振動筒式壓力傳感器的FLANN非線性校正

摘要：采用函數(shù)鏈神經網(wǎng)絡方法對振動筒式壓力傳感器進行非線性校正，與BP算法相比，函數(shù)鏈神經網(wǎng)絡結構明了、算法簡單、易于收斂。文中介紹了函數(shù)鏈神經網(wǎng)絡解決振動筒式壓力傳感器的非線性原理和建模方法，仿真實驗結果證明了該方法的可行性和有效性。

關鍵詞：函數(shù)鏈神經網(wǎng)絡，非線性，振動筒

0 引言

傳感器的非線性校正有多種方法，并且也都得到了不同程度的應用。傳統(tǒng)的非線性傳感器線性化的方法是硬件補償，這種方法難以做到全程補償，而且補償硬件的漂移會影響整個系統(tǒng)的精度，因此可靠性不高、測量范圍有限、精度低。現(xiàn)在國內外研究人員研究了多種多項式擬合校正法，當用直線擬合時，擬合精度較低，通常不能滿足要求；用高次曲線擬合又過于復雜，實現(xiàn)困難。近年來發(fā)展較多的是神經網(wǎng)絡法，大都采用的是BP算法［1］［2］。在理論上，含有隱含層的BP網(wǎng)絡能夠逼近任意的非線性函數(shù)，這種方法適應性強，精度也高。但是BP網(wǎng)絡結構復雜、調節(jié)的權值多、學習速度慢、容易陷入局部最小。為此本文采用了一種基于函數(shù)鏈神經網(wǎng)絡（FLANN）的傳感器線性校正方法，與BP算法相比，該結構簡單明了。通過在振動筒式壓力傳感器的上仿真實驗證明，該方法簡單易行，效果理想。

1 振動筒式壓力傳感器

振動筒式傳感器是利用彈性元件的振動頻率隨被測力而變化實現(xiàn)測量的。振動筒是傳感器的敏感元件，當被測壓力通過圓筒內腔時，由于被測壓力的作用，沿軸向和徑向被張緊的振動筒的剛度發(fā)生變化，從而改變了振動筒的諧振頻率。頻率變化值對應著壓力變化的大小，振動頻率f與被測壓力P的關系為： 式中，A—振動筒常數(shù)，它與振動筒材料性質和振動幾何尺寸有關[3]。振動筒式壓力傳感器工作

在不同的環(huán)境溫度條件下，隨著環(huán)境溫度的變化，其測量誤差也會不同。另外振動筒金屬材料的彈性模量也隨溫度變化而變化，溫度變化將會造成筒內氣壓不穩(wěn)定。這些因素都直接影響著振動筒頻率變化與壓力大小的線性關系。在測量中等壓力時，其非線性一般在5－6％。所以在精度要求較高的場合，必須對振動筒式壓力傳感器進行線性校正。

2 非線性校正原理

非線性校正的原理主要基于圖1所示的基本環(huán)節(jié)，圖中輸出函數(shù)y主要由振動筒式壓力傳感器的特性決定。由于溫度等因素的影響，其線性度差，因此y和u是非線性關系。如果校正函數(shù)F具有與f相反的變換特性，即 p= F ( y ) = f ( u )－1，那么校正后的輸出p與輸入u就可以成為較理想的線性關系。所以問題的關鍵是如何確定校正函數(shù)F，在實際應用中很難準確求出該校正函數(shù)即其反函數(shù)，為此引入了函數(shù)鏈神經網(wǎng)絡算法。

由回歸分析法，可以知道函數(shù)F可以用下列多項式近似地表示：

式中：n為多項式的階數(shù)，它越大式（1）就越接近真實的校正函數(shù)F，其校正結果也越精確。在實際中n越大，式（1）的an un項將會急劇減小，因此n也不必取得太大。當n確定后，下面的問題就是如何確定各項的系數(shù)，文中重點介紹了使用函數(shù)鏈神經網(wǎng)絡法對各項系數(shù)的確定。