黃俊燕 ，木昌洪

(1.襄樊學(xué)院 物理與電子工程學(xué)院, 湖北 襄樊 441053; 2.華東理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院, 上海 200237)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IH3605傳感器建模方法

黃俊燕1，木昌洪2

(1.襄樊學(xué)院 物理與電子工程學(xué)院, 湖北 襄樊 441053; 2.華東理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院, 上海 200237)

針對(duì)集成濕度傳感器IH3605的溫度補(bǔ)償，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù). 此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用2-5-1結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)函數(shù)采用S型函數(shù). 實(shí)踐表明此方法具有較高的測(cè)量精度和可靠性.

IH3605傳感器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；溫度補(bǔ)償

集成濕度傳感器IH3605采用集成電路技術(shù). 其內(nèi)部的兩個(gè)熱化聚合體層之間形成的平板電容器電容量的大小可隨濕度的不同發(fā)生變化，從而可完成對(duì)濕度信號(hào)的采集[1,2]. 盡管其具有精度高、互換性強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)生產(chǎn)的諸多領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用. 但實(shí)際應(yīng)用中,在高溫高濕下補(bǔ)償公式已不起作用. 為此,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了濕度傳感器的數(shù)學(xué)模型.

1 IH3605集成濕度傳感器的測(cè)量電路

圖1 IH3605集成濕度傳感器的測(cè)量電路電路

IH3605集成濕度傳感器的測(cè)量電路電路如圖1. 溫度傳感器采用AD590. AD590 的輸出信號(hào)經(jīng)放大處理后為V1，IH3605集成濕度傳感器的輸出信號(hào)經(jīng)放大處理后為V2. V1 和V2 經(jīng)A/D 轉(zhuǎn)換后送入單片機(jī)，單片機(jī)根據(jù)預(yù)設(shè)的算法給出濕度的大小并顯示.

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的確定

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2. 圖2 中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層三層組成. 節(jié)點(diǎn)函數(shù)都采用S型函數(shù). 輸入層的兩個(gè)輸入為信號(hào)V1 和V2. 輸出層的輸出信號(hào)是濕度RH. 輸入層節(jié)點(diǎn)與隱層節(jié)點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為wij，隱層節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為wlj. 網(wǎng)絡(luò)的期望輸出RH為

1) 隱層節(jié)點(diǎn)的輸出

2) 輸出層節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出

從式(2)中可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上具有輸出-權(quán)值線性關(guān)系.

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

為了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，必須現(xiàn)場(chǎng)采集輸入訓(xùn)練樣本和與輸入樣本對(duì)應(yīng)的輸出目標(biāo)值. 實(shí)驗(yàn)中，溫度變化范圍定為0～100℃. 溫度間隔0.5℃，共200個(gè)溫度點(diǎn). 濕度變化范圍為0～100%RH ，濕度間隔為2%RH ，共50個(gè)濕度點(diǎn). 采集數(shù)據(jù)的具體步驟為

1) 設(shè)定實(shí)驗(yàn)箱溫度為2 ℃，待溫度穩(wěn)定后，測(cè)量圖1中此溫度對(duì)應(yīng)的電壓值V1；

2) 向?qū)嶒?yàn)箱內(nèi)通入水汽，使?jié)穸劝撮g隔逐步增加. 待濕度穩(wěn)定后，測(cè)量圖1中此濕度對(duì)應(yīng)的電壓值V2;

3) 改變箱內(nèi)溫度，重復(fù)步驟2) .

這樣就得到10000個(gè)樣本組對(duì)，表1為部分樣本組對(duì).

表1 部分樣本組對(duì)

上述數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理后，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，這里采用改進(jìn)的權(quán)值調(diào)整算法[3-5]：

式中，β為平滑因子，0 <β< 1；η為學(xué)習(xí)因子.其網(wǎng)絡(luò)的總目標(biāo)函數(shù)為

式中，ε為意小的正實(shí)數(shù)；P為期望值. 其訓(xùn)練程序流程圖如圖3 所示.

輸入樣本按目標(biāo)值±20%范圍選取，在訓(xùn)練誤差小于1%且對(duì)學(xué)習(xí)因子、平滑因子進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整之后，網(wǎng)絡(luò)的收斂性令人滿意. 在本系統(tǒng)中，隱層個(gè)數(shù)為5，學(xué)習(xí)因子η=0.3，平滑因子β=0.2.

圖3 訓(xùn)練程序流程圖

4 網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試

選取±10 %的樣本組對(duì)對(duì)訓(xùn)練后的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試. 表2是15組測(cè)試IH3605集成濕度傳感器的實(shí)驗(yàn)標(biāo)定值，為了檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性，采用表2對(duì)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試.

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果

從表2可以看出，顯示值與標(biāo)定值之間的誤差小于0.1%RH ，這表明建立的濕度傳感器的數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確有效.

5 結(jié)語

利用BP網(wǎng)絡(luò)的良好的非線性映射能力及學(xué)習(xí)、泛化能力，建立了IH3605集成濕度傳感器的數(shù)學(xué)模型,該模型有效地消除了溫度對(duì)濕度傳感器的影響. 此方法已應(yīng)用于某濕度控制系統(tǒng)中，受到用戶的好評(píng).

[1] 張盛福, 張 鵬. 提高濕度電容測(cè)量精度的方法[J]. 儀表技術(shù)與傳感器, 2003 (8): 34-35.

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[4] 徐麗娜. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[M]. 哈爾濱: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社, 1999.

[5] HUYBERECHTS G, SZECóWKA P, ROGGEN J, et al. Simultaneous quantification of carbon monoxide and methane in humid air using a sensor array and an artificial neural net-work[J]. Sensor and Actuatoes B: Chemical, 1997, 45(2):123-130.

Modeling Method for IH3605 Sensor Based on BP Neural Network

HUANG Jun-yan1, MU Chang-hong2
(1.School of Physics and Electronic Engineering, Xiangfan University, Xiangfan 441053, China；2.School of Information Science & Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China)

According to temperature compensation problem for Integrated humidity sensor IH3605, using BP neural network technology. The neural network uses 2-5-1 structure, the node function using S-function. Practice shows that this method has high measurement accuracy and reliability.

IH3605 Sensor; BP neural network; Temperature compensation

TP270

A

1009-2854(2010)05-0025-03

2010-03-24

黃俊燕(1975— ), 女, 湖北襄樊人，襄樊學(xué)院物理與電子工程學(xué)院實(shí)驗(yàn)師.

饒 超)