一種用RBF神經網絡改善傳感器測量精度的新方法
發布時間:2007/8/23 0:00:00 訪問次數:505
來源:電子技術應用 作者:中南大學鐵道校區土木建筑學院 趙望達 劉勇求 賀 毅
摘要:介紹一種利用徑向基函數(RBF)神經網絡和智能溫度傳感器DSl8B20改善傳感器精度的新方法。RBF網絡具有良好的非線性映射能力、自學習和泛化能力,通過大量的樣本數據訓練構建了雙輸入早輸出網絡模型,采用改進的算法實現了傳感器高精度溫度補償。
關鍵詞:傳感器精度 溫度補償 徑向基函數神經網絡 溫度傳感器DSl8B20
一般工業測控現場的環境溫度變化急劇,傳感器大多數都對溫度有一定的敏感度,這樣就會使傳感器的零點和靈敏度發生變化,從而造成輸出值隨環境溫度的變化而變化,導致測量出現附加誤差,因此溫度補償問題一直是工業測控系統中的關鍵環節[1]。本文采用DSl8B20智能溫度傳感器和RBF神經網絡相結合的溫度補償新方法來實現傳感器高精度溫度補償。本文介紹的方法將DSl8B20測量值作為溫度補償輸入,將傳感器本身的測量值作為另一輸入,用RBF神經網絡構成雙輸入單輸出的補償模型,輸出即為補償后的測量值。RBF神經網絡主要用于傳感器的數據處理,以改善傳感器測量精度。
1 DSl8B20數字溫度傳感器測溫原理
1.1 DSl8B20的特性
DSl8B20是美國DALLAS公司繼DSl820之后推出的增強型單總線數字溫度傳感器,它在測溫精度、轉換時間、傳輸距離、分辨率等方面較DSl820有了很大的改進,這給用戶帶來了更方便的使用和更令人滿意的效果。其特點如下:
(1)單線接口:僅需一根口線與單片機連接;
(2)由總線提供電源,也可用數據線供電,電壓范圍:3.0~5.5V;
(3)測溫范圍為:-55~+125℃,在-10~+85℃時,精度為0.5℃;
(4)可編程的分辨率為9~12位,對應的分辨率為0.5~0.0625℃;
(5)用戶可編程的溫度報警設置;
(6)12位分辨率時最多在750ms內把溫度值轉換為數字量。
1.2 DSl820引腳功能說明
DSl820的PR-35封裝形式見圖1,其外表看起來像三極管。另外還有8腳SOIC封裝形式,只用3、4和5腳,其余為空腳或不需連接引腳。不過最常見的形式是PR-35封裝,其引腳說明如表1所示。
在實際應用中,測量溫度往往在0℃以上,此時可只取16位二進制溫度輸出的低8位,即1個字節,這樣將使計算和編程工作更為便利。
1.4 DSl8B20的測溫原理
DSl8B20的測溫原理為:內部計數器對一個受溫度影響的振蕩器的脈沖計數,低溫時振蕩器的脈沖可以通過門電路,而當到達某一設置高溫時,振蕩器的脈沖無法通過門電路。計數器設置為-55℃時的值,如果計數器到達0之前門電路未關閉,則溫度寄存器的值將增加,這表示當前溫度高于-55℃。同時,計數器復位在當前溫度值上,電路對振蕩器的溫度系數進行補償,計數器重新開始計數直到回零。如果門電路仍然未關閉,則重復以上過程。溫度轉換所需時間不超過750ms,得到的溫度值的位數因分辨率不同而不同[2]。DSl8B20同AT89C52單片機的接口電路如圖2所示。這種接口方式只需占用單片機一根口線,與智能儀器或智能測控系統中的其它單片機或DSP的接口也可采用類似的方式。
2 RBF神經網絡及學習算法
RBF神經網絡即徑向基函數(Radial Basis Function)神經網絡[3~4],其結構如圖3所示。它很容易擴展到多輸出節點的情形,在此只考慮一個輸出變量Y的情況。
RBFNN包括一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層的最簡模式。隱含層由一組徑向基函數構成,與每個隱含層節點相關的參數向量為Ci(即中心)和σi(即寬度)。徑向基函數有多種形式,一般取高斯函數[5]。具體如下:
上式中,m是隱含層結點數;‖·‖是歐幾里德范數;X,Ci∈R n,ωi是第i個基函數與輸出結點的連接權值(i=1,2…,m)。
RBF神經網絡是一種性能良好的前向網絡,它具有最佳逼近性能,在結構上具有輸出一權值線性關系、訓練方法快速易行、不存在局部最優問題的特點。該網絡
