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智能温度传感器的研究

作　者: 李文宝
导　师: 晏克俊
学　校: 西安理工大学
专　业: 精密仪器及机械
关键词: 智能温度传感器 BP神经网络非线性校正 MSP430
分类号: TP212.11
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

温度传感器被广泛用于工农业生产、科学研究和生活等领域,使用数量高居各种传感器之首。目前,国际上新型温度传感器正从模拟式向数字式、由集成化向智能化、网络化的方向发展,而国内的温度传感器大多停留在分离式,即传感器与变送器分离。因此对智能温度传感器的研究十分必要。本课题以PT100温度传感器为研究对象,在深入了解温度传感器常用非线性校正方法的基础上,确定采用新的非线性校正方法,即BP神经网络的非线性校正方法。对BP神经网络的非线性校正方法展开研究,设计了网络参数,构建了网络模型,并用MATLABBP神经网络工具箱对网络进行了训练。设计了以MSP430F425单片机为核心的智能温度传感器系统电路,完成了硬件设计与软件编程,进行了系统调试。用C430语言完成了BP神经网络的算法编程,并在MSP430F425单片机中实现了神经网络算法。设计的智能温度传感器集成度高,并具有LCD显示功能和通讯功能。实验结果显示MATLB训练的BP网络模型最大误差为0.14℃,证明了网络的正确性和方法的可行性。系统调试结果表明,系统的重复性很好,测量结果表明系统最大误差为0.5℃,证明本课题设计的智能温度传感器是可行的。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-10
  1.1 课题的研究背景  7
  1.2 智能传感器的发展现状  7-9
  1.3 课题研究的目的及主要内容  9-10
2 铂电阻特性及常用校正方法  10-18
  2.1 铂电阻介绍  10-12
    2.1.1 铂电阻技术指标  10
    2.1.2 测量误差  10-11
    2.1.3 响应时间  11
    2.1.4 铂电阻非线性特性  11-12
  2.2 pt100测温原理  12
  2.3 温度-电压特性实验  12-15
  2.4 温度传感器的常用非线性校正方法  15-17
  2.5 小结  17-18
3 神经网络介绍  18-23
  3.1 神经网络的基本理论  18-19
    3.1.1 人工神经网络定义与神经元模型  18-19
    3.1.2 人工神经网络基本功能与特点  19
  3.2 BP神经网络算法概述  19-22
    3.2.1 BP的算法定义  19-20
    3.2.2 BP算法学习  20-21
    3.2.3 BP算法特点  21-22
  3.3 算法的缺陷与改进  22
  3.4 小结  22-23
4 温度传感器非线性校正的BP网络结构设计  23-38
  4.1 BP网络实现温度传感器非线性校正原理  23
  4.2 MATLAB介绍  23-26
    4.2.1 BP网络创建函数  24-25
    4.2.2 BP网络传递函数  25
    4.2.3 BP网络学习函数  25-26
    4.2.4 BP网络训练函数  26
    4.2.5 性能函数  26
  4.3 温度传感器非线性校正的BP网络结构设计  26-32
    4.3.1 BP网络结构初步设计  26-27
    4.3.2 利用MATLAB工具箱函数建立BP神经网络结构模型  27-32
  4.4 BP神经网络训练及其结果  32-34
  4.5 BP算法C语言实现  34-36
  4.6 小结  36-38
5 智能温度传感器的系统设计  38-54
  5.1 系统硬件设计  38-49
    5.1.1 MCU的选择  38-45
    5.1.2 系统各模块电路图  45-49
  5.2 系统软件设计  49-53
    5.2.1 算法流程图  50-51
    5.2.2 系统软件流程图  51-53
  5.3 小结  53-54
6 系统实验结果分析  54-56
7 总结与展望  56-57
  7.1 总结  56
  7.2 展望  56-57
致谢  57-58
参考文献  58-60
附录  60-71
研究生期间发表论文  71

智能温度传感器的研究

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