尹霞

摘 要 傳感器蠕變的一種新的補(bǔ)償方法——動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償法，可實(shí)現(xiàn)蠕變實(shí)時精確補(bǔ)償。引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的方法來確定載荷的變化狀況，利用傳感器的輸出變化率，來判斷傳感器的蠕變起始點(diǎn)，可以確定作用于傳感器上的實(shí)際載荷。同時這種方法的精度也不會受到傳感器載荷、環(huán)境等因素的影響，即簡單方便，易于實(shí)現(xiàn)并且可以批量生產(chǎn)，精度較好，有較好的學(xué)習(xí)性，這也是一種新的蠕變誤差補(bǔ)償算法。

關(guān)鍵詞 稱重傳感器；蠕變；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償

中圖分類號：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）04-0052-02

1 傳感器的蠕變特性

圖1所示為稱重傳感器蠕變特性變化曲線，曲線上標(biāo)識出了加載段L和卸載段C，并且曲線上把每一段的加卸載和蠕變過程都標(biāo)識出來。

圖1 稱重傳感器蠕變曲線

實(shí)際應(yīng)用中，這種加載情況是不多見的，一般需要經(jīng)過加載、卸載的多次循環(huán)，如圖2、3所示。

圖2 多次加載時的蠕變特性曲線

圖3 含加/卸載循環(huán)時的蠕變曲線

通過分析圖1-3可以知道，對于傳感器的每一段加載和卸載過程，都可以大概劃分成為兩個區(qū)域，亦即是傳感器輸出的緩慢變化區(qū)和劇烈變化區(qū)，另外值得注意的還有在兩個區(qū)之間還存在一小段過渡區(qū)，這個區(qū)域即隸屬于緩慢變化區(qū)域也隸屬于劇烈變化區(qū)域。它的輸出緩慢變化區(qū)域?qū)嵸|(zhì)上也就是傳感器的蠕變段，而傳感器輸出的劇烈變化區(qū)實(shí)際上就是計量過程中的加/卸載段，過渡區(qū)就是加/卸載段和蠕變段之間的融合段，即過渡段，該段同時含有加/卸載和蠕變較其它段明顯些，傳感器上實(shí)際載荷實(shí)際上就是加載段末端它的輸出。

下面就圖2為例來分析一下其理想工作過程。在圖2曲線上任取一點(diǎn)C，當(dāng)C點(diǎn)處于曲線上Co的左邊時，傳感器位于初始蠕變和初始載荷都是“0”的載荷增加階段，那么傳感器在C點(diǎn)上的輸出fc亦即是傳感器在C點(diǎn)上的載荷Wc，隨著時間逐步的增加，C點(diǎn)漸漸的靠近Co點(diǎn)，當(dāng)C點(diǎn)位于Co點(diǎn)時，傳感器實(shí)際載荷Wo既是在Co的輸出fo，此時傳感器到達(dá)加載曲線的終點(diǎn)，隨著時間的進(jìn)一步增加，開始發(fā)生蠕變；當(dāng)C點(diǎn)位于Co的右側(cè)時，傳感器實(shí)際載荷保持Wo不變，但是傳感器的輸出持續(xù)不斷的發(fā)生著變化，只不過變化的速度不是很快，傳感器就產(chǎn)生了蠕變C。隨著時間的進(jìn)一步推移，當(dāng)C點(diǎn)落在C1點(diǎn)時，傳感器實(shí)際載荷仍為Wo，此時達(dá)到1；C點(diǎn)位于C1點(diǎn)右側(cè)時，進(jìn)入傳感器負(fù)荷二次增加階段。傳感器的蠕變在這個階段將保持不變，我們可以用下面的公式來進(jìn)行實(shí)際載荷的計算：

（1）

當(dāng)圖2曲線上的任一點(diǎn)C位于C2時，傳感器負(fù)荷加載過程結(jié)束，接下來便發(fā)生第二次蠕變。當(dāng)C點(diǎn)落在C2點(diǎn)右側(cè)時，正式進(jìn)入了第二次蠕變階段，我們可以用下面的公式進(jìn)行蠕變的計算：

（2）

將上述兩個公式推廣應(yīng)用到傳感器的整個工作過程中，通過分析判斷，我們不難發(fā)現(xiàn)蠕變特性曲線上任何一點(diǎn)的實(shí)際載荷以及蠕變的計算方法。假定當(dāng)前工作段的初始蠕變和初始載荷分別為與，則對于傳感器加/卸載曲線上的任一點(diǎn)C：

