nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo tuyến tính hóa đặc tuyến của cảm biến đo nồng độ khí mq135

MỞ ĐẦU Quá trình phát triển kỹ thuật đo kỹ thuật cảm biến gắn bó chặt chẽ với trình phát triển chung sản xuất nghiên cứu khoa học công nghệ Các phép đo bắt nguồn từ nhu cầu sản xuất đời sống nhân loại Mục tiêu ứng dụng phục vụ sản xuất, phục vụ người Càng ngày đại lượng đo ngày nhiều hơn, độ xác phép đo ngày nâng cao Xã hội phát triển, sản xuất phát triển đặt yêu cầu cao cho đo lường Đo lường ngày phát triển ngày có bước tiến vượt bậc Cũng lĩnh vực của sản xuất hay khoa học kỹ thuật khác, thành công gắn liền với vấn đề phải giải Kỹ thuật vi xử lý tạo cách mạng kỹ thuật đo mà thành công rõ nét đời cảm biến thông minh Những cảm biến có khả chương trình hóa phép xử lý số liệu, thuật toán gia công thông tin đo Ngoài cảm biến đo lường có kích thước vô nhỏ gọn mà tính ngày nhiều gắn với hướng nghiên cứu sau: - Nghiên cứu, thiết kế chế tạo nguyên lý mới, để mở rộng dải đo cho cảm biến giảm kích thước vật liệu chế tạo - Tăng thêm tính cảm biến truyền thống: mở rộng dải đo, tăng độ nhạy độ xác chuyển đổi sơ cấp Ví dụ chọn phương pháp đo phù hợp để tăng độ xác… - Cấu trúc hóa cho nhỏ gọn cảm biến, tích hợp số tính cảm biến chíp vi mạch nhỏ Chuyên đề đề cập đến hướng nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo tuyến tính hóa đặc tuyến cảm biến đo nồng độ khí Mq135 Chương NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ CHẾ TẠO CẢM BIẾN ĐO NỒNG ĐỘ KHÍ NH3 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện ngành chăn nuôi truyền thống nói chung chăn nuôi gà nói riêng phải đối mặt với vấn đề nan giải gây ô nhiễm nghiêm trọng môi trường nước không khí [4] Sự ô nhiễm tạo mùi hôi khí độc ảnh hưởng đến sức khỏe gia cầm đặc biệt người Do xử lý chất thải không tốt, dụng cụ đo kiểm soát môi trường khí thường xuyên, nên khí NH3 phát tán, gây bệnh đường hô hấp cho vật nuôi đặc biệt gây nguy hiểm cho người Vì việc đề xuất sản xuất thiết bị đo, giám sát cảnh báo nồng độ khí độc hại trang trại nuôi gà cần thiết, đáp ứng xu phát triển bảo vệ môi trường theo nhu cầu giám sát cấp quản lý Thiết bị đo khí NH3 đáp ứng yêu cầu sau: Dải đo: 10 – 300ppm Thiết bị có kích thước nhỏ gọn (có thể cầm tay), hiển thị trực tiếp nồng độ khí lên LCD, cảnh báo đèn LED còi báo động…), Thiết bị làm việc môi trường công nghiệp, chống nước, bụi chống nhiễu lớn từ máy biến áp, Lưu trữ số liệu, truyền trao đổi số liệu với nhớ thiết bị máy tính, Thiết bị chạy nguồn điện lưới pin, Có khả kết nối với máy tính từ xa qua mạng di động GPRS/GSM Đặc biệt giá thành sản phẩm phải rẻ để tất trang trại nhỏ lẻ trang bị được; Chính yêu cầu giá thành nội địa hóa thiết bị đo NH mà cảm biến MQ135 đề xuất, cảm biến loại nhạy cảm với số loại khí yếu tố quan trọng đặc tính đầu phi tuyến 1.2 PHÂN TÍCH VÀ LỰA CHỌN THIẾT BỊ ĐO VÀ GIÁM SÁT KHÍ NH3 CHO TRANG TRẠI 1.2.1 Chỉ tiêu kỹ thuật môi trường