基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的智能壓力傳感器研究

作者：時間：2012-09-13 來源：網(wǎng)絡(luò)

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2．1 多維回歸分析法
回歸分析法的基本思想是：用多維回歸方程來建立被測目標(biāo)參量與傳感器輸出量之問的對應(yīng)關(guān)系。與經(jīng)典傳感器一維實驗標(biāo)定／校準(zhǔn)不同的足要進(jìn)行多維標(biāo)定／校準(zhǔn)實驗，通過最小二乘法原理由實驗標(biāo)定／校準(zhǔn)數(shù)據(jù)計算出回歸方程中的系數(shù)。這樣，當(dāng)測得傳感器輸出值時，就可由已知系數(shù)的多維回歸方程來計算出相應(yīng)的輸入被測目標(biāo)參數(shù)。具體的算法是已知壓力傳感器輸出電壓U代表壓力信息，另一溫度傳感器輸出電壓Ut代表溫度信息，則壓力參量P’可以用U及Ut二元函數(shù)來表示才完備，即：
P’=f(U，Ut)
由二維坐標(biāo)(Ui，Uit)決定的Pi在同一平面上，可利用二維回歸方程來描述：

式中：a0～a5為常系數(shù)；ε1為高階無窮小。
由最小二乘法原理得到系數(shù)a0～a5，代入二維回歸方程中，確定檢測壓力P’和輸出U的二元輸入-輸出特性。當(dāng)采集到二個傳感器的輸出值U及Ut時，代入式中就可以計算得到傳感器的被測參量P’。
2．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
神經(jīng)元之間的連接方式不同，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也不同。根據(jù)神經(jīng)元之間的連接方式，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為2大類，層次型結(jié)構(gòu)和互聯(lián)型結(jié)構(gòu)。層次型結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)元按功能分成若干層，如輸入層、中間層(也稱為隱層)和輸出層，各層順序相連。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接受來自外界的輸入信息，并傳遞給中間各隱層神經(jīng)元；隱層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換；最后隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息經(jīng)近一步處理后由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。圖3給出一個單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它具有2個輸入，每個輸入都通過一個適當(dāng)?shù)臋?quán)值w和下一層相連，網(wǎng)絡(luò)輸出可以表示為式(1)，f是表示輸入／輸出關(guān)系的傳遞函數(shù)。

本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/159899.htm

在網(wǎng)絡(luò)中，隱含層的激勵函數(shù)選用S型函數(shù)，即：

輸出層的激勵函數(shù)選用線性函數(shù)，即：

式中：xi為節(jié)點接受的信息；wij為相關(guān)連接權(quán)重；y為節(jié)點輸出；θ為閾值；n為節(jié)點數(shù)。如上所述，建立一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，把實驗標(biāo)定的樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，再進(jìn)行交叉敏感的消除，從而達(dá)到數(shù)據(jù)融合的目的。
由以上的討論可以看出，多維回歸算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法均能有效達(dá)到溫度補(bǔ)償?shù)男Ч?。前者算法簡單，容易理解，但是?shù)據(jù)融合能力有限，補(bǔ)償程度不如后者；后者數(shù)據(jù)融合能力強(qiáng)，補(bǔ)償效果明顯，但是算法較難理解，軟件編程工作量大。在本設(shè)計中，多維回歸融合算法可以滿足要求，并且軟件編程工作量小，所以本文采用多維回歸算法補(bǔ)償溫度對壓力傳感器的影響。

3 智能壓力傳感器數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用
3．1 溫度敏感元件的標(biāo)定
對傳感器進(jìn)行靜態(tài)標(biāo)定，標(biāo)定系統(tǒng)由YJF型浮球式標(biāo)準(zhǔn)壓力計、HT-1714C直流穩(wěn)壓電源、34401 A型數(shù)字萬用表、奔騰4PC機(jī)和自制的控溫系統(tǒng)組成。在此分別對傳感器在27℃，37 ℃，47 ℃，57℃，67℃的溫度條件下做了靜態(tài)標(biāo)定，如表1所示。