1）位于加/卸載段時，其載荷與蠕變?yōu)椋?/p>

（3）

2）位于蠕變時其載荷與蠕變?yōu)椋?/p>

（4）

通過對上述公式的分析可知，傳感器在C點(diǎn)的輸出狀況，決定著傳感器蠕變特性曲線上任一點(diǎn)C的載荷和蠕變，為此，通過分析圖1、2、3中負(fù)荷增加階段的終點(diǎn)C0，我們不難發(fā)現(xiàn)傳感器蠕變曲線的斜率在C0附近有一個較為明顯的變化，C0點(diǎn)右側(cè)蠕變特性曲線斜率的絕對值小于C0點(diǎn)左側(cè)傳感器蠕變特性曲線斜率的絕對值。根據(jù)這一特點(diǎn)，可以確定蠕變的起始點(diǎn)，從而確定當(dāng)前的載荷C。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償方法

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖4所示，對稱重傳感器蠕變進(jìn)行補(bǔ)償，即用權(quán)來連接輸入層和隱含層各節(jié)點(diǎn)以及隱含層和輸出層各節(jié)點(diǎn)，其中輸入層輸出的相對變化率、輸出層輸出加/卸載段隸屬函數(shù)值A(chǔ)1（）、蠕變段隸屬值A(chǔ)2（）。其BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為1×5×2，也就是說輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。其中隱層節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)采用了Sigmoid函數(shù)，即 而輸出層節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)采用了線性函數(shù)f（x）=x。

圖4 BP結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)

在對稱重傳感器蠕變進(jìn)行補(bǔ)償分析時，首先要對各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)賦初始值。本例初始權(quán)值?。?1，1）之間互不相等的隨機(jī)數(shù)，動因子取0.25，學(xué)習(xí)速率初始值取0.035。即：

本例針對16組訓(xùn)練樣本采用了2nsoftEditor神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模軟件進(jìn)行學(xué)習(xí)，系統(tǒng)誤差符合預(yù)定精度要求，也就是網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學(xué)習(xí)完畢，得到了所需要的網(wǎng)絡(luò)。

稱重傳感器蠕變的隸屬補(bǔ)償主要用于加/卸載段與蠕變段之間的過渡段，其方法是在采樣周期內(nèi)通過上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出加/卸載段隸屬值A(chǔ)1（）與蠕變段隸屬值A(chǔ)2（），然后再對兩隸屬值進(jìn)行比較，如果A1（）> A2（），則判斷為傳感器處于加/卸載狀態(tài)，實(shí)際載荷為當(dāng)前傳感器輸出量減去前一過程的蠕變量與補(bǔ)償因子和當(dāng)前蠕變隸屬值的乘積。

（5）

式中：為當(dāng)前傳感器輸出量；為補(bǔ)償因子，取值0.1～0.9，當(dāng)相比較的隸屬值A(chǔ)1（）、A2（），任一小于或等于0.38時其值為0；為前一過程的蠕變量。

如果A1（）< A2（），則判斷為傳感器處于蠕變狀態(tài)，實(shí)際載荷為前一過程的初始載荷加上當(dāng)前蠕變量與補(bǔ)償因子和當(dāng)前加/卸隸屬值的乘積。

（6）

3 結(jié)束語

本文對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稱重傳感器蠕變補(bǔ)償進(jìn)行了理論探討與研究，研究表明，該方法具有可行性與實(shí)踐性。通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，確定傳感器輸出變化率與蠕變狀態(tài)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了高度的非線性映射，此外對蠕變還進(jìn)行了隸屬補(bǔ)償，比起傳統(tǒng)改變貼片位置及貼片膠固化工藝以及模糊補(bǔ)償?shù)确椒ň哂芯雀?、可學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn)，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值可適應(yīng)特殊傳感器的蠕變補(bǔ)償。

參考文獻(xiàn)

[1]朱子健，錢雪平.稱重傳感器的蠕變模糊補(bǔ)償方法[P].申請?zhí)枺?2138282.4 CN：1401975A.

[2]張丹，付永杰.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器非線性擬合方法[J].工業(yè)計量，2004，14（5）.

[3]袁曾任，等著.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社，2001.

