基于神經(jīng)網(wǎng)絡技術的虛擬傳感器溫度補償系統(tǒng)

式中，為第m個樣本神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入、輸出歸一化值；Xim和Om為第m個樣本的輸入輸出標定值，本文中i=1，2；Ximax和Ximin為第i個傳感器輸出最大、最小標定值。
1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與訓練
BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構：

基于該系統(tǒng)采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡，輸入層i=1，2，共有2個節(jié)點，分別輸入壓阻傳感器和溫度傳感器的輸出電壓值Up和Ut。隱層節(jié)點數(shù)j=1，2，…，l可在3～30范圍內(nèi)選擇，視補償效果而定。輸出層節(jié)點k=1，為一個節(jié)點，表示輸出壓力值Pt。

溫度補償系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡Ot和分別為歸一化的網(wǎng)絡輸出的計算值與標定值；m為樣本序號；M為樣本總數(shù)；訓練的樣本數(shù)越多，網(wǎng)絡的計算結果Ot的偏差越小。根據(jù)標定實驗提供的學習樣本，采用BP算法學習修正網(wǎng)絡的權值和閾值，直到滿足精度要求為止。訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡仍不能使用，必須使用附加樣本進行性能驗證，如不能滿足要求，就需要重新訓練網(wǎng)絡，所以神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練是一個反復的過程。
1．4 學習算法的圖形化編程
在LabVIEW中要實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡，可通過多種方式實現(xiàn)：利用CIN節(jié)點調(diào)用外部編譯好的C或者C++程序；利用MATLAB Script節(jié)點編輯或調(diào)用MATLAB程序；利用LabVIEW本身的圖形編程語言編程實現(xiàn)。
同上述兩種方法相比，用LabVIEW本身的圖形語言來編程有很多的優(yōu)勢。LabVIEW的G程序是獨立于運行平臺的，不需要依賴其他軟件。而且作為一種圖形化的、數(shù)據(jù)驅動的程序語言，LabVIEW可以更方便地實現(xiàn)給定的算法，程序更加清晰明了，修改起來也更加方便。同時利用子程序技術，可以大大提高程序的利用率。基于此，本文采用圖形編程的方法來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡控制。圖3為實現(xiàn)BP算法的LabVIEW程序。

2 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
系統(tǒng)使用NI公司的LabVIEW和PCI-MIO-16E-1多功能數(shù)據(jù)采集卡實現(xiàn)溫度補償系統(tǒng)。在LabVIEW平臺下開發(fā)出“虛擬傳感器參數(shù)檢測儀”，完成數(shù)據(jù)的采集與預處理。在此基礎上嵌入MATLAB程序進行神經(jīng)網(wǎng)絡運算。
2．1 面板設計
前面板主要由兩部分組成：神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模塊和數(shù)據(jù)保存模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模塊執(zhí)行壓阻傳感器的溫度補償；數(shù)據(jù)保存模塊將訓練后的相關數(shù)據(jù)進行保存并寫入文件中。
2．2 程序流程圖設計
在LabVIEW中，流程圖是程序運行的基礎。流程圖主要完成前面板上各個部分的相應功能，包括執(zhí)行MATLABScript操作和While Loop操作。