一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法及系統(tǒng)，包括單片機、鎖存器、溫度傳感器、數(shù)碼管和傳感器，綜合考慮了科技發(fā)展快于工業(yè)改革的客觀問題，利用較為高效和流行的算法，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，進行溫度值的非線性補償。實現(xiàn)通過軟件算法提高現(xiàn)有溫度傳感器的測量精度，以迎合市場需求，避免硬件設(shè)備的頻繁更新，進而減少了企業(yè)生產(chǎn)成本投入以及設(shè)備維護投入。
【專利說明】
-種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于傳感器檢測領(lǐng)域，設(shè)及一種溫度傳感器非線性校正方法及系統(tǒng)，尤其 設(shè)及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 工業(yè)自動化發(fā)展迅速、技術(shù)革新周期短、生產(chǎn)線面貌日新月異，無人化、大型密集 化自動化生產(chǎn)線已經(jīng)開始取代雇傭生產(chǎn)工人的傳統(tǒng)生產(chǎn)線。傳感器作為自動化生產(chǎn)線不可 或缺的元素迅猛發(fā)展，其中尤W溫度傳感器的應(yīng)用最為廣泛。
[0003] 當前大規(guī)模、超大規(guī)模生產(chǎn)方式下，溫度傳感器產(chǎn)品的測量精度往往存在差異，為 提高測量精度，傳統(tǒng)的方法是將待校正溫度傳感器和高精度標準溫度傳感器共同置于恒溫 箱內(nèi)加熱，待溫度恒定后，記錄二者的輸出。在多個典型溫度點重復(fù)此過程W獲得多個測量 值，而后采用線性擬合算法，將兩個傳感器的輸出進行擬合，獲得待校正溫度傳感器的校正 公式。但由于傳感器的非線性特性，運種方法往往難W生產(chǎn)出在全量程范圍內(nèi)都具有高精 度測量等級的產(chǎn)品。
[0004] 在當前電子信息技術(shù)飛速發(fā)展的基礎(chǔ)上，利用單片機技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，建立 一種簡單高效的溫度傳感器非線性校正方法，已經(jīng)成為提高生產(chǎn)過程可靠性、降低生產(chǎn)成 本的必然要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決現(xiàn)有溫度傳感器校正方法的校正精度較低且成本高的缺陷，本發(fā)明提供一 種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，單片機為基礎(chǔ)，利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非 線性建模技術(shù)，用W提高其測量精度，降低成本。
[0006] 本發(fā)明為解決上述問題采用如下的技術(shù)方案：
[0007] -種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，包括W下步驟：
[000引Sl、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法及相關(guān)程序下載至單片機中；
[0009] S2、初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)；
[0010] S3、將待校正溫度傳感器與高精度標準溫度傳感器共同置于恒溫箱內(nèi)加熱；
[0011] S4、溫度傳感器校正系統(tǒng)自動記錄相應(yīng)數(shù)據(jù)，待數(shù)據(jù)記錄完成后，單片機利用忍片 內(nèi)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校正算法，計算相關(guān)權(quán)值，并將結(jié)果通過單片機的SPI接口儲存在存儲 忍片中。
[0012] 進一步的，S4中，定義溫度傳感器處于穩(wěn)態(tài)工況的公式為：
[0013 ] ( Oi雌lit; ( k) - Oi雌Ut; ( k-I)) < k。啤械余（rmx《 Output!) - min《 Output!.))，
[0014] 其中，Outputi化）、0utputj化-I)分別代表k時刻和k-1時刻對象第j個輸出； 分別代表闊值系數(shù)。
[0015] 進一步的，S4中，當獲取了足夠數(shù)量的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)啟動基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線 性校正算法，包括W下步驟：
[0016] Ml、系統(tǒng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行初始化，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、隱節(jié)點數(shù)量與停 止條件等；
[0017] M2、將采集的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)劃分為訓練數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù)；
[001引M3、使用訓練數(shù)據(jù)，利用BP算法，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練；
[0019] M4、對訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用檢驗數(shù)據(jù)進行檢驗，檢測網(wǎng)絡(luò)的精度；
[0020] M5、減少隱節(jié)點數(shù)量，重復(fù)步驟M2-M4,直至達到校正精度與網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度的平 衡。
[0021 ] 進一步的，M3中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練流程包括W下步驟：
[0022] N1、樣本采集，采集樣本數(shù)大于等于10,進行樣本歸一化；
[0023] N2、對權(quán)值和闊值初始化；
[0024] N3、進行運算和反饋；
[0025] M、若誤差未縮小到要求范圍，在沒達到訓練最大次數(shù)時，再次進行運算和反饋；