[4]（日）水谷英二著.神經(jīng)-模糊和軟計算[M].西安交通大學(xué)出版社，2000.

[5]胡寶清.模糊理論基礎(chǔ)[M].武漢大學(xué)出版社，2004.endprint

摘 要 傳感器蠕變的一種新的補(bǔ)償方法——動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償法，可實(shí)現(xiàn)蠕變實(shí)時精確補(bǔ)償。引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的方法來確定載荷的變化狀況，利用傳感器的輸出變化率，來判斷傳感器的蠕變起始點(diǎn)，可以確定作用于傳感器上的實(shí)際載荷。同時這種方法的精度也不會受到傳感器載荷、環(huán)境等因素的影響，即簡單方便，易于實(shí)現(xiàn)并且可以批量生產(chǎn)，精度較好，有較好的學(xué)習(xí)性，這也是一種新的蠕變誤差補(bǔ)償算法。

關(guān)鍵詞 稱重傳感器；蠕變；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償

中圖分類號：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）04-0052-02

1 傳感器的蠕變特性

圖1所示為稱重傳感器蠕變特性變化曲線，曲線上標(biāo)識出了加載段L和卸載段C，并且曲線上把每一段的加卸載和蠕變過程都標(biāo)識出來。

圖1 稱重傳感器蠕變曲線

實(shí)際應(yīng)用中，這種加載情況是不多見的，一般需要經(jīng)過加載、卸載的多次循環(huán)，如圖2、3所示。

圖2 多次加載時的蠕變特性曲線

圖3 含加/卸載循環(huán)時的蠕變曲線

通過分析圖1-3可以知道，對于傳感器的每一段加載和卸載過程，都可以大概劃分成為兩個區(qū)域，亦即是傳感器輸出的緩慢變化區(qū)和劇烈變化區(qū)，另外值得注意的還有在兩個區(qū)之間還存在一小段過渡區(qū)，這個區(qū)域即隸屬于緩慢變化區(qū)域也隸屬于劇烈變化區(qū)域。它的輸出緩慢變化區(qū)域?qū)嵸|(zhì)上也就是傳感器的蠕變段，而傳感器輸出的劇烈變化區(qū)實(shí)際上就是計量過程中的加/卸載段，過渡區(qū)就是加/卸載段和蠕變段之間的融合段，即過渡段，該段同時含有加/卸載和蠕變較其它段明顯些，傳感器上實(shí)際載荷實(shí)際上就是加載段末端它的輸出。

下面就圖2為例來分析一下其理想工作過程。在圖2曲線上任取一點(diǎn)C，當(dāng)C點(diǎn)處于曲線上Co的左邊時，傳感器位于初始蠕變和初始載荷都是“0”的載荷增加階段，那么傳感器在C點(diǎn)上的輸出fc亦即是傳感器在C點(diǎn)上的載荷Wc，隨著時間逐步的增加，C點(diǎn)漸漸的靠近Co點(diǎn)，當(dāng)C點(diǎn)位于Co點(diǎn)時，傳感器實(shí)際載荷Wo既是在Co的輸出fo，此時傳感器到達(dá)加載曲線的終點(diǎn)，隨著時間的進(jìn)一步增加，開始發(fā)生蠕變；當(dāng)C點(diǎn)位于Co的右側(cè)時，傳感器實(shí)際載荷保持Wo不變，但是傳感器的輸出持續(xù)不斷的發(fā)生著變化，只不過變化的速度不是很快，傳感器就產(chǎn)生了蠕變C。隨著時間的進(jìn)一步推移，當(dāng)C點(diǎn)落在C1點(diǎn)時，傳感器實(shí)際載荷仍為Wo，此時達(dá)到1；C點(diǎn)位于C1點(diǎn)右側(cè)時，進(jìn)入傳感器負(fù)荷二次增加階段。傳感器的蠕變在這個階段將保持不變，我們可以用下面的公式來進(jìn)行實(shí)際載荷的計算：

（1）

當(dāng)圖2曲線上的任一點(diǎn)C位于C2時，傳感器負(fù)荷加載過程結(jié)束，接下來便發(fā)生第二次蠕變。當(dāng)C點(diǎn)落在C2點(diǎn)右側(cè)時，正式進(jìn)入了第二次蠕變階段，我們可以用下面的公式進(jìn)行蠕變的計算：

