基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的虛擬傳感器溫度補償系統

式中，為第m個(gè)樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入、輸出歸一化值；Xim和Om為第m個(gè)樣本的輸入輸出標定值，本文中i=1，2；Ximax和Ximin為第i個(gè)傳感器輸出最大、最小標定值。
1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構與訓練
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構：

基于該系統采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，輸入層i=1，2，共有2個(gè)節點(diǎn)，分別輸入壓阻傳感器和溫度傳感器的輸出電壓值Up和Ut。隱層節點(diǎn)數j=1，2，…，l可在3～30范圍內選擇，視補償效果而定。輸出層節點(diǎn)k=1，為一個(gè)節點(diǎn)，表示輸出壓力值Pt。

溫度補償系統BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )Ot和分別為歸一化的網(wǎng)絡(luò )輸出的計算值與標定值；m為樣本序號；M為樣本總數；訓練的樣本數越多，網(wǎng)絡(luò )的計算結果Ot的偏差越小。根據標定實(shí)驗提供的學(xué)習樣本，采用BP算法學(xué)習修正網(wǎng)絡(luò )的權值和閾值，直到滿(mǎn)足精度要求為止。訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )仍不能使用，必須使用附加樣本進(jìn)行性能驗證，如不能滿(mǎn)足要求，就需要重新訓練網(wǎng)絡(luò )，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練是一個(gè)反復的過(guò)程。
1．4 學(xué)習算法的圖形化編程
在LabVIEW中要實(shí)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，可通過(guò)多種方式實(shí)現：利用CIN節點(diǎn)調用外部編譯好的C或者C++程序；利用MATLAB Script節點(diǎn)編輯或調用MATLAB程序；利用LabVIEW本身的圖形編程語(yǔ)言編程實(shí)現。
同上述兩種方法相比，用LabVIEW本身的圖形語(yǔ)言來(lái)編程有很多的優(yōu)勢。LabVIEW的G程序是獨立于運行平臺的，不需要依賴(lài)其他軟件。而且作為一種圖形化的、數據驅動(dòng)的程序語(yǔ)言，LabVIEW可以更方便地實(shí)現給定的算法，程序更加清晰明了，修改起來(lái)也更加方便。同時(shí)利用子程序技術(shù)，可以大大提高程序的利用率?；诖?，本文采用圖形編程的方法來(lái)實(shí)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制。圖3為實(shí)現BP算法的LabVIEW程序。

2 系統設計與實(shí)現
系統使用NI公司的LabVIEW和PCI-MIO-16E-1多功能數據采集卡實(shí)現溫度補償系統。在LabVIEW平臺下開(kāi)發(fā)出“虛擬傳感器參數檢測儀”，完成數據的采集與預處理。在此基礎上嵌入MATLAB程序進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )運算。
2．1 面板設計
前面板主要由兩部分組成：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練模塊和數據保存模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練模塊執行壓阻傳感器的溫度補償；數據保存模塊將訓練后的相關(guān)數據進(jìn)行保存并寫(xiě)入文件中。
2．2 程序流程圖設計
在LabVIEW中，流程圖是程序運行的基礎。流程圖主要完成前面板上各個(gè)部分的相應功能，包括執行MATLABScript操作和While Loop操作。