không khí chuồng nuôi Theo QCVN 01 - 99: 2012/BNNPTNT [11] quy định tiêu thông số kỹ thuật nồng độ khí cho môi trường không khí chuồng nuôi bảng Bảng 1.1: Yêu cầu vệ sinh môi trường không khí chuồng nuôi STT Tên tiêu Đơn vị Giới hạn max Nhiệt độ C 18-32 Độ ẩm % 80 Tốc độ gió m/s 2.5 Độ bụi Mg/m3 0.3 Độ ồn dB 75 Độ nhiễm khuẩn không khí Vk/m3 NH3 ppm 10 H2S ppm 4x103 Dựa tiêu kỹ thuật quy định bảng 1.1, đưa thiết kế thiết bị đo khí NH3 Khi có thông số trang trại chăn nuôi có biện pháp xử lý: Bao gồm biện pháp học, lý học, hóa học sử dụng để khử mùi, loại bỏ tác nhân gây hại cho người gia cầm tiêu nồng độ cho phép 1.2.2 Mô hình nhiệm vụ xây dựng thiết bị đo Trong mô hình 1.1, thiết bị đo có khối sau: Khối chuẩn hóa tín hiệu; Bộ nhớ dung lượng cao (thẻ nhớ SD); Màn hình hiển thị LCD; Khối vi xử lý trung tâm; Sensor; Và khối kết nối mạng từ xa Hình 1.1 Sơ đồ khối thiết bị đo Sensor làm nhiệm vụ thu thập thông tin đo từ đối tượng, biến đại lượng cần đo thành đại lượng điện, tín hiệu sau cảm biến đưa vào chuẩn hóa tín hiệu (CHTH), CHTH làm nhiệm vụ tạo tín hiệu chuẩn (thường điện áp từ đến V), đưa tín hiệu vào vi xử lý trung tâm Bộ ADC tích hợp sẵn vi xử lý trung tâm biến thành tín hiệu số Kết đưa hiển thị trực tiếp LCD, truyền lên PC, hay ghi vào nhớ (SD) Để đo nồng độ khí NH3 trang trại thông thường người ta đo vị trí: góc chuồng chuồng hở đo điểm thoát khí chuồng chuồng kín Mỗi tháng đo đợt, đợt đo ngày liên tiếp, thời điểm đo: 6h, 12h, 18h, 23h [12] Như ta cần hệ thống tích hợp đầu đo Tín hiệu đo từ điểm đo gọi Slave thu thập Master trung tâm có kết nối với PC để xử lý liệu qua mạng Hình 1.2 Sơ đồ nhiều điểm đo trang trại 1.2.3 Chức khối Khối sensor Các thiết bị phân tích khí truyền thống có độ xác cao biết đến ‘sắc ký khí’, ‘thiết bị phân tích phổ linh động ion’, ‘thiết bị phân tích phổ khối lượng’ ‘thiết bị phân tích phổ hấp thụ hồng ngoại’ sử dụng Tuy nhiên, thiết bị có hạn chế là: kích thước lớn, cấu tạo phức tạp, giá thành cao, trình vận hành sử dụng thiết bị khó khăn thời gian phân tích dài Để đáp ứng với yêu cầu thực tế, cảm biến khí hóa học sở vật liệu dạng rắn (solid-state chemical gas sensor), cảm biến độ dẫn điện (hay gọi cảm biến bán dẫn), cảm biến nhiệt xúc tác, cảm biến điện hóa, cảm biến dựa hiệu ứng trường số linh kiện bán dẫn,… nghiên cứu ứng dụng rộng rãi Cảm biến thông dụng MQ135 Cụ thể, nguyên lý hoạt động mô tả cảm biến sau: MQ135 loại cảm biến khí có độ nhạy cao với khí NH nên dùng để phát khí NH3 Cảm biến có hình dạng hình Hình 1.3 Sensor MQ135 Khối chuyển đổi chuẩn hóa tín hiệu Tín hiệu từ sensor thường có áp độ lớn nhỏ (cỡ mV), nên tín hiệu từ sensor cần phải qua chuyển đổi chuẩn hóa tín hiệu (CHTH) để khuếch đại đạt độ lớn ÷ V trước đưa vào khối ADC vi xử lư trung tâm Sơ đồ nguyên lý khối chuẩn hóa tín hiệu thể hình 1.5 Mạch sử dụng khuếch đại đo lường AD620 để khuếch đại điện áp từ sensor AD620 IC khuếch đại vi sai cho chất lượng cao Với