（2）

將上述兩個公式推廣應(yīng)用到傳感器的整個工作過程中，通過分析判斷，我們不難發(fā)現(xiàn)蠕變特性曲線上任何一點(diǎn)的實(shí)際載荷以及蠕變的計算方法。假定當(dāng)前工作段的初始蠕變和初始載荷分別為與，則對于傳感器加/卸載曲線上的任一點(diǎn)C：

1）位于加/卸載段時，其載荷與蠕變?yōu)椋?/p>

（3）

2）位于蠕變時其載荷與蠕變?yōu)椋?/p>

（4）

通過對上述公式的分析可知，傳感器在C點(diǎn)的輸出狀況，決定著傳感器蠕變特性曲線上任一點(diǎn)C的載荷和蠕變，為此，通過分析圖1、2、3中負(fù)荷增加階段的終點(diǎn)C0，我們不難發(fā)現(xiàn)傳感器蠕變曲線的斜率在C0附近有一個較為明顯的變化，C0點(diǎn)右側(cè)蠕變特性曲線斜率的絕對值小于C0點(diǎn)左側(cè)傳感器蠕變特性曲線斜率的絕對值。根據(jù)這一特點(diǎn)，可以確定蠕變的起始點(diǎn)，從而確定當(dāng)前的載荷C。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償方法

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖4所示，對稱重傳感器蠕變進(jìn)行補(bǔ)償，即用權(quán)來連接輸入層和隱含層各節(jié)點(diǎn)以及隱含層和輸出層各節(jié)點(diǎn)，其中輸入層輸出的相對變化率、輸出層輸出加/卸載段隸屬函數(shù)值A(chǔ)1（）、蠕變段隸屬值A(chǔ)2（）。其BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為1×5×2，也就是說輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。其中隱層節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)采用了Sigmoid函數(shù)，即 而輸出層節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)采用了線性函數(shù)f（x）=x。

圖4 BP結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)

在對稱重傳感器蠕變進(jìn)行補(bǔ)償分析時，首先要對各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)賦初始值。本例初始權(quán)值?。?1，1）之間互不相等的隨機(jī)數(shù)，動因子取0.25，學(xué)習(xí)速率初始值取0.035。即：

本例針對16組訓(xùn)練樣本采用了2nsoftEditor神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模軟件進(jìn)行學(xué)習(xí)，系統(tǒng)誤差符合預(yù)定精度要求，也就是網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學(xué)習(xí)完畢，得到了所需要的網(wǎng)絡(luò)。

稱重傳感器蠕變的隸屬補(bǔ)償主要用于加/卸載段與蠕變段之間的過渡段，其方法是在采樣周期內(nèi)通過上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出加/卸載段隸屬值A(chǔ)1（）與蠕變段隸屬值A(chǔ)2（），然后再對兩隸屬值進(jìn)行比較，如果A1（）> A2（），則判斷為傳感器處于加/卸載狀態(tài)，實(shí)際載荷為當(dāng)前傳感器輸出量減去前一過程的蠕變量與補(bǔ)償因子和當(dāng)前蠕變隸屬值的乘積。

（5）

式中：為當(dāng)前傳感器輸出量；為補(bǔ)償因子，取值0.1～0.9，當(dāng)相比較的隸屬值A(chǔ)1（）、A2（），任一小于或等于0.38時其值為0；為前一過程的蠕變量。

如果A1（）< A2（），則判斷為傳感器處于蠕變狀態(tài)，實(shí)際載荷為前一過程的初始載荷加上當(dāng)前蠕變量與補(bǔ)償因子和當(dāng)前加/卸隸屬值的乘積。

（6）

3 結(jié)束語

本文對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稱重傳感器蠕變補(bǔ)償進(jìn)行了理論探討與研究，研究表明，該方法具有可行性與實(shí)踐性。通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，確定傳感器輸出變化率與蠕變狀態(tài)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了高度的非線性映射，此外對蠕變還進(jìn)行了隸屬補(bǔ)償，比起傳統(tǒng)改變貼片位置及貼片膠固化工藝以及模糊補(bǔ)償?shù)确椒ň哂芯雀?、可學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn)，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值可適應(yīng)特殊傳感器的蠕變補(bǔ)償。

參考文獻(xiàn)

[1]朱子健，錢雪平.稱重傳感器的蠕變模糊補(bǔ)償方法[P].申請?zhí)枺?2138282.4 CN：1401975A.

