Viec hieu chinh dac tinh thang do cua cam bien 42008

1 LỜI CẢM ƠN Trước hết, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo PGS.TS Phạm Thượng Hàn, người giúp đỡ em nhiều kiến thức tài liệu kỹ thuật cho em nhiều ý kiến quý báu trình nghiên cứu đề tài luận văn Em xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo giảng dạy em, đặc biệt TSKH Trần Hồi Linh thầy giáo Bộ môn Đo lường THCN - Khoa Điện - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội tạo điều kiện giúp đỡ em hoàn thành đề tài tốt nghiệp Xin cám ơn tất bè bạn nhiệt tình giúp đỡ, động viên góp ý cho luận văn Và cuối cùng, em xin dành tất lịng biết ơn kính trọng sâu sắc tới bố mẹ em, người sinh thành, nuôi dưỡng em nên người, tạo điều kiện cho em sống học tập cách tốt để vươn tới ước mơ, hoài bão Trong khoảng thời gian khơng dài, em nỗ lực cố gắng để hoàn thành luận văn tốt nghiệp này, song chắn tránh khỏi sai sót Vì vậy, em mong bảo thầy cô giáo để luận văn hoàn thiện MỤC LỤC Lời cảm ơn Mục lục Bảng ký hiệu chữ viết tắt Mở đầu Chương 1: Tổng quan phương pháp khắc độ dụng cụ đo cảm biến 1.1 Phương pháp khắc độ dụng cụ đo tương tự 1.2 Phương pháp khắc độ dụng cụ đo có sử dụng vi xử lý máy vi tính 1.3 Phương pháp khắc độ chuyển đổi đo lường sơ cấp Trang 8 11 13 1.3.1 Chuyển đổi đo lường so cấp 13 1.3.2 Ứng dụng vi xử lý xử lý số liệu đo cảm biến 1.3.3 Cấu trúc cảm biến thông minh 18 1.4 Ứng dụng mạng nơron cảm biến thông minh 19 20 1.4.1 Khắc độ tự động cảm biến 20 1.4.2 Hiệu chỉnh đặc tính thang đo cảm biến 22 1.5 Đề xuất phương pháp sử dụng mạng nơron để giảm sai số ngẫu nhiên khắc độ cảm biến hàm nội suy Lagrange 25 Chương 2: Cơ sở lý thuyết mạng nơron 2.1 Nơron sinh vật 2.1.1 Cấu trúc nơron 2.1.2 Các tín hiệu điện nơron 2.2 Mơ hình nơron nhân tạo 2.3 Mạng nơron nhân tạo 2.3.1 Cấu trúc mạng nơron 2.3.2 Phân loại mạng nơron 2.3.3 Một số mạng nơron nhân tạo 2.4 Học mạng nơron 2.5 Một số ứng dụng mạng nơron nhân tạo 2.6 Kết luận Chương 3: Ứng dụng mạng nơron để khắc độ tự động 27 27 27 30 31 33 33 34 34 49 51 55 57 3.1 Cơ sở lý thuyết xử lý số liệu đo 3.1.1 Tính tốn sai số ngẫu nhiên 3.1.2 Gia công kết đo 3.2 Giảm sai số ngẫu nhiên mạng nơron để khắc độ tự động thiết bị đo cảm biến 3.2.1 Đặt vấn đề 3.2.2 Xử lý số liệu đo mạng nơron để giảm sai số ngẫu nhiên 3.3 Khắc độ tự động thiết bị đo cảm biến 3.3.1 Sử dụng hàm nội suy Lagrange để khắc độ tự động 3.3 Khắc độ tự động mạng nơron Chương : Ứng dụng mạng nơron để hiệu chỉnh đặc tính thang đo cảm biến 4.1 Đặt vấn đề 4.2 Hiệu chỉnh đặc tính thang đo cảm biến sử dụng mạng nơron Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài Tài liệu tham khảo Phụ lục Phụ lục 57 57 61 66 66 68 76 76 78 83 83 86 92 95 P.1 P.6 BẢNG KÝ HIỆU A= [aij ] : Ma trận n x m chiều AT : Ma trận chuyển vị A A-1 : Ma trận nghịch đảo A Rn : Không gian thực n chiều g(.) : Hàm quan hệ phi tuyến vào f-1 : Hàm ngược hàm f W= [wik] : Ma trận trọng số liên kết n x m chiều BẢNG CHỮ VIẾT TẮT VÀ MỘT SỐ THUẬT NGỮ Adaline : Adaptive Linear Element- Phần tử nơron tuyến tính thích nghi, tên loại nơron Windrow đề xuất năm 1960 ART : Adaptive Resonance Theory- Thuyết cộng hưởng thích nghi Một loại mạng xây dựng theo lý thuyết BAM : Bidirection Associative Memory- Một loại mạng Kosko đề xuất năm 1988 BP : Backpropagation - Thuật học lan truyền ngược CAM : Content Addressable Memory- Bộ nhớ nội dung địa hóa LMS : Least Mean Square - Tên thuật học (trung bình bình phương nhỏ nhất) LVQ : Learning Vector Quantization - Thuật học lượng hóa véctơ MIMO : Multi Input Multi Output - Hệ nhiều đầu vào nhiều đầu MNN : Artificial Neural Networks - Mạng nơron nhân tạo SISO : Single Input Single Output - Hệ đầu vào đầu RBF : Radial Basis Functions - Tên loại mạng Moody Darken đề xuất năm 1989 MỞ ĐẦU Mô sinh học tạo thành tựu khoa học kỹ thuật to lớn cho sống cơng chinh phục giới tự nhiên lồi người Mô mạng nơron sinh học lĩnh vực phát triển mạnh mẽ để tạo hệ thống thơng minh có khả ghi nhớ kinh nghiệm khứ, nhận dạng, điều khiển, định, dự đoán tương tự não người Việc nghiên cứu phát triển lý thuyết mạng nơron nhân tạo ứng dụng nhiều lĩnh vực đo lường, điều khiển, công nghệ rôbôt, truyền thông, giao thông vận tải, hàng không.v.v Mạng nơron với ưu điểm vượt trội so với hệ thống tính tốn truyền thống như: cho phép xấp xỉ ánh xạ phi tuyến tùy ý; hệ thống xử lý song song làm tăng tốc độ tính tốn cho phép đáp ứng khả tính tốn thời gian thực xác; hệ học thích nghi, mạng huấn luyện từ liệu khứ, đồng thời có khả khái quát hóa liệu vào bị thiếu khơng đầy đủ, phù hợp với hệ thống nhận dạng, chuẩn đoán kỹ thuật Với ưu điểm việc ứng dụng mạng nơron để chế tạo cảm biến thơng minh với độ xác cao điều hồn tồn cần thiết, có khả thúc đẩy phát triển kỹ thuật cơng nghệ nói chung lĩnh vực đo lường nói riêng Nội dung chủ yếu luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng mạng nơron cho khắc độ dụng cụ đo cảm biến thơng minh Luận văn bao gồm năm chương, chương phần tổng quan phương pháp khắc độ thiết bị đo bao gồm phương pháp khắc độ cho dụng cụ đo tương tự, dụng cụ đo có sử dụng vi xử lý máy vi tính chuyển đổi đo lường sơ cấp Chương nêu hướng ứng dụng mạng nơron cho việc xử lý số liệu đo hiệu chỉnh đặc tính thang đo cảm biến Chương trình bày phần lý thuyết sở mạng nơron cho việc nghiên cứu ứng dụng việc xử lý số liệu nhằm giảm sai số ngẫu nhiên, khắc độ tự động đặc tính hiệu chỉnh sai số hệ thống cảm biến Ở chương 3, tác giả tập trung vào việc nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo để xử lý số liệu đo ngẫu nhiên nhằm giảm sai số ngẫu nhiên, từ giá trị lấy mẫu xử lý để giảm sai số ngẫu nhiên mạng nơron đề xuất sử dụng hàm nội suy Lagrange để khắc độ tự động đường đặc tính cảm biến thơng minh Đồng thời chương nghiên cứu việc ứng dụng mạng nơron để khắc độ tự động đặc tính cảm biến đảm bảo độ xác cao Chương nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để hiệu chỉnh đặc tính thang đo cảm biến đảm bảo giới hạn sai số cho phép Chương đánh giá kết đạt hướng nghiên cứu dựa kết đề tài Chương TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP KHẮC ĐỘ CỦA DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN 1.1 Phương pháp khắc độ dụng cụ đo tương tự Dụng cụ đo tương tự loại dụng cụ đo mà số đại lượng liên tục tỉ lệ với đại lượng đo liên tục Trong dụng cụ đo tương tự người ta thường dùng thị điện, tín hiệu vào dịng điện cịn tín hiệu góc quay phần động (kim chỉ) di chuyển bút ghi giấy (dụng cụ tự ghi) Các cấu thị thường dùng máy đo đại lượng dịng điện, điện áp, cơng suất, tần số, góc pha, điện trở.v.v Những dụng cụ dụng cụ đo chuyển đổi thẳng Tức thực việc biến lượng điện từ thành lượng học làm quay phần động góc α so với phần tĩnh Như α = F(x), với x đại lượng điện ( dòng hay áp tích hai dịng điện) α= dwe D dα , Đối với thị điện ta có phương trình đặc tính thang đo D mômen cản riêng We lượng điện từ trường Từ phương trình ta biết đặc tính thang đo tính chất cấu thị Do cấu thị điện tồn nhiều mômen mômen