khả dễ dàng điều chỉnh hệ số khuếch đại từ 1000 cách thay đổi giá trị điện trở khuếch đại đặt vào hai phần tử khuếch đại thuật toán nằm bên IC Đặc tính khuếch đại phụ thuộc vào nhiệt độ (điện áp offset tối đa 0.6µV/ºC) Điện áp từ sensor MQ135 MQ136 cấp mức 3,75V] vẽ hình 3.7 Hình 3.6 Phương án chọn điểm [ppm, Vout] 27 Hình 3.7 Ba đoạn tuyến tính hóa chọn 3.2.2 Phương án tuyến tính hóa theo đoạn Dựa vào đặc tính xây dựng ta lấy điểm hình 3.8: Hình 3.8 Phương án chọn điểm [ppm, Vout] 28 Ta có tọa độ điểm hình 3.8 là: [0,0435; 2,]; [0,564; 3,5]; [0,945; 3,75] [1,71; 4] Tương ứng với đoạn tuyến tính [0→2V]; [2→3V]; [3 →3,75V] [3,75 →4V] vẽ hình 3.9 Hình 3.9 Bốn đoạn tuyến tính hóa chọn 3.2.3 Phương án tuyến tính hóa theo đoạn Hình 3.10 Phương án chọn điểm [ppm, Vout] 29 Hình 3.11 Năm đoạn tuyến tính hóa chọn Dựa vào đặc tính xây dựng ta lấy điểm hình 3.10: Ta có tọa độ điểm hình 3.10 là: [0,0175; 1,5,]; [0,0985; 2,5]; [0,227; 3]; [0,945; 3,75] [1,71; 4] Tương ứng với đoạn tuyến tính [0→1,5V]; [1,5→2,5V]; [2,5 →3V]; [3→3,75V] [3,75 →4V] vẽ hình 3.11 Sau thực tuyến tính hóa theo phương án là: đoạn, đoạn đoạn ta có sai số trung bình phương án so với đường cong chuẩn cũ theo bảng 3.1 sau: Bảng 3.1 Bảng sai số trung bình phương pháp tuyến tính hóa đoạn STT Phương pháp Sai số trung bình (ppm) Tuyến tính đoạn 0,1029 Tuyến tính đoạn 0,0629 Tuyến tính đoạn 0,0614 Ta nhận thấy tuyến tính hóa nhiều đoạn sai số giảm đường tuyến tính gần với đường cong ban đầu Tuy nhiên 30 chọn nhiều điểm việc tính toán phức tạp, số điểm lớn gây khó khăn việc thiết kế phương tiện đo Để khắc phục nhược điểm người ta thường dùng phương pháp ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để tuyến tính hóa đặc tính cảm biến cho dạng đường cong gần giống dạng ban đàu với sai số nhỏ 3.3 TUYẾN TÍNH HÓA ĐẶC TÍNH CỦA CẢM BIẾN ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO 3.3.1 Ứng dụng mạng MLP dựa điểm, điểm điểm ta viết chương trình vẽ đặc tính tính toán sai số sau: ppm=0:0.001:2; Vout=100./(20+6.486.*1.*ppm.^-0.486) ppm_1 = [0 0.017 0.043 0.099 0.227 0.564 0.945 1.708] Vout_1 = [0 1.5 2.5 3.5 3.75 4] grid on x3 = Vout_1([1 8]); d3 = ppm_1([1 8]); x4 = Vout_1([1 8]); d4 = ppm_1([1 8]); x5 = Vout_1([1 8]); d5 = ppm_1([1 8]); %%% doan MLP3=newff(x3,d3,[2 1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); MLP3.trainParam.epochs=20; MLP3.divideParam.trainRatio = 1; 31 MLP3.divideParam.valRatio = 0; MLP3.divideParam.testRatio = 0; MLP3_post = train(MLP3,x3,d3); y_post=sim(MLP3_post,x3); y_postAll=sim(MLP3_post,Vout); figure(1) plot(ppm,Vout, d3,x3,'o',y_post,x3,'*',y_postAll,Vout) %%% doan MLP4=newff(x4,d4,[2 1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); MLP4.trainParam.epochs=20; MLP4.divideParam.trainRatio = 1; MLP4.divideParam.valRatio = 0; MLP4.divideParam.testRatio = 0; MLP4_post = train(MLP3,x3,d3); y_post=sim(MLP4_post,x4); y_postAll=sim(MLP4_post,Vout); figure(1) plot(