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石英音叉温度传感器非线性特性校正方法的研究

作　者: 吴洪丽
导　师: 徐军
学　校: 哈尔滨理工大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 石英音叉温度传感器神经网络非线性
分类号: TP212.11
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 40次
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内容摘要

现代测量系统中,传感器的工作性能直接影响整个测控系统的性能。由于石英音叉温度传感器是数字频率输出传感器,外部的温度变化容易引起其输出频率的变化,其具有良好的抗干扰性能,长期稳定性好和灵敏度高及优良的精度,因此被广泛的应用在高精度测量领域中。由于石英音叉温度传感器在制造过程中存在结构和电极布局误差,使温度频率特性的输出在整个测温范围内具有非线性。解决传感器非线性的方法主要是采用最小二乘多项式拟合方法,或者利用查表插值方法,但是前者需要较长的计算时间,后者虽然速度较快,但存在插值节点误差。针对上述问题,在本论文中,采用小波神经网络的方法对此特性进行校正。首先介绍了小波神经网络和BP神经网络的算法和训练过程,在Matlab中编制相应的程序,采用相同的温度频率数据样本对两种网络进行训练,通过实例比较出两种网络的优劣性,选取更适合校正石英音叉温度传感器的神经网络方法,通过比较,我们发现小波神经网络具有更好的收敛性和精确度,最后我们通过小波神经网络方法校正石英音叉温度传感器的温度频率特性。先将实验数据进行小波变换,去除频率信号中的噪音信号,得到的去噪信号作为新的实验数据,在Matlab中编制相应的程序。应用小波神经网络对得到的新数据进行仿真训练,误差曲线接近设定的目标误差,得到的石英音叉温度传感器的温度频率特性基本呈线性关系。并和常规的非线性校正方法进行比较,实验结果表明采用小波神经网络方法训练精确度更高。最后随机测量八组数据验证实验模型,实验输出值与测量值相差不大,数据的温度频率之间是呈线性关系的,实验结果得到验证。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-15
  1.1 引言  10
  1.2 谐振式石英温度传感器发展概况  10-11
  1.3 传感器非线性校正方法的发展趋势  11-13
  1.4 课题研究的目的与意义  13-14
  1.5 主要研究内容  14-15
第2章石英音叉温度传感器的频率测量  15-22
  2.1 石英音叉温度传感器简介  15
  2.2 石英音叉温度传感器温度频率系数与振荡电路  15-17
  2.3 石英音叉温度传感器测频原理  17-20
    2.3.1 直接测频法  17-18
    2.3.2 测周期法  18
    2.3.3 等精度测频法  18-20
  2.4 石英音叉温度传感器的数据拟合  20-21
  2.5 本章小结  21-22
第3章小波神经网络和BP 神经网络概述  22-36
  3.1 前馈神经网络简介  22-24
  3.2 多层前馈神经网络模型  24-31
    3.2.1 BP 网络模型特点  24-25
    3.2.2 BP 网络学习算法  25-30
    3.2.3 BP 神经网络训练过程和网络设计  30-31
  3.3 小波神经网络  31-35
    3.3.1 小波分析简介  32-33
    3.3.2 小波神经网络的提出与算法  33-35
  3.4 本章小结  35-36
第4章小波网络与BP 网络校正石英音叉温度传感器的非线性  36-46
  4.1 两种网络的实例比较  36-44
    4.1.1 BP 神经网络应用实例  36-41
    4.1.2 小波神经网络的应用实例  41-44
  4.2 两种网络实验结果对比分析  44-45
  4.3 本章小结  45-46
第5章石英音叉温度传感器的非线性特性的实验研究  46-59
  5.1 测试系统  46-48
  5.2 石英音叉温度传感器温度频率特性的小波分析  48-58
    5.2.1 石英音叉温度传感器温度频率特性的小波变换  48-54
    5.2.2 石英音叉温度传感器温度频率特性的神经网络仿真  54-56
    5.2.3 石英音叉温度传感器温度频率特性的模型验证  56-58
  5.3 本章小结  58-59
结论  59-60
参考文献  60-63
攻读硕士学位期间发表的学术论文  63-64
致谢  64

石英音叉温度传感器非线性特性校正方法的研究

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