[0026] N5、誤差縮小到要求的范圍，關(guān)閉BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練；
[0027] N6、返回BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
[00%]進一步的，M中，誤差未縮小到要求范圍，且達到訓練最大次數(shù)時，關(guān)閉BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)訓練。
[0029] 進一步的，在主函數(shù)內(nèi)循環(huán)檢測采樣硬件開關(guān)的狀態(tài)，每次采樣溫度值均放入樣 本數(shù)組，并記錄采樣次數(shù)。當采樣溫度值達到10次，所記錄的采樣次數(shù)自動清零，同時啟動 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練函數(shù)，更新固有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。B巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和溫度值樣本通過數(shù)組指 針進行參數(shù)傳遞。
[0030] -種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正系統(tǒng)，包括單片機、鎖存器、溫度傳 感器、數(shù)碼管和傳感器，所述單片機直接通過A/D采樣獲得溫度參數(shù)。
[0031] 進一步的，所述單片機采用Mmegaie單片機，配有電可擦出的邸PROM儲存忍片；
[0032] 進一步的，所述溫度傳感器型號是DS18B20,測量的溫度范圍是-55°C到+125°C，所 需電源為5V。
[0033] 本發(fā)明的有益效果在于:提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法 及系統(tǒng)，包括單片機、鎖存器、溫度傳感器、數(shù)碼管和傳感器，綜合考慮了科技發(fā)展快于工業(yè) 改革的客觀問題，利用較為高效和流行的算法，即B巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，進行溫度值的非線性補 償。實現(xiàn)通過軟件算法提高現(xiàn)有溫度傳感器的測量精度，W迎合市場需求，避免硬件設(shè)備的 頻繁更新，進而減少了企業(yè)生產(chǎn)成本投入W及設(shè)備維護投入。
【附圖說明】
[0034] 為了更清楚地說明本發(fā)明【具體實施方式】，下面將對【具體實施方式】描述中所需要使 用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施方式，對于本 領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W根據(jù)運些附圖獲得其他的 附圖。
[0035] 圖1為溫度傳感器非線性校正方法的流程圖；
[0036] 圖2為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的流程圖。
【具體實施方式】
[0037] 如圖1-2所示，本發(fā)明提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法及 系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)主要由最小系統(tǒng)、ATmegaie單片機、74肥573八進制3態(tài)非反轉(zhuǎn)透明鎖存器、 DS18B20溫度傳感器、數(shù)碼管和LM35傳感器組成，其中包含DC電源座、ISP通信口電路、12MHz 外接晶振電路和復(fù)位電路其主要是為整個硬件系統(tǒng)功能實現(xiàn)提供基礎(chǔ)支持，包括供電、復(fù) 位和程序下載等功能。ATmegaie單片機具有8位數(shù)據(jù)總線和16位地址總線，可W實現(xiàn)串口通 訊，PA端口可W實現(xiàn)8路A/D轉(zhuǎn)換功能，同時四個I/O端口具有強大的拉電流能力，無需外接 驅(qū)動電路，配有電可擦出的邸PROM儲存忍片;所述溫度傳感器型號是DS18B20，測量的溫度 范圍是-55°C到+125°C，所需電源為5V，通過獨有的讀寫時序進行數(shù)據(jù)傳輸，所有的I/O端口 均可W用來讀取溫度傳感器DS18B20的溫度值，只是需要調(diào)用?？诘淖x寫程序即可，不必占 用單片機通用的串行通訊口，有效地利用了單片機資源。
[0038] 一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，包括W下步驟：
[0039] Sl、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法及相關(guān)程序下載至單片機中；
[0040] S2、初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)；
[0041] S3、將待校正溫度傳感器與高精度標準溫度傳感器共同置于恒溫箱內(nèi)加熱；
[0042] S4、溫度傳感器校正系統(tǒng)自動記錄相應(yīng)數(shù)據(jù)，待數(shù)據(jù)記錄完成后，單片機利用忍片 內(nèi)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校正算法，計算相關(guān)權(quán)值，并將結(jié)果通過單片機的SPI接口儲存在存儲 忍片中。
[0043] 其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練流程，激活函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)，包括W下步驟：
[0044] Nl、樣本采集，采集樣本數(shù)大于等于10，進行樣本歸一化；
[0045] N2、對權(quán)值和闊值初始化；
[0046] N3、進行運算和反饋；
[0047] M、若誤差未縮小到要求范圍，在沒達到訓練最大次數(shù)時，再次進行運算和反饋； [004引N5、誤差縮小到要求的范圍，關(guān)閉BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練；
[0049] N6、返回BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
[0050] 進一步的，M中，誤差未縮小到要求范圍，且達到訓練最大次數(shù)時，關(guān)閉BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)訓練。
