěn)定性。該方法以BP法為基礎對權值進行調(diào)節(jié),具體公式如下:

    其中:t表示樣本的訓練次數(shù);η表示學習速率;σ表示動量因子;σΔωki(t)表示附加動量項,它能夠有效降低不同神經(jīng)元之間的影響,提高網(wǎng)絡的收斂速度。

    2.2 主成分BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的實現(xiàn)

    步驟1:按照典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)預處理方法對樣本數(shù)據(jù)進行預處理。

    步驟2:利用主成分分析法對預處理后的樣本數(shù)據(jù)進行分析,降低輸入向量之間的影響,使各個輸入變量的協(xié)同方差趨于統(tǒng)一,從而使各權值具有相同的收斂速度,并以此確定神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入節(jié)點。

    步驟3:對神經(jīng)網(wǎng)絡進行初始化,并對其中的部分關鍵變量進行設置。

    步驟4:為神經(jīng)網(wǎng)絡選取一組學習樣本,以輸入節(jié)點作為網(wǎng)絡的輸入向量,并輸入期望fn,l,n=1,2,…,N;l=1,2,…,R。

    步驟5:利用輸入的網(wǎng)絡參數(shù)計算網(wǎng)絡的實時輸出能力,當輸出誤差在允許范圍之內(nèi)時,停止訓練;而當輸出誤差超過允許范圍 ,則將誤差信息進行反向傳播,使權值沿誤差函數(shù)的負梯度方向發(fā)生變化,然后利用梯度下降法計算出變化后的網(wǎng)絡參數(shù),然后再重復進行第4步的操作。

    步驟6:BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練合格之后,對其進行樣本補償。

    步驟7:對補償后的樣本進行反標準化處理,然后與實測數(shù)據(jù)進行誤差比較,判斷出網(wǎng)絡改進之后的變化。

    2.3 壓力傳感器溫度補償

    根據(jù)前文提供的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)步驟,可以利用Matlab編程語言來實現(xiàn)。在實現(xiàn)該算法之后,我們通過在壓力傳感器量程范圍內(nèi)確定n個壓力標定點,同時確定m個溫度標定點。標準值發(fā)生器會根據(jù)每個標定點的信息產(chǎn)生對應的標定輸入值。然后輸入樣本數(shù)據(jù),樣本數(shù)據(jù)按照目標值要求的±20%范圍進行選擇,然后以誤差目標小于10-3進行訓練,當達到誤差目標之后,網(wǎng)絡的收斂速度得到有效的提升。

    3 結論

    通過研究結果發(fā)現(xiàn),利用主成分分析法對信息進行補償之后,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對這些信息進行訓練,其學習速度相對直接利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練更高。同時,通過改進典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,利用小波函數(shù)作為激勵函數(shù),并應用動量附加發(fā)對網(wǎng)絡敏感性進行控制,可以有效避免網(wǎng)絡發(fā)生局部極小問題。通過基于主成分的BP神經(jīng)網(wǎng)絡溫度補償方法可以使壓力傳感器受環(huán)境溫度變化而發(fā)生的誤差問題得到高效、精確的解決。

    參考文獻

    [1]董九英.多傳感器數(shù)據(jù)融合的主成分方法研究[J].計算機工程與應用,2009,45(33):111-113.

    [2]章慧.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的壓力傳感器數(shù)據(jù)融合[J].湖南工程學院學報,2011,21(1):55-58.endprint

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