ma sát, mômen cản dịu, mômen động lượng nên để xác định dạng thang đo cấu thị thường sử dụng phương pháp đồ thị Bằng thực nghiệm ta xây dựng đường cong mômen quay M d = f(α) với giá trị X khác Ví dụ với cấu thị điện từ ta xây dựng đường cong mômen quay 1, 2, 3, với giá trị X tương ứng 40, 60, 80 100% X n (Xn- trị số dòng điện định mức làm kim lệch toàn thang) Trong trường hợp đồ thị hình 1.1 Xn =In=50mA Các đường cong mơmen quay Mq cắt đường mômen cản Mc điểm A, B, C, D Từ giao điểm A, B, C, D ta có vị trí cân α = 30°, 50°, 70°, 90° tương ứng với giá trị X=20, 30, 40, 50 mA Như ta có thang đo cấu thị điện từ theo đơn vị đại lượng X đầu vào Mq X=100%Xn (I= 50 mA) X=80%Xn (I= 40 mA) X=60%Xn (I= 30 mA) X=40%Xn (I= 20 mA) 0° 30° 50° 70° 90° α 20 30 40 50 X(mA) Hình 1.1 : Xác định thang đo phương pháp đồ thị Tuỳ thuộc vào phương trình đặc tính thang đo mà thang đo tuyến tính (ví dụ : cấu thị từ điện) phi tuyến (ví dụ : cấu thị điện từ , điện động, tĩnh điện) Nếu thang đo phi tuyến ta thường để thang đo đạt tương đối Đối với cấu thị từ điện ta có phương trình đặc tính thang đo α= BswI D = K.I Trong [TL3] B- Độ từ cảm nam châm vĩnh cửu s- Diện tích khung dây w- số vịng dây α- góc lệch khung dây so với vị trí ban đầu Góc lệch α tỉ lệ thuận với dịng điện I nên đặc tính thang đo dL I Cơ cấu thị điện từ có phương trình đặc tính α= D dα [TL3] Góc quay tỉ lệ với bình phương dịng điện thang đo khơng Ngồi dL dα đặc tính thang đo lại phụ thuộc vào tỉ số đại lượng phi tuyến Để cho đặc tính thang đo cần phải tính tốn cho góc lệch α dL dα thay đổi tỉ số thay đổi theo quy luật tỉ lệ nghịch với dòng điện Như đường cong tổng hợp đường tuyến tính với độ xác định α dL d I2 I dL Hình 1.2 : Đặc tính thang đo với dα dL d I, L điều chỉnh Cơ cấu thị điện động có phương trình đặc tính thang đo dM 12 I1 I trường hợp dòng chiều I1 I2 : α= dα dM 12 cos ϕ [TL3] Trong trường hợp I1I2 dòng xoay chiều ta có α= dα D Như góc lệch α phụ thuộc vào tích I1I2 nên thang đo khơng Có thể thay đổi vị trí cuộn dây để dM 12 dα thay đổi tỉ số theo hàm ngược với I1I2 nhằm đạt thang đo (thường từ 20%÷100% thang đo chia cịn 20% đầu thang đo chia khơng đều) Đối với Lơgơmét điện động ta có phương trình đặc tính thang đo α= F ( I cos ( I , I ) I cos ( I , I ) ) [TL3] Khi cos(I,I1)=cos(I,I2)=1 tức dòng điện chạy qua F cuộn động cuộn tĩnh đồng pha α = với tỉ số hai dịng điện I1 I2 ( ) Như góc lệch α tỉ lệ Cơ cấu thị sắt điện động có phương trình đặc tính thang đo : α=k1s2 w2I1I2cos(I1,I2), góc lệch α tỉ lệ với tích hai dịng điện Đối với cấu thị tĩnh điện ta có phương trình đặc tính thang đo α= U dC dα [TL3] Như góc lệch α tỉ lệ với bình phương điện áp U Đặc tính dC dα thang đo không (bậc hai) phụ thuộc vào tỉ số đại lượng phi tuyến Trong thực tế đặc tính thang đo cần phải tính tốn dC dα cho góc lệch α thay đổi tỉ số thay đổi tỉ lệ nghịch với điện áp đường cong tổng hợp đường tuyến tính với độ xác định Giống trường hợp cấu thị điện từ Đối với cấu thị tự ghi đầu vào thường dòng điện biến thiên theo thời gian i(t) đầu đường quan hệ α(t) Đường ghi băng giấy phối hợp hai chuyển động y=α=f(i) x=Kt Theo cách ghi phân loại cấu tự ghi làm ba loại : loại thứ ghi đường cong liên tục; loại thứ hai ghi đường cong rời rạc; loại thứ ba in số lên băng giấy Nhận xét : dụng cụ đo tương tự thị kim sai số phi tuyến đưa lên thang đo mà khơng thiết phải tuyến tính hóa đặc tính phi tuyến dụng cụ đo số 1.2 Phương pháp khắc độ dụng cụ đo có sử dụng vi xử lý máy vi tính [TL3]