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采用RBF神经网络的可燃气体报警器开发

作　者: 何鑫
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: RBF神经网络 气体传感器 温度补偿 RS-485
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 5次
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内容摘要


随着能源技术的大力发展，各种可燃气体的应用范围越来越广泛，不论是工厂企业、大型商场还是居民楼宇等等都有可燃气体的存在。这些可燃气体一旦发生泄漏变有可能对人民生命安全及财产造成不可估量的损失，因此必须要有一种检测设备能够对气体浓度进行检测，对浓度变化及早做出判断，发出动作，采取有限措施方式发生事故。本文首先说明了气体报警器的研究背景以及当今的发展现状，同时对各种气体传感器进行了比较，分析其优缺点。基于温度对气体浓度的影响，通过对RBF神经网络的学习，提出了一种基于RBF神经网络的可燃气体报警控制系统设计方案。此系统主要采用RBF神经网络技术对传感器进行温度的软件补偿，介绍了RBF神经网络温度补偿的原理，抛开了以往的硬件补偿方法，能够更精确的实现对气体浓度的监控。其次，本文还对系统的硬件搭建及软件设计做了详细的说明。系统的微处理器采用了STC12系列的单片机，运算速度是普通单片机的12倍，为系统提供了强大的心脏。光柱、数码管的显示驱动芯片采用了Motorola公司的MCI4489专业数码管驱动芯片，电路简洁，性能可靠。在界面显示方面总控制器还搭载了一块2.0寸TFT液晶显示屏，显示更加直观明了。与此同时，还介绍了系统的开关稳压电源电路、声光报警及联动电路、SD卡数据存储电路及RS-485通信电路等。在软件部分中介绍了系统的总体程序流程框图，Modbus协议，数据存储等等。最后，文章对系统的软件补偿做了详尽的数据分析，同时对系统的误差也做了详细的阐述，同时提出了一些提高传感器精度的可行性方法。对系统设计进行了总结。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-14
  1.1 课题的背景及意义  10-11
  1.2 可燃气体报警器国内外研究现状  11-12
  1.3 可燃气体报警器的发展趋势  12
  1.4 本课题的主要研究内容  12-14
第2章 系统总体方案设计  14-28
  2.1 可燃气体传感器的选型  14-21
    2.1.1 气体传感器的介绍  15-18
    2.1.2 可燃性气体传感器的选定  18-19
    2.1.3 TB3LG910 传感器工作原理与特性  19-21
  2.2 通信总线选择  21-24
    2.2.1 通信总线的比较  21-23
    2.2.2 通信协议的选择  23-24
  2.3 可燃气体报警器总体方案设计  24-27
    2.3.1 可燃气体报警器系统框图  25-26
    2.3.2 可燃气体报警器的规格及技术指标  26-27
  2.4 本章小结  27-28
第3章 RBF神经网络  28-34
  3.1 RBF 神经网络介绍  28-32
    3.1.1 神经网络模型  28-30
    3.1.2 常用的学习算法  30-32
    3.1.3 RBF 神经网络的特点及注意事项  32
  3.2 RBF 温度补偿原理  32-33
  3.3 本章小结  33-34
第4章 可燃气体报警器的设计  34-53
  4.1 单片机的选则  34-36
    4.1.1 单片机型号选择  34-35
    4.1.2 STC12C5A60S2 单片机的特点  35-36
  4.2 检测单元的硬件电路设计  36-41
    4.2.1 传感器信号调理电路  36
    4.2.2 温度测量电路  36-37
    4.2.3 声光报警及输出控制电路  37-39
    4.2.4 按键电路  39
    4.2.5 显示电路设计  39-41
  4.3 通信电路设计  41-42
  4.4 数据存取电路  42-43
  4.5 电源电路设计  43-46
  4.6 可燃气体报警器的软件设计  46-52
    4.6.1 主程序设计及流程图  46-47
    4.6.2 存储模块 SD 卡接口程序设计  47-49
    4.6.3 通信程序设计  49-52
  4.7 本章小结  52-53
第5章 实验结果及误差分析  53-59
  5.1 样本数据的准备  53-54
  5.2 样本数据的处理  54-55
  5.3 结果及分析  55-57
  5.4 实验误差分析  57-58
  5.5 本章小结  58-59
结论  59-60
参考文献  60-63
附录  63-64
攻读硕士学位期间发表的学术论文  64-65
致谢  65

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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