神经模糊控制在SAW压力传感器温度补偿中的应用

1、神经模糊控制在saw压力传感器温度补偿中的应用声表面波(saw)技术是一门新兴热门讨论课题之一，国内外已有温度、压力、加速度等的相关报道。saw借助于它无以伦比的性能，诸如：1)数字号输出；2)高敏捷度、高辨别力、抗干扰能力强；3)易于大规模集成。正是因为这些自身的优越性，它有着广泛的应用领域。但美中不足的是saw压力传感器对环境的要求比较苛刻，saw输出频率信号随着压力、温度、磁场等外界因素变幻而变幻，特殊是温度的影响是测量误差的主要来源，为保证saw压力传感器高精确度和高敏捷度测量，必需举行有效的温度补偿。本文将和含糊控制技术相结合，对saw压力传感器举行智能化温度补偿，通过此办法举行的改

2、进，使saw压力传感器能更好地应用到工程领域。1 温度补偿计划在传统的温度补偿中，例如：硬件补偿和软件补偿2种办法。但存在着补偿漂移、局部最优、精度不够等缺点，无法满足saw压力传感器补偿要求。鉴于此种状况，本文采纳了神经含糊控制办法，对saw压力传感器举行智能温度补偿。神经含糊控制是一种用神经网络实现的含糊控制的办法。在形式结构上是用多点网络实现的含糊映射。而神经网络的非线性和可训练性解释它可以实现任何一种映射关系。因此，本文利用神经网络对学问的表达机理，通过学习训练，实现控制规章基记，从而实现含糊输入-含糊输出的映射。神经含糊控制对saw压力传感器温度-压力补偿模型见图1。在saw压力传感

3、器后面接神经含糊控制器，把传感温度t作为输入，则神经含糊控制器能挺直输出被测量。2 实现控制规章的神经网络在普通状况下，含糊控制的推理功能是在隶属函数不变的条件下举行的。在实际运用当中是随时光的转变而转变的。为了弥补单一含糊控制技术这种不足，特采纳神经网络的学习功能举行隶属度的调整，实现自动调整功能，以适应实际的需要。本文用含一个隐含层的三层前馈神经网络，模型2。其中，p为输入矢量，r为输入矢量维数，s1为隐含层神经元个数，s2为输出层神经元个数，w1为隐含层神经元权值矩阵，w2为输出层权值矩阵，b1为隐含层神经元阀值，b2为隐含层神经元阀值，n1为隐含层输入节点，n2为输出层节点。f1为s型

4、函数，f2为purelin型函数。神经网络算法是用于前馈多层网络的学习算法。假如输出不能得到期望的输出，则转入后向传扬。通过误差的后向传扬调节各层之间的权系数。反复输入样本序列，直至权系数不在转变为止，输出误差在规定的范围之内。算法采纳如下改进：1)采纳模拟退火法以克服局部最小；2)用奇函数作激励函数和传扬过程中采纳新误差传扬因子完美该算法收敛性问题。鉴于bp神经网络训练过程需要对全部权值和阀值举行修正，是一种全局靠近神经网络，但训练速度较慢，不适用实时性较强场合，故实行了局部靠近网络径向基网络。算法训练关系式如下：节点输出为式中a1为节点输出；b为神经元阀值；wij为接点衔接权值；f为传递函

5、数。权值修正式中z为新学习因子；h为动量因子；ej为计算误差。误差计算式中tpi为i节点期望输出值；api为i节点计算输出值。因为神经网络的神经元个数不确定性，经大量数据的试验验证，本文选取输入层有2个神经元，隐含层有4个神经元。输出层惟独1个神经元。采纳惟独1个隐含层的三层网络对控制基举行学习记忆。把每条控制规章作为神经网络的样本举行训练学习，从而能实现这个规章基的神经网络权系数。基于神经网络在推理方面不足，故借助于含糊控制强大的推理功能，提取有效的条件语句，进而加快网络的训练速度。选取偏差e和偏差变幻率e作为输入和控制量u作为输出。偏差e和偏差变幻率e的含糊量分离为大(l)，中(m)，小(

6、s)，创立描述条件推理表格如表1。横行元素表示e的含糊量，竖行表示e的含糊量，两者交错为控制量u的含糊量。按照表中数据，可知共有3×3种推理语句，采纳推理法将条件语句表简化得出以下4条语句：将产生贡献的语句选出，可能存在的个数为20，21，2n。这样，削减了冗余的推理语句，有利于网络训练速度的迅速举行。3 与应用现在矿井下事故频繁发生，用ae声放射预测瓦斯突发是非接触测量一种趋势，因为环境条件限制，用saw压力传感器作为接收声放射信号的传感器，就必需保证测量信号的高精确性和智能性特点，而用神经含糊控制对温度举行了智能补偿，加上先进的封装技术，可使saw在实际的瓦斯预测测量中发挥巨大作用。通过试验验证，此种办法可行。在matlab6.0环境下举行神经网络的训练和仿真，通过神经网络工具箱，编制相应的仿真训练程序，实现仿真过程。在仿真时，随机选取几组频率-温度作为输入，最后，举行标定压力值和仿真结果的比较。仿真数据结果如表2。实际中，温度变幻对saw压力传感器的性能影响十分显然，通过神经网络的训练，训练的频率和误差在规定范围内，其最大误差仅为1%，bp算法的仿真结果和实际测量值吻合。4 结论本文提出采纳神经迷糊控制技术对saw压力传感器举行有效的温度补偿，使saw压力传感器在实际的应用中能越发精确地