• 中国科技核心期刊
  • JST收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于MEA-BP神经网络的压力传感器误差补偿算法

时豪 范辉 李建辰 赵润辉 李亚

时豪, 范辉, 李建辰, 等. 基于MEA-BP神经网络的压力传感器误差补偿算法[J]. 水下无人系统学报, 2023, 31(2): 252-258 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202205002
引用本文: 时豪, 范辉, 李建辰, 等. 基于MEA-BP神经网络的压力传感器误差补偿算法[J]. 水下无人系统学报, 2023, 31(2): 252-258 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202205002
SHI Hao, FAN Hui, LI Jianchen, ZHAO Runhui, LI Ya. Pressure Sensor Error Compensation Algorithm Based on MEA-BP Neural Network[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2023, 31(2): 252-258. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202205002
Citation: SHI Hao, FAN Hui, LI Jianchen, ZHAO Runhui, LI Ya. Pressure Sensor Error Compensation Algorithm Based on MEA-BP Neural Network[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2023, 31(2): 252-258. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202205002

基于MEA-BP神经网络的压力传感器误差补偿算法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202205002
详细信息
    作者简介:

    时豪:时 豪(1995-), 男, 在读硕士, 主要研究方向为水下航行器控制与导航技术

  • 中图分类号: TJ630; TP183

Pressure Sensor Error Compensation Algorithm Based on MEA-BP Neural Network

  • 摘要: 针对压阻式压力传感器对环境条件变化较为敏感, 温度变化时会产生热漂移, 影响传感器性能的不足, 文中采用思维进化(MEA)-反向传播(BP)神经网络算法对压阻式压力传感器建立误差补偿模型, 该模型利用MEA算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化, 减少了由于初值的不确定性导致训练陷入局部最优的可能性, 并采用Levenberg-Marquardt算法代替梯度下降法加快神经网络的收敛速度, 增加补偿算法的可靠性。仿真试验结果表明, MEA-BP算法与原始BP神经网络补偿法和遗传算法-BP神经网络补偿法相比, 均方根误差期望值分别降低了48.7%和8.29%, 且标准差分别降为其他2种算法的5%和4%, 证明经过MEA算法优化的BP神经网络补偿方法能更加精确地补偿温度造成的影响, 且补偿结果更为可靠。

     

  • 图  1  BP神经网络拓扑结构示意图

    Figure  1.  Topology of the BP neural network

    图  2  MEA-BP算法流程图

    Figure  2.  Flow chart of the MEA-BP algorithm

    图  3  MS5332型压阻式压力传感器

    Figure  3.  MS5332 piezoresistive pressure sensor

    图  4  压力校验仪实物图

    Figure  4.  Physical drawing of a pressure calibrator

    图  5  不同温度下传感器承受压力与输出电压关系曲线

    Figure  5.  Relationship curves between pressure and output voltage of sensor at different temperatures

    图  6  MEA算法趋同过程

    Figure  6.  Similartaxis and dissimilation operation of MEA

    图  7  不同算法补偿后的测量误差曲线

    Figure  7.  Measurement error curves after compensation by different algorithms

    表  1  不同误差补偿算法比较

    Table  1.   Comparison among different error compensation algorithms

    补偿方法优点缺点
    最小二乘法及插值法算法简单,
    实时性好
    精度低
    BP神经网络法精度高收敛速度慢, 易陷入
    局部最优解
    RBF神经网络法精度高网络庞大, 实时性差
    下载: 导出CSV

    表  2  压力传感器采集的数据值

    Table  2.   The data value collected by the pressure sensor

    施加压力/MPa环境温度/℃输出电压/μV
    0.225 526.113 882
    0.410 026.136 425
    0.611 026.219 194
    0.801 026.2311 812
    1.002 026.2514 583
    1.204 026.2817 368
    1.391 026.3519 947
    1.591 026.3622 703
    1.804 026.3025 640
    2.111 026.3929 873
    1.551 026.413 882
    0.760 026.476 425
    0.410 026.429 194
    下载: 导出CSV

    表  3  BP神经网络及MEA算法参数设置

    Table  3.   Parameter setting of BP neural network and MEA algorithm

    算法参数名称数值
    BP神经网络迭代次数100
    学习率0.01
    目标误差1×10−5
    种群大小500
    MEA算法优胜子种群个数5
    临时子种群个数5
    MEA算法迭代次数10
    下载: 导出CSV

