自动化专业智能检测技术及仪表课程教学改革

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1、第15期计算机教育2010年8月10日ComputerEducationNo．15Aug．10，2010123文章编号：1672-5913(2010)15．0123—03中图分类号：G642文献标识码：B自动化专业智能检测技术及仪表课程教学改革李邓化，高晶敏(北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术系，北京100101)摘要：根据工业自动检测特点及发展趋势，在分析自动化专业“智能检测技术及仪表”常规课程内容的基础上，阐述在智能检测技术及仪表课程中加入人工智能检测技术的内容，将BP人工神经网络概念用于自动检测及智能仪表。两届教学实践表明，智能检测技术及仪表课程的教学和实验效果

2、很好。关键词：检测技术；人工智fig；神经网络；教学改革检测技术及仪表所涉及的范畴，一般是指在生产仅可以解决传统方法难以解决的一类问题，而且可望过程中，为及时掌握生产情况和监视、控制生产过程，解决用传统方法根本不能解决的问题l4j。而对其中一些变量进行的定性检查和定量测量，并根在自动化专业的检测技术及仪表课程中加入人据特定的要求将相关信息以一定方式显示出来。检测工智能检测技术的内容，使自动化专业的学生，建立的目的是为了获取各过程变量值的信息。根据检测结人工智能的基本概念，了解人工智能的基本方法和技果可对影响过程状况的变量进行自动调节或操纵，以术，例如，基于传统计算机的智能信

3、息处理，基于神达到提高质量、降低成本、节约能源、减少污染和安经计算的智能信息处理等。本研究是将BP人工神经全生产等目的]。网络的概念和方法，用于自动检测及智能仪表，通过检测技术涉及的内容非常广泛，包括被检测信息两个应用实例，“压电振动加速度计零位电压温度特的获取、转换、显示以及测量数据的处理等技术。随性非线性补偿”和“环境多参量传感器智能检测系统着微电子技术的不断发展，集成了CPU、存储器、设计”，使学生掌握BP人工神经网络的概念和方法，定时器／计数器、并行和串行接口、看门狗、前置放解决工业过程控制中的实际问题。大器，甚至A／D、D／A转换器等电路在一块芯片上的1基于BP人

4、工神经网络的压电振动加速度计超大规模集成电路芯片出现了。以单片机为主体，将零位电压温度特性非线性补偿计算机技术与测量控制技术结合在一起，由于它拥有对数据的存储、运算、逻辑判断及自动化操作等功能，该实例是针对一种新型振动加速度传感器的输具有一定的智能作用，因而被称为智能仪器。出电压灵敏度呈现非线性，在输入加速度较小时相对人工智能是计算机应用的一个崭新领域，它利用误差较大的特点，分别采用两种方法进行非线性特性计算机模拟人的智能，用于机器人、医疗诊断、专家补偿：一是运用基于最小二乘法的分段线性插值法；系统、推理证明。智能仪器的进一步发展将含有一定二是运用人工神经网络，采用BP算法

5、，利用BP神的人工智能，即代替人的～部分脑力劳动，从而在视经网络的非线性拟合和泛化能力J，对该传感器的觉、听觉、思维等方面具有一定的能力。这样，智能零位电压进行非线性补偿，比较两种方法的有效性，仪器可无需人的干预而自主地完成检测或控制功能。使学生对于BP人工神经网络在非线性动态补偿方面显然，人工智能在现代仪器仪表中的应用，使我们不的优势有一个初步的认识。基金项目：北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目(PHR200907124)。作者简介：李邓化(1956-)，女，教授，工学博士，研究方向为智能检测技术；高晶敏(1966-)，女，副教授，工学博士，研究方向为智能检测技术。

6、计算机教育l24ComputerEducation2010分段线性插值法是配置单片机的A／D转换器对概念和方法，例如，输入矢量、权值、阈值、激活函转换后的传感器输出电平进行采样，采样频率为数以及BP算法等，并亲身体会到人工智能在智能检96kHz。采用均值滤波法，即每采集8个点求一次平测技术领域里应用的重要性。均值，将该值作为实际的采样值，这样可以滤除干扰2环境多参量传感器智能检测系统的设计信号，提高采样值的精确度。然后，根据作为分段的测试数据，通过程序判断采样电压所在的段，根据差该实例是针对任何一种传感器都有一定的使用值函数计算公式，计算差值函数值，得到非线性补偿范围和测量

7、精度，任何传感器的信号都要受到周围环后的输出值。最后，通过单片机的D／A转换器及后境的干扰的问题，为了解决这个问题，传统方法采用续电平转换电路，将非线性补偿后的输出值输出，实的是单传感器多次测量或多个传感器测量数据取平现对传感器输出温度特性的非线性补偿。补偿后传感均值的方法，虽然这样做能提高测控系统传感器测量器的线性度提高了0．8％。图1为基于人工神经网络的可靠性，但是，这种方法不能满足系统的实时性需的加速度计零位电压温漂补偿原理框图。图2为人工求，测量结果仍受到不准确测量数据的影响。因此，神经网络模块。把数据融合