來源:電子技術應用 作者:中南大學鐵道校區土木建筑學院 趙望達 劉勇求 賀 毅
摘要:介紹一種利用徑向基函數(RBF)神經網絡和智能溫度傳感器DSl8B20改善傳感器精度的新方法。RBF網絡具有良好的非線性映射能力、自學習和泛化能力,通過大量的樣本數據訓練構建了雙輸入早輸出網絡模型,采用改進的算法實現了傳感器高精度溫度補償。
關鍵詞:傳感器精度 溫度補償 徑向基函數神經網絡 溫度傳感器DSl8B20
一般工業測控現場的環境溫度變化急劇,傳感器大多數都對溫度有一定的敏感度,這樣就會使傳感器的零點和靈敏度發生變化,從而造成輸出值隨環境溫度的變化而變化,導致測量出現附加誤差,因此溫度補償問題一直是工業測控系統中的關鍵環節[1]。本文采用DSl8B20智能溫度傳感器和RBF神經網絡相結合的溫度補償新方法來實現傳感器高精度溫度補償。本文介紹的方法將DSl8B20測量值作為溫度補償輸入,將傳感器本身的測量值作為另一輸入,用RBF神經網絡構成雙輸入單輸出的補償模型,輸出即為補償后的測量值。RBF神經網絡主要用于傳感器的數據處理,以改善傳感器測量精度。
1 DSl8B20數字溫度傳感器測溫原理
1.1 DSl8B20的特性
DSl8B20是美國DALLAS公司繼DSl820之后推出的增強型單總線數字溫度傳感器,它在測溫精度、轉換時間、傳輸距離、分辨率等方面較DSl820有了很大的改進,這給用戶帶來了更方便的使用和更令人滿意的效果。其特點如下:
(1)單線接口:僅需一根口線與單片機連接;
(2)由總線提供電源,也可用數據線供電,電壓范圍:3.0~5.5V;
(3)測溫范圍為:-55~+125℃,在-10~+85℃時,精度為0.5℃;
(4)可編程的分辨率為9~12位,對應的分辨率為0.5~0.0625℃;
(5)用戶可編程的溫度報警設置;
(6)12位分辨率時最多在750ms內把溫度值轉換為數字量。
1.2 DSl820引腳功能說明
DSl820的PR-35封裝形式見圖1,其外表看起來像三極管。另外還有8腳SOIC封裝形式,只用3、4和5腳,其余為空腳或不需連接引腳。不過最常見的形式是PR-35封裝,其引腳說明如表1所示。
在實際應用中,測量溫度往往在0℃以上,此時可只取16位二進制溫度輸出的低8位,即1個字節,這樣將使計算和編程工作更為便利。
1.4 DSl8B20的測溫原理
DSl8B20的測溫原理為:內部計數器對一個受溫度影響的振蕩器的脈沖計數,低溫時振蕩器的脈沖可以通過門電路,而當到達某一設置高溫時,振蕩器的脈沖無法通過門電路。計數器設置為-55℃時的值,如果計數器到達0之前門電路未關閉,則溫度寄存器的值將增加,這表示當前溫度高于-55℃。同時,計數器復位在當前溫度值上,電路對振蕩器的溫度系數進行補償,計數器重新開始計數直到回零。如果門電路仍然未關閉,則重復以上過程。溫度轉換所需時間不超過750ms,得到的溫度值的位數因分辨率不同而不同[2]。DSl8B20同AT89C52單片機的接口電路如圖2所示。這種接口方式只需占用單片機一根口線,與智能儀器或智能測控系統中的其它單片機或DSP的接口也可采用類似的方式。
2 RBF神經網絡及學習算法
RBF神經網絡即徑向基函數(Radial Basis Function)神經網絡[3~4],其結構如圖3所示。它很容易擴展到多輸出節點的情形,在此只考慮一個輸出變量Y的情況。
RBFNN包括一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層的最簡模式。隱含層由一組徑向基函數構成,與每個隱含層節點相關的參數向量為Ci(即中心)和σi(即寬度)。徑向基函數有多種形式,一般取高斯函數[5]。具體如下:
上式中,m是隱含層結點數;‖·‖是歐幾里德范數;X,Ci∈R n,ωi是第i個基函數與輸出結點的連接權值(i=1,2…,m)。
RBF神經網絡是一種性能良好的前向網絡,它具有最佳逼近性能,在結構上具有輸出一權值線性關系、訓練方法快速易行、不存在局部最優問題的特點。該網絡