[0051] 進一步的，在主函數(shù)內(nèi)循環(huán)檢測采樣硬件開關(guān)的狀態(tài)，每次采樣溫度值均放入樣 本數(shù)組，并記錄采樣次數(shù)。當采樣溫度值達到10次，所記錄的采樣次數(shù)自動清零，同時啟動 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練函數(shù)，更新固有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。B巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和溫度值樣本通過數(shù)組指 針進行參數(shù)傳遞。循環(huán)采樣溫度值并且更新BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，大大簡化了硬件電路的設(shè)計， 同時保證了非線性擬合對于具體工業(yè)現(xiàn)場溫度變化的適應(yīng)能力。
[0052] S4中，定義溫度傳感器處于穩(wěn)態(tài)工況的公式為：
[0化3] (Output)-Oittjmt./k-1))《化。芋知似x(OutputJ)- min(Outpia.j.))，
[0054] 其中，Outputi化）、Output j (k-1)分別代表k時刻和k-1時刻對象第j個輸出乂啤w, 分別代表闊值系數(shù)。
[0055] S4中，當獲取了足夠數(shù)量的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)啟動基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性校正算 法，包括W下步驟：
[0056] Ml、系統(tǒng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行初始化，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、隱節(jié)點數(shù)量與停 止條件等；
[0057] M2、將采集的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)劃分為訓練數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù)；
[0化引M3、使用訓練數(shù)據(jù)，利用BP算法，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練；
[0059] M4、對訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用檢驗數(shù)據(jù)進行檢驗，檢測網(wǎng)絡(luò)的精度；
[0060] M5、減少隱節(jié)點數(shù)量，重復(fù)步驟M2-M4,直至達到校正精度與網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度的平 衡。在進行溫度信號的采集時，分別選用精度較低的模擬量輸出的溫度傳感器和精度較高 的串口輸出的溫度傳感器實現(xiàn)對溫度的檢測。通過單片機的A/D轉(zhuǎn)換功能，將低精度的溫度 傳感器測量的模擬量轉(zhuǎn)換為電信號，將數(shù)據(jù)讀入至單片機;再利用單片機I/O 口將高精度溫 度傳感器的串口溫度數(shù)據(jù)讀入單片機。
[0061] 對溫度傳感器校正系統(tǒng)的仿真設(shè)計，使用的主要器件如表1所示：
[00創(chuàng)表1器件
[0063]
'[0064]根據(jù)使用到的單片機系統(tǒng)和主控忍片，將單片機的I/O端口進行地址分配。分配表 如表所示。
[00化]表2 I/O地址分配
[0066] Table 4.21/0 Address assignment
[0067]
[0068] 將源程序調(diào)入仿真軟件后，點擊啟動仿真的按鈕，則仿真開始運行。
[0069] RU溫度測量環(huán)節(jié)。對于低精度的模擬量輸出的溫度傳感器LM35,首先將它接入到 帶有A/D轉(zhuǎn)換功能的I/O口，然后通過A/D轉(zhuǎn)換將LM35所采集到的模擬量溫度值轉(zhuǎn)化為數(shù)字 量數(shù)據(jù)存入單片機某個變量里;對于高精度的單總線數(shù)據(jù)輸出的溫度傳感器DS18B20,也將 它接入之前確定的I/O端口，然后通過調(diào)用單數(shù)據(jù)線傳輸數(shù)據(jù)的讀寫子程序，將DS18B20中 溫度緩存器里存放的數(shù)字量溫度值，一位一位地讀取即可。
[0070] R2、算法實現(xiàn)環(huán)節(jié)。在采樣環(huán)節(jié)結(jié)束后進行訓練，得到控制在一定精度范圍內(nèi)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。在邸PROM忍片24C02專口用來保存通過采樣樣本的學習而建立起來的BP神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值等參數(shù)。當?shù)途鹊臏囟葌鞲衅鞴ぷ鲿r，24C02將存儲的參數(shù)通過串口 傳送給單片機，使低精度的溫度傳感器采樣得到的值，通過已有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法后，預(yù)測 出一個接近于高精度溫度傳感器所測的值。
[0071] R3、顯示環(huán)節(jié)。74肥573鎖存器和數(shù)碼管構(gòu)成了校正系統(tǒng)的顯示環(huán)節(jié)。在仿真過程 中，由單片機發(fā)送位選的掃描信號，并且使能第一個74HC573,使位選信號進入第一個 74肥573并保持同步輸出，單片機再釋放I/O端口，從相同I/O端口發(fā)送段選的顯示信號，使 能第二個74HC573，使其保持同步輸出段選信號。運樣就實現(xiàn)一個I/O端口來驅(qū)動顯示電路， 完成了溫度測量值的顯示。
[0072] 最后進行系統(tǒng)調(diào)試，包括W下步驟：
[0073] T1、將C語言程序代碼通過ISP下載線寫入溫度傳感器校正系統(tǒng)的單片機后，拔掉 ISP下載線。
[0074] T2、為校正系統(tǒng)插入DC5V電源，按下電源按鈕，兩路溫度傳感器的測量數(shù)值在數(shù)碼 管上得到顯示。由于精度不同，顯示值略有不同。
[0075] T3、按動采集開關(guān)10次，采集學習樣本完成后，系統(tǒng)自動開始BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練。
