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        神經(jīng)模糊控制在SAW壓力傳感器溫度補(bǔ)償中的應(yīng)用

        作者: 時(shí)間:2013-02-26 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

        3 仿真與

        現(xiàn)在礦井下事故頻繁發(fā)生,用AE聲發(fā)射預(yù)測(cè)瓦斯突發(fā)是非接觸測(cè)量一種趨勢(shì),由于環(huán)境條件限制,用作為接收聲發(fā)射信號(hào)的,就必須保證測(cè)量信號(hào)的高準(zhǔn)確性和智能性特點(diǎn),而用對(duì)進(jìn)行了智能,加上先進(jìn)的封裝技術(shù),可使在實(shí)際的瓦斯預(yù)測(cè)測(cè)量中發(fā)揮巨大作用。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,此種方法可行。在MATLAB6.0環(huán)境下進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和仿真,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)工具箱,編制相應(yīng)的仿真訓(xùn)練程序,實(shí)現(xiàn)仿真過(guò)程。在仿真時(shí),隨機(jī)選取幾組頻率-作為輸入,最后,進(jìn)行標(biāo)定值和仿真結(jié)果的比較。仿真數(shù)據(jù)結(jié)果如表2。

        神經(jīng)模糊控制在SAW壓力傳感器溫度補(bǔ)償中的應(yīng)用

        實(shí)際中,變化對(duì)的性能影響非常明顯,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,訓(xùn)練的頻率和誤差在規(guī)定范圍內(nèi),其最大誤差僅為1%,BP算法的仿真結(jié)果和實(shí)際測(cè)量值吻合。

        4 結(jié)論

        本文提出采用神經(jīng)迷糊技術(shù)對(duì)SAW壓力傳感器進(jìn)行有效的溫度,使SAW壓力傳感器在實(shí)際的中能更加準(zhǔn)確地對(duì)被測(cè)對(duì)象進(jìn)行壓力測(cè)量,并且,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成器,信息處理采用量的近似推理,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和模控制技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)SAW壓力傳感器溫度的智能化,為SAW壓力傳感器實(shí)際奠定了基礎(chǔ)。


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