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基于BP网络的高精度超声波液位计研究

时间:2019-02-28 17:54:10 来源:诺亚娱乐官网 作者:匿名



介绍

由于超声波易于定向发射,方向性好,强度易于控制,被测物体不需要直接接触,是液体高度测量的理想手段[1]。有各种超声波测量液位的方法。最常用的回波测距方法:当超声波入射到两种不同介质的界面上时,会发生发射现象。根据该特征,超声波脉冲周期性地传递到气液界面,并且在界面处执行循环。产生反射波以测量发射波和反射波之间的时间间隔。该时间间隔随着液位的变化而变化,并且应用时间测量电路以将时间间隔变化转换为距离值并显示它。

从等式1可以看出,液位高度h是时间t的函数。只要测量反射回波的时间间隔t,就可以计算h。这是回波测距方法的原理。

从等式1可以看出,液位高度h是时间t的函数。只要测量反射回波的时间间隔t,就可以计算h。这是回波测距方法的原理。

1超声波传播速度引起的测量误差分析

根据超声波测距公式h=12ct,可以知道测距误差是由超声波的传播速度误差和测量距离传播的时间误差引起的。超声传播速度误差是由以下原因引起的::一年有12个月。在大多数地区,季节不同,温度也不同。对于密封液罐,液位以上的空气的湿度,温度,压力和含量比都是不同的,这些对超声波的传播速度有影响,其中最重要的是温度和湿度。效果。例如,大气中的超声波传播速度通常为: c=331.5 0.607T(T为温度)。 (2)密封液罐中的超声波传播速度不是那么简单,它随环境而变化。如表1所示,通过物理方法测量的超声波速度与仅考虑温度和湿度的比较。

如果通过温度补偿等式(2)求解距离,则距离越远(t),误差越大。因此,超声波传播速度的准确性在回波测距结果的准确性中起关键作用。从上述测量值可知,:是超声波传播速度c与温度和湿度之间的非线性函数,通常是非线性函数。表达式难以准确求解,但神经网络可用于近似非线性函数的特征,并建立神经网络模型来逼近函数。用2BP网络模型求解超声波传播速度

反向传播网络(BP网络)是一个多层网络,它推广了W-H学习规则并对非线性可微函数进行了权重训练。图2描绘了具有r个输入节点,一个隐藏层(包括S1节点),S2输出节点和q组样本的三层BP网络。 BP网络的学习过程包括前向传播和反向传播。 BP算法将学习过程分为两个阶段:第一阶段(前向传播过程),通过输入层给出输入信息,通过隐藏层,处理并逐层计算每个单元的实际输出值到输出层;第二阶段(反向传播过程),如果在输出层无法获得所需的输出值,则逐层进行

实际输出和预期输出(即误差)之间的差异通过地面返回来计算,以根据差异调整重量。对于给定结构的网络和训练模式,重复前向传播和误差反向传播过程,直到网络均方误差小于给定值。 BP网络的训练关系如下:

使用梯度下降向后传播权重和误差

超声速声神经网络模型的构造如图3所示。

对于本文超声波传感器速度模型的BP网络模型,T-环境温度; RH-环境湿度,输入P(Tx,RHY)训练后的实际输出为C,预期输出为T.经过多次实验,发现误差很大。因此,其改进的算法Levenberg-Marquardt算法用于减少误差并提高精度。确定以下超声波传感器速度类型和训练方法:单个隐藏层BP网络,输入节点两个节点,隐藏层有10个节点,输出层一个节点,应用LM(LevenbergMarquardt)算法进行训练,LM(Levenberg-Marquardt)权重选择方法的调整率为公式:,其中: e是误差向量; J是网络误差与权重导数的雅可比矩阵; μ是标量,当μ大时,上部公式接近梯度法。当μ小时,上式成为高斯 - 牛顿法。在该方法中,μ也被自适应地调整。使用MATLAB7.1构建和训练神经网络。由于使用了tansig传递函数,表1中的35组数据被用作样本,其中25个用作训练样本,10个用作测试样本,输入变量和输出变量很简单。在规范化过程之后,其中C是测试样本的输出值,部分程序如下::以表1中的35组数据为样本,25组数据用作训练样本,10组用作测试样本,训练过程如图4所示。训练完成后,权重W1和W2返回训练后,循环阈值b1和b2。培训总数和最终错误,误差总和为6.77×10-33。

液位测距仪3BP网络模型的实现与结果

保存并使用在MATLAB环境中训练之后返回的权重W1,W2和阈值b1和b2。在应用系统编程中,用c构造相同的BP网络,并编写正向计算功能以获得系统的在线数据。超声波在环境中的传播速度)[8]。实验证明:如果仅考虑温度补偿,则使用回波测距法测量在不同温度和湿度下测量的3米实际距离的误差如表2所示。

如果BP算法用于测量不同温度和湿度下3米实际距离的距离和误差,则如表3所示。精度大大提高。

4。结论

实验结果表明,BP神经网络能够很好地逼近非线性函数的特征,解决了超声回波测距法在不同环境下的不足。同时,由于采用了软件方法,当测量液体时,没有必要在类型改变时修改硬件,只需重新测量正确的样本,训练网络离线,提取新参数,替换原始参数在应用系统的软件中适应新环境和不同的测量对象,使测量仪器不仅精度高,而且具有良好的通用性。

摘录自:中国计量与测量网络

[关键词] BP网络,超声波物位计,AOC官方网站,北京世纪奥克

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