[0076] T4、結(jié)束后，按下校正按鈕，低精度溫度傳感器對應(yīng)的數(shù)碼管顯示出和高精度溫度 傳感器一樣的溫度值。
[0077] W上通過實施例對本發(fā)明的進行了詳細說明，但所述內(nèi)容僅為本發(fā)明的較佳實施 例，不能被認為用于限定本發(fā)明的實施范圍。凡依本發(fā)明申請范圍所作的均等變化與改進 等，均應(yīng)仍歸屬于本發(fā)明的專利涵蓋范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，其特征在于： 51、 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法及相關(guān)程序下載至單片機中； 52、 初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)； 53、 將待校正溫度傳感器與高精度標準溫度傳感器共同置于恒溫箱內(nèi)加熱； 54、 溫度傳感器校正系統(tǒng)自動記錄相應(yīng)數(shù)據(jù)，待數(shù)據(jù)記錄完成后，單片機利用忍片內(nèi)的 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校正算法，計算相關(guān)權(quán)值，并將結(jié)果通過單片機的SPI接口儲存在存儲忍片 中。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，其特征 在于:S4中，定義溫度傳感器處于穩(wěn)態(tài)工況的公式為： (Outputk}- Outputk ^ < k巧嘩I。卑（max《Output吉）一min(Output;))， 其中，Outputi化）、0u化Utj化-I)分別代表k時刻和k-l時刻對象第j個輸出；分別代 表闊值系數(shù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，其特征 在于:S4中，當獲取了足夠數(shù)量的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)啟動基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性校正算法， 包括W下步驟： Ml、系統(tǒng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行初始化，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、隱節(jié)點數(shù)量與停止條 件等； M2、將采集的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)劃分為訓練數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù)； M3、使用訓練數(shù)據(jù)，利用BP算法，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練； M4、對訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用檢驗數(shù)據(jù)進行檢驗，檢測網(wǎng)絡(luò)的精度； M5、減少隱節(jié)點數(shù)量，重復(fù)步驟M2 - M4,直至達到校正精度與網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度的平衡。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，其特征 在于:M3中，B巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練流程包括W下步驟： Nl、樣本采集，采集樣本數(shù)大于等于10，進行樣本歸一化； N2、對權(quán)值和闊值初始化； N3、進行運算和反饋； N4、若誤差未縮小到要求范圍，在沒達到訓練最大次數(shù)時，再次進行運算和反饋； N5、誤差縮小到要求的范圍，關(guān)閉BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練； N6、返回BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法，其特征 在于:M中，誤差未縮小到要求范圍，且達到訓練最大次數(shù)時，關(guān)閉BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練。6. 根據(jù)權(quán)利要求3或4或5所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正方法， 其特征在于:在主函數(shù)內(nèi)循環(huán)檢測采樣硬件開關(guān)的狀態(tài)，每次采樣溫度值均放入樣本數(shù)組， 并記錄采樣次數(shù)。當采樣溫度值達到10次，所記錄的采樣次數(shù)自動清零，同時啟動BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)訓練函數(shù)，更新固有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。B巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和溫度值樣本通過數(shù)組指針進行參 數(shù)傳遞。7. -種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正系統(tǒng)，其特征在于:包括單片機、鎖存 器、溫度傳感器、數(shù)碼管和傳感器，所述單片機直接通過A/D采樣獲得溫度參數(shù)。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正系統(tǒng)，其特征 在于:所述單片機采用Mmegaie單片機，配有電可擦出的邸PROM儲存忍片。9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度傳感器非線性校正系統(tǒng)，其特征 在于:所述溫度傳感器型號是DS18B20,測量的溫度范圍是-55°C到+125°C，所需電源為5V。
【文檔編號】G01K15/00GK105987775SQ201610589434
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2016年7月20日
【發(fā)明人】張海浪
【申請人】天津理工大學中環(huán)信息學院