[2]張丹，付永杰.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器非線性擬合方法[J].工業(yè)計量，2004，14（5）.

[3]袁曾任，等著.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社，2001.

[4]（日）水谷英二著.神經(jīng)-模糊和軟計算[M].西安交通大學(xué)出版社，2000.

[5]胡寶清.模糊理論基礎(chǔ)[M].武漢大學(xué)出版社，2004.endprint

摘 要 傳感器蠕變的一種新的補(bǔ)償方法——動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償法，可實(shí)現(xiàn)蠕變實(shí)時精確補(bǔ)償。引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的方法來確定載荷的變化狀況，利用傳感器的輸出變化率，來判斷傳感器的蠕變起始點(diǎn)，可以確定作用于傳感器上的實(shí)際載荷。同時這種方法的精度也不會受到傳感器載荷、環(huán)境等因素的影響，即簡單方便，易于實(shí)現(xiàn)并且可以批量生產(chǎn)，精度較好，有較好的學(xué)習(xí)性，這也是一種新的蠕變誤差補(bǔ)償算法。

關(guān)鍵詞 稱重傳感器；蠕變；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償

中圖分類號：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）04-0052-02

1 傳感器的蠕變特性

圖1所示為稱重傳感器蠕變特性變化曲線，曲線上標(biāo)識出了加載段L和卸載段C，并且曲線上把每一段的加卸載和蠕變過程都標(biāo)識出來。

圖1 稱重傳感器蠕變曲線

實(shí)際應(yīng)用中，這種加載情況是不多見的，一般需要經(jīng)過加載、卸載的多次循環(huán)，如圖2、3所示。

圖2 多次加載時的蠕變特性曲線

圖3 含加/卸載循環(huán)時的蠕變曲線

通過分析圖1-3可以知道，對于傳感器的每一段加載和卸載過程，都可以大概劃分成為兩個區(qū)域，亦即是傳感器輸出的緩慢變化區(qū)和劇烈變化區(qū)，另外值得注意的還有在兩個區(qū)之間還存在一小段過渡區(qū)，這個區(qū)域即隸屬于緩慢變化區(qū)域也隸屬于劇烈變化區(qū)域。它的輸出緩慢變化區(qū)域?qū)嵸|(zhì)上也就是傳感器的蠕變段，而傳感器輸出的劇烈變化區(qū)實(shí)際上就是計量過程中的加/卸載段，過渡區(qū)就是加/卸載段和蠕變段之間的融合段，即過渡段，該段同時含有加/卸載和蠕變較其它段明顯些，傳感器上實(shí)際載荷實(shí)際上就是加載段末端它的輸出。

下面就圖2為例來分析一下其理想工作過程。在圖2曲線上任取一點(diǎn)C，當(dāng)C點(diǎn)處于曲線上Co的左邊時，傳感器位于初始蠕變和初始載荷都是“0”的載荷增加階段，那么傳感器在C點(diǎn)上的輸出fc亦即是傳感器在C點(diǎn)上的載荷Wc，隨著時間逐步的增加，C點(diǎn)漸漸的靠近Co點(diǎn)，當(dāng)C點(diǎn)位于Co點(diǎn)時，傳感器實(shí)際載荷Wo既是在Co的輸出fo，此時傳感器到達(dá)加載曲線的終點(diǎn)，隨著時間的進(jìn)一步增加，開始發(fā)生蠕變；當(dāng)C點(diǎn)位于Co的右側(cè)時，傳感器實(shí)際載荷保持Wo不變，但是傳感器的輸出持續(xù)不斷的發(fā)生著變化，只不過變化的速度不是很快，傳感器就產(chǎn)生了蠕變C。隨著時間的進(jìn)一步推移，當(dāng)C點(diǎn)落在C1點(diǎn)時，傳感器實(shí)際載荷仍為Wo，此時達(dá)到1；C點(diǎn)位于C1點(diǎn)右側(cè)時，進(jìn)入傳感器負(fù)荷二次增加階段。傳感器的蠕變在這個階段將保持不變，我們可以用下面的公式來進(jìn)行實(shí)際載荷的計算：

（1）

當(dāng)圖2曲線上的任一點(diǎn)C位于C2時，傳感器負(fù)荷加載過程結(jié)束，接下來便發(fā)生第二次蠕變。當(dāng)C點(diǎn)落在C2點(diǎn)右側(cè)時，正式進(jìn)入了第二次蠕變階段，我們可以用下面的公式進(jìn)行蠕變的計算：

