基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高霍爾電流傳感器測量精度的研究.pdf

1、霍爾電流傳感器是利用霍爾效應(yīng)制作出來的電流檢測器件，因其具備非接觸測量、測量范圍大、精度高、動態(tài)性能好、過載能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用。傳感器在獲取信息的時(shí)候會受到工作環(huán)境中其他因素的影響，導(dǎo)致工作不穩(wěn)定，精度不高，多傳感器融合技術(shù)就是綜合利用多傳感器信息，通過他們之間的協(xié)調(diào)和性能互補(bǔ)的優(yōu)勢，克服單一傳感器的不確定性和局限性，提高整個傳感器系統(tǒng)的有效性能。
　　本論文首先介紹了智能傳感器、數(shù)據(jù)融合技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及現(xiàn)狀;然后

2、提出本文的研究對象——霍爾電流傳感器。論文說明了霍爾元件的工作原理，分析了其測量誤差。針對開環(huán)霍爾元件受溫度影響比較大，采用多傳感器技術(shù)，將電流傳感器設(shè)置為主傳感器，溫度傳感器作為輔助傳感器，將兩者測得數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)融合輸入。論文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)融合算法，以標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，研究了多項(xiàng)式BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并初步嘗試了小波BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　多項(xiàng)式BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值設(shè)置為零，輸入層至隱含層的權(quán)值設(shè)置為1，隱含層至輸出層的權(quán)值

3、可以通過矩陣偽逆的方法直接求出;小波BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為緊致型結(jié)合，采用Morlet函數(shù)作為小波函數(shù);通過Matlab仿真比較了這三種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具備良好的消除傳感器交叉敏感性的功能，且多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果更為明顯，而小波BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這種條件下效果并不明顯。多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次性求出權(quán)值，迭代次數(shù)為1，融合精度高，在數(shù)據(jù)融合前，霍爾電流傳感器的靈敏度溫度系數(shù)為7.861×10-4，采用多項(xiàng)式BP

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對霍爾電流傳感器進(jìn)行了數(shù)據(jù)融合，其溫度靈敏度系數(shù)提高到6.906×10-5，從而得到的結(jié)論是多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將霍爾電流傳感器靈敏度系數(shù)提高了一個數(shù)量級，因此將其作為本文的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。
　　論文最后搭建了基于STM32F103ZET微處理器的傳感器測量系統(tǒng)，系統(tǒng)主要包含溫度采集電路、霍爾電流采集電路、LCD液晶顯示電路，調(diào)試電路及微處理器電路，系統(tǒng)的軟件部分采用Keil uvision 4編程實(shí)現(xiàn)，采用模塊化設(shè)計(jì)