    表  4  不同算法10次训练均方根误差对比

    Table  4.   RMSE of neural network training for 10 times 单位: MPa

    MEA-BP算法
    BP算法
    GA-BP算法
    5.494×10−42.419×10−44.995×10−4
    5.442×10−49.962×10−45.204×10−4
    5.403×10−48.581×10−42.478×10−4
    4.957×10−41.942×10−35.349×10−4
    5.058×10−41.485×10−31.303×10−4
    5.224×10−45.706×10−41.501×10−3
    5.275×10−46.253×10−46.406×10−4
    5.382×10−48.276×10−41.101×10−4
    5.286×10−41.386×10−32.599×10−4
    4.713×10−41.239×10−31.788×10−3
    下载: 导出CSV
  • [1] 孙以材, 刘玉玲, 孟庆浩, 等. 压力传感器的设计制造与应用[M]. 北京: 冶金工业出版社, 2000.
    [2] Aryafar M, Hamedi M, Ganjeh M M. A novel temperature compensated piezoresistive pressure sensor[J]. Measurement, 2015, 63: 25-29. doi: 10.1016/j.measurement.2014.11.032
    [3] 丁华泽, 胡育昱, 魏智, 等. 基于最小二乘法的地磁传感器轻量级温补机制设计与实现[J]. 传感器与微系统, 2022, 41(2): 78-81.
    [4] 李战, 冀邦杰, 国琳娜, 等. 光纤陀螺温度误差建模及补偿方法[J]. 鱼雷技术, 2008, 16(4): 15-18.

    Li Zhan, Ji Bangjie, Guo Linna, et al. Modeling and compensating method of temperature error for fiber-optic gyroscope[J]. Torpedo Technology, 2008, 16(4): 15-18.
    [5] 胡永建. 一种超宽温度补偿高精度压力传感器设计[J]. 传感器世界, 2017, 23(11): 28-33.
    [6] 张挺, 李红志, 兰卉, 等. 海洋专用高精度压力传感器温度特性及补偿算法研究[J]. 海洋技术学报, 2016, 35(6): 36-40.
    [7] 段杰, 李辉, 陈自立, 等. 基于RBF与OS-ELM神经网络的AUV传感器在线故障诊断[J]. 水下无人系统学报, 2018, 26(2): 157-165.

    Duan Jie, Li Hui, Chen Zili, et al. Online fault diagnosis of AUV sensor based on RBF and OS-ELM neural networks[J]. Journal of Unmanned Undersea System, 2018, 26(2): 157-165.
    [8] Rath S K, Patra J C, Kot A C. An intelligent pressure sensor with self-calibration capability using artificial neural networks[C]//2000 International conference on systems, man and cybernetics. Nashville, TN, USA: IEEE, 2000,
    [9] 李佳君, 卢文科. 用BP神经网络法对压力传感器进行温度补偿[J]. 工程与试验, 2015, 55(1): 66-69, 79.

    Li Jiajun, Lu Wenke. Temperature compensation of pressure sensor based on BP neural network[J]. Engineering and Test, 2015, 55(1): 66-69, 79.
    [10] 郎琦. 基于RBF神经网络矿用红外甲烷传感器补偿方法研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2021(3): 55-57.

    Lang Qi. Study on compensation method of mine infrared methane sensor based on RBF neural network[J]. Automation and Instrumentation, 2021(3): 55-57.
    [11] Yu J, Li J, Dai Q, et al. Temperature compensation and data fusion based on a multifunctional gas detector[J]. IEEE Transactions on instrumentation and measurement, 2015, 64(1): 204-11. doi: 10.1109/TIM.2014.2332242
    [12] Haykin S O. Neural networks and learning machines[M]. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2009.
    [13] 丛爽. 神经网络理论与应用[M]. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 2017.
    [14] 罗峥, 张学谦. 基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型[J]. 信息网络安全, 2020, 20(6): 82-89.

    Luo Zheng, Zhang Xueqian. A malicious domain name detection model based on S-Kohonen neural network optimized by evolutionary thinking algorithm[J]. Netinfo Security, 2020, 20(6): 82-89.
  • 加载中
图(7) / 表(4)
计量
  • 文章访问数:  107
  • HTML全文浏览量:  56
  • PDF下载量:  24
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2022-05-10
  • 修回日期:  2022-06-09
  • 录用日期:  2022-06-28
  • 网络出版日期:  2023-02-21

目录

    /

    返回文章
    返回
    服务号
    订阅号