基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲測(cè)流量系統(tǒng)精度提升
2020年電子技術(shù)應(yīng)用第6期
劉 濤，王紅亮
中北大學(xué) 電子測(cè)試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原030051
摘要： 基于超聲波測(cè)流量的時(shí)差法測(cè)量原理，分析了換能器凹凸安裝和安裝位置偏差引起的測(cè)量誤差，建立了測(cè)流量的系統(tǒng)模型，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量計(jì)算方法以補(bǔ)償測(cè)量誤差。以Senscomp Tao2008超聲波探頭為例，在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的系統(tǒng)軟硬件中測(cè)量流量。從探頭安裝位置偏差、凹凸安裝以及不同流速等方面進(jìn)行分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的權(quán)重系統(tǒng)擁有更強(qiáng)的非線性補(bǔ)償能力。
中圖分類號(hào)： TN911
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.190975
中文引用格式： 劉濤，王紅亮. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲測(cè)流量系統(tǒng)精度提升[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2020，46(6)：55-58.
英文引用格式： Liu Tao，Wang Hongliang. The accuracy upgrade of ultrasonic flow measurement system based on BP neural network[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(6)：55-58.
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.190975
中文引用格式： 劉濤，王紅亮. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲測(cè)流量系統(tǒng)精度提升[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2020，46(6)：55-58.
英文引用格式： Liu Tao，Wang Hongliang. The accuracy upgrade of ultrasonic flow measurement system based on BP neural network[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(6)：55-58.
The accuracy upgrade of ultrasonic flow measurement system based on BP neural network
Liu Tao，Wang Hongliang
National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology，North University of China，Taiyuan 030051，China
Abstract： Based on the principle of time difference method of ultrasonic flow measurement, the measurement errors caused by the convexity and convexity installation and installation position deviation of transducer are analyzed, the system model of flow measurement is established, and the flow calculation method based on BP neural network is put forward to compensate the measurement errors.Taking Senscomp Tao2008 ultrasonic probe as an example, the flow is measured in the software and hardware of the system designed based on the neural network algorithm.The experimental results show that the neural network has stronger nonlinear compensation ability than the traditional weight system.
Key words : neural network；ultrasonic；flow measurement；influencing factors；accuracy
0 引言
超聲波氣體流量計(jì)作為一種非接觸式的測(cè)量?jī)x器，因其具有高精度、無內(nèi)置阻流、對(duì)管徑適應(yīng)能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，在流量測(cè)量領(lǐng)域尤其是天然氣測(cè)量系統(tǒng)占據(jù)著重要位置[1]。其工作原理是當(dāng)超聲波在介質(zhì)中傳播時(shí)會(huì)攜帶流體的流速信息，因此可以通過測(cè)量超聲波的傳播時(shí)間來計(jì)算流速，進(jìn)而得知流量[2-5]。雖然超聲波流量計(jì)擁有各種優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際應(yīng)用中，探頭的安裝方式、安裝位置偏差、安裝角度都會(huì)造成測(cè)量誤差，影響超聲流量計(jì)的測(cè)量精度[6-8]。因此，近年來針對(duì)硬件設(shè)計(jì)和信號(hào)處理過程的改進(jìn)從而提高流量測(cè)量的精度已經(jīng)成為科研工作者的重點(diǎn)[9]。本文針對(duì)探頭安裝效應(yīng)引起的誤差，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量系統(tǒng)來提高測(cè)量精度。
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作者信息:
劉 濤，王紅亮
(中北大學(xué) 電子測(cè)試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原030051)
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