基于神经网络技术的虚拟传感器温度补偿系统

2012-02-18 11:44:15来源: 现代电子技术

0 引言

固态压阻式传感器是利用半导体的压阻效应所制成的传感器,其灵敏度将随温度的变化而变化,导致输入输出特性存在非线性。表现为被测的目标参量为零或保持恒定值时,改变工作环境温度,则传感器的零点或输出电压值均发生变化,这将给测量目标参量带来误差。传统的温度补偿方法有:恒流源供电法、电压正反馈补偿法、热敏电阻补偿法,但以上三种方法只能是灵敏度温度系数接近于零,很难在较宽的温度范围内得到完全补偿。因此,本文将人工神经网络和虚拟仪器相结合,设计了压阻式压力传感器的温度补偿系统,消除了温度影响同时也进行了零点及非线性补偿。

1 补偿系统的工作原理

补偿系统由传感器和温度补偿器两部分组成。传感器部分包括主传感器与温度监测传感器:主传感器为固态压阻式传感器,它与数据采集卡(DAQ)组成测试系统;对主传感器进行温度补偿要引入温度监测传感器,它起到监测工作环境温度的作用;温度补偿器是一个软件模块,补偿系统要对上述2个传感器进行数据融合,因此温度补偿软件模块也是一个多传感器数据融合系统。


1.1 BP神经网络的学习算法

对压阻式压力传感器进行温度补偿,可以在一定的工作温度范围内选定。表1列出了在20℃~65℃间6个温度状态的静态标定数据,同时在选用的压阻式压力传感器量程范围内选了5个标定值,因此获得了30个标定数据。其中,20个数据对网络进行训练,10个数据作为网络校验样本数据。

从表1的标定值可以看出,在输入压力值不变的情况下,工作环境温度改变,压力传感器的输出电压值也随之改变。

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关键字:神经网络  虚拟仪器  传感器

编辑:什么鱼 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2012/0218/article_4657.html
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