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《基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、2008年第27卷第10期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)5研究与探讨基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正郭全民,王健(西安工业大学电子信息工程学院,陕西西安710032)摘要:通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。网络仿真结果与分段线性拟合曲线的比较表明:这种非线性校正模型结构简单、收敛速度快、逼近精度高。关键词:瓦斯
2、传感器;函数型连接神经网络;非线性校正中图分类号:TM938.8;TP212.6文献标识码:A文章编号:1000-9787(2008)10-0005-03NonlinearcorrectionofmethanesensorbasedonfunctionallinkneuralnetworkGUOQuan-min,WANGJian(SchoolofElectronicsInformationEngineering,XianTechnologicalUniversity,Xian710032,China)Abstract:Thenonlinearrelationbetwe
3、enmethanevolumefractionandcatalyticmethanesensoroutputvoltageisindicatedbyanalysisofthesensordetectionprinciple.Anonlinearcorrectionmodelbasedonfunctionallinkneuralnetwork(FLNN),whichischaracterizedbynonlinearapproachabilityandindependentonaccuratemathematicalmode,lisproposedtoeliminatethenonli
4、nearerrorsinmethanedetection.Thecomparisonbetweensimulationresultandpiecewiselinearfittingcurveshowsthatthemodelhasadvantageousofsimplestructure,fastconvergence,highapproximationprecision.Keywords:methanesensor;functionallinkneuralnetwork(FLNN);nonlinearcorrection0引言补偿组件和桥臂电阻构成惠斯顿电桥,加一恒定电压。热矿
5、井瓦斯是严重威胁煤矿井下安全生产的自然因素之催化组件的骨架是铂丝材料,电流流过时加热,温度上升至一,瓦斯灾害直接威胁井下人员生命,摧毁矿井设施,迫使500左右。当瓦斯气体接触催化组件表面时会发生氧化[1]矿井停产,并需要投入大量人力物力抢险救灾。在我国反应,即无焰燃烧,产生大量的热量,使催化组件温度升高,煤矿安全事故中,瓦斯爆炸事故造成的伤亡占所有重大事阻值增大,电桥输出不平衡电压,反映被测瓦斯的体积分故伤亡人数的50%以上,成为实现安全生产的最大障碍,数。其检测原理如图1所示,其中,us为传感器工作电压;u因此,对矿井空气中的瓦斯含量进行实时监测是现代煤矿为传感器输出电压;r为热
6、催化组件阻值;r0为补偿电阻;安全生产的重要保证。用于检测瓦斯体积分数的是瓦斯传R1,R2为桥臂电阻。[2]感器,其输入与输出之间存在着较严重的非线性,实际应用中常采用分段线性拟合法进行非线性校正,但该方法只能在给出的数据点最佳地拟合出函数值,而在给定的数据点间的函数输出会有较大的误差。针对上述传统方法的图1瓦斯传感器检测原理不足,本文提出并应用函数型连接神经网络理论解决了瓦Fig1Detectionprincipleofmethanesensor斯传感器的非线性校正问题。检测瓦斯气体体积分数时,瓦斯传感器的输出电压为1载体催化瓦斯传感器的检测原理rR2u=-us.目前,国
7、内外普遍采用的瓦斯传感器是热催化组件,又r+r0R1+R2[3]称为燃烧型载体催化组件,其检测原理:将催化组件、设R1=R2=R,则收稿日期:2008-06-036传感器与微系统第27卷1r-r0在一个函数型连接神经网络中,函数型连接的作用是u=us.(1)2r+r0将输入模式的每个分量乘以整个模式向量,其结果是产生式(1)表明:检测输出信号与热催化组件r阻值呈非线[6