（2）

將上述兩個公式推廣應(yīng)用到傳感器的整個工作過程中，通過分析判斷，我們不難發(fā)現(xiàn)蠕變特性曲線上任何一點(diǎn)的實(shí)際載荷以及蠕變的計算方法。假定當(dāng)前工作段的初始蠕變和初始載荷分別為與，則對于傳感器加/卸載曲線上的任一點(diǎn)C：

1）位于加/卸載段時，其載荷與蠕變?yōu)椋?/p>

（3）

2）位于蠕變時其載荷與蠕變?yōu)椋?/p>

（4）

通過對上述公式的分析可知，傳感器在C點(diǎn)的輸出狀況，決定著傳感器蠕變特性曲線上任一點(diǎn)C的載荷和蠕變，為此，通過分析圖1、2、3中負(fù)荷增加階段的終點(diǎn)C0，我們不難發(fā)現(xiàn)傳感器蠕變曲線的斜率在C0附近有一個較為明顯的變化，C0點(diǎn)右側(cè)蠕變特性曲線斜率的絕對值小于C0點(diǎn)左側(cè)傳感器蠕變特性曲線斜率的絕對值。根據(jù)這一特點(diǎn)，可以確定蠕變的起始點(diǎn)，從而確定當(dāng)前的載荷C。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償方法

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖4所示，對稱重傳感器蠕變進(jìn)行補(bǔ)償，即用權(quán)來連接輸入層和隱含層各節(jié)點(diǎn)以及隱含層和輸出層各節(jié)點(diǎn)，其中輸入層輸出的相對變化率、輸出層輸出加/卸載段隸屬函數(shù)值A(chǔ)1（）、蠕變段隸屬值A(chǔ)2（）。其BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為1×5×2，也就是說輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。其中隱層節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)采用了Sigmoid函數(shù)，即 而輸出層節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)采用了線性函數(shù)f（x）=x。

圖4 BP結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)

在對稱重傳感器蠕變進(jìn)行補(bǔ)償分析時，首先要對各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)賦初始值。本例初始權(quán)值?。?1，1）之間互不相等的隨機(jī)數(shù)，動因子取0.25，學(xué)習(xí)速率初始值取0.035。即：

本例針對16組訓(xùn)練樣本采用了2nsoftEditor神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模軟件進(jìn)行學(xué)習(xí)，系統(tǒng)誤差符合預(yù)定精度要求，也就是網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學(xué)習(xí)完畢，得到了所需要的網(wǎng)絡(luò)。

稱重傳感器蠕變的隸屬補(bǔ)償主要用于加/卸載段與蠕變段之間的過渡段，其方法是在采樣周期內(nèi)通過上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出加/卸載段隸屬值A(chǔ)1（）與蠕變段隸屬值A(chǔ)2（），然后再對兩隸屬值進(jìn)行比較，如果A1（）> A2（），則判斷為傳感器處于加/卸載狀態(tài)，實(shí)際載荷為當(dāng)前傳感器輸出量減去前一過程的蠕變量與補(bǔ)償因子和當(dāng)前蠕變隸屬值的乘積。

（5）

式中：為當(dāng)前傳感器輸出量；為補(bǔ)償因子，取值0.1～0.9，當(dāng)相比較的隸屬值A(chǔ)1（）、A2（），任一小于或等于0.38時其值為0；為前一過程的蠕變量。

如果A1（）< A2（），則判斷為傳感器處于蠕變狀態(tài)，實(shí)際載荷為前一過程的初始載荷加上當(dāng)前蠕變量與補(bǔ)償因子和當(dāng)前加/卸隸屬值的乘積。

（6）

3 結(jié)束語

本文對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稱重傳感器蠕變補(bǔ)償進(jìn)行了理論探討與研究，研究表明，該方法具有可行性與實(shí)踐性。通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，確定傳感器輸出變化率與蠕變狀態(tài)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了高度的非線性映射，此外對蠕變還進(jìn)行了隸屬補(bǔ)償，比起傳統(tǒng)改變貼片位置及貼片膠固化工藝以及模糊補(bǔ)償?shù)确椒ň哂芯雀?、可學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn)，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值可適應(yīng)特殊傳感器的蠕變補(bǔ)償。

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