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神經(jīng)模糊控制在SAW壓力傳感器溫度補償中的應(yīng)用

   2013年02月26日 15:06  
  引言
  
  聲表面波(SAW)技術(shù)是一門新興熱門研究課題之一,國內(nèi)外已有溫度、壓力、加速度等傳感器的相關(guān)報道。SAW壓力傳感器借助于它無以倫比的性能,諸如:1)數(shù)字號輸出;2)高靈敏度、高分辨力、抗*力強;3)易于大規(guī)模集成。正是由于這些自身的*性,它有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。但美中不足的是SAW壓力傳感器對環(huán)境的要求比較苛刻,SAW振蕩器輸出頻率信號隨著壓力、溫度、磁場等外界因素變化而變化,特別是溫度的影響是測量誤差的主要來源,為保證SAW壓力傳感器高準(zhǔn)確度和高靈敏度測量,必須進(jìn)行有效的溫度補償。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制技術(shù)相結(jié)合,對SAW壓力傳感器進(jìn)行智能化溫度補償,通過此方法進(jìn)行的改進(jìn),使SAW壓力傳感器能更好地應(yīng)用到工程領(lǐng)域。
  
  1、溫度補償方案
  
  在傳統(tǒng)的溫度補償中,例如:硬件補償和軟件補償2種方法。但存在著補償電路漂移、局部*、精度不夠等缺點,無法滿足SAW壓力傳感器補償要求。鑒于此種情況,本文采用了神經(jīng)模糊控制方法,對SAW壓力傳感器進(jìn)行智能溫度補償。
  
  神經(jīng)模糊控制是一種用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的模糊控制的方法。在形式結(jié)構(gòu)上是用多點網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的模糊映射。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性和可訓(xùn)練性說明它可以實現(xiàn)任何一種映射關(guān)系。因此,本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對知識的表達(dá)機(jī)理,通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練,實現(xiàn)控制規(guī)則基記,從而實現(xiàn)模糊輸入-模糊輸出的映射。神經(jīng)模糊控制對SAW壓力傳感器溫度-壓力補償模型見圖1。
  
  在SAW壓力傳感器后面接神經(jīng)模糊控制器,把傳感溫度T作為輸入,則神經(jīng)模糊控制器能直接輸出被測量。
  
  2、實現(xiàn)控制規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  
  在一般情況下,模糊控制的推理功能是在隸屬函數(shù)不變的條件下進(jìn)行的。在實際運用當(dāng)中是隨時間的改變而改變的。為了彌補單一模糊控制技術(shù)這種不足,特采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能進(jìn)行隸屬度的調(diào)節(jié),實現(xiàn)自動調(diào)節(jié)功能,以適應(yīng)實際的需要。本文用含一個隱含層的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模型如圖2。
  
  其中,p為輸入矢量,R為輸入矢量維數(shù),S1為隱含層神經(jīng)元個數(shù),S2為輸出層神經(jīng)元個數(shù),W1為隱含層神經(jīng)元權(quán)值矩陣,W2為輸出層權(quán)值矩陣,b1為隱含層神經(jīng)元閥值,b2為隱含層神經(jīng)元閥值,n1為隱含層輸入節(jié)點,n2為輸出層節(jié)點。f1為S型函數(shù),f2為purelin型函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是用于前饋多層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。如果輸出不能得到期望的輸出,則轉(zhuǎn)入后向傳播。通過誤差的后向傳播調(diào)整各層之間的權(quán)系數(shù)。反復(fù)輸入樣本序列,直至權(quán)系數(shù)不在改變?yōu)橹梗敵稣`差在規(guī)定的范圍之內(nèi)。算法采用如下改進(jìn):1)采用模擬退火法以克服局部zui小;2)用奇函數(shù)作激勵函數(shù)和傳播過程中采用新誤差傳播因子完善該算法收斂性問題。
  
  鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程需要對所有權(quán)值和閥值進(jìn)行修正,是一種全局逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但訓(xùn)練速度較慢,不適用實時性較強場合,故采取了局部逼近網(wǎng)絡(luò)——徑向基網(wǎng)絡(luò)。算法訓(xùn)練關(guān)系式如下:
  
  節(jié)點輸出為
  
  式中a1為節(jié)點輸出;b為神經(jīng)元閥值;Wij為接點連接權(quán)值;f為傳遞函數(shù)。
  
  權(quán)值修正
  
  式中z為新學(xué)習(xí)因子;h為動量因子;Ej為計算誤差。
  
  誤差計算
  
  式中tPI為i節(jié)點期望輸出值;aPI為i節(jié)點計算輸出值。
  
  由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元個數(shù)不確定性,經(jīng)大量數(shù)據(jù)的實驗驗證,本文選取輸入層有2個神經(jīng)元,隱含層有4個神經(jīng)元。輸出層只有1個神經(jīng)元。采用只有1個隱含層的三層網(wǎng)絡(luò)對控制基進(jìn)行學(xué)習(xí)記憶。把每條控制規(guī)則作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),從而能實現(xiàn)這個規(guī)則基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)。
  
  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在推理方面不足,故借助于模糊控制強大的推理功能,提取有效的條件語句,進(jìn)而加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。選取偏差E和偏差變化率△E作為輸入和控制量U作為輸出。偏差E和偏差變化率△E的模糊量分別為大(L),中(M),小(S),創(chuàng)立描述條件推理表格如表1。
  
  橫行元素表示E的模糊量,豎行表示△E的模糊量,兩者交叉為控制量U的模糊量。根據(jù)表中數(shù)據(jù),可知共有3×3種推理語句,采用推理法將條件語句表簡化得出以下4條語句:
  
  將產(chǎn)生貢獻(xiàn)的語句選出,可能存在的個數(shù)為20,21,…,2n。這樣,減少了冗余的推理語句,有利于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度的快速進(jìn)行。
  
  3、仿真與應(yīng)用
  
  現(xiàn)在礦井下事故頻繁發(fā)生,用AE聲發(fā)射預(yù)測瓦斯突發(fā)是非接觸測量一種趨勢,由于環(huán)境條件限制,用SAW壓力傳感器作為接收聲發(fā)射信號的傳感器,就必須保證測量信號的高準(zhǔn)確性和智能性特點,而用神經(jīng)模糊控制對溫度進(jìn)行了智能補償,加上*的封裝技術(shù),可使SAW在實際的瓦斯預(yù)測測量中發(fā)揮巨大作用。通過實驗驗證,此種方法可行。在MATLAB6.0環(huán)境下進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和仿真,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,編制相應(yīng)的仿真訓(xùn)練程序,實現(xiàn)仿真過程。在仿真時,隨機(jī)選取幾組頻率-溫度作為輸入,zui后,進(jìn)行標(biāo)定壓力值和仿真結(jié)果的比較。仿真數(shù)據(jù)結(jié)果如表2。
  
  實際中,溫度變化對SAW壓力傳感器的性能影響非常明顯,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,訓(xùn)練的頻率和誤差在規(guī)定范圍內(nèi),其zui大誤差僅為1%,BP算法的仿真結(jié)果和實際測量值吻合。
  
  4、結(jié)論
  
  本文提出采用神經(jīng)迷糊控制技術(shù)對SAW壓力傳感器進(jìn)行有效的溫度補償,使SAW壓力傳感器在實際的應(yīng)用中能更加準(zhǔn)確地對被測對象進(jìn)行壓力測量,并且,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成控制器,信息處理采用模糊量的近似推理,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和模控制技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)SAW壓力傳感器溫度補償?shù)闹悄芑瑸镾AW壓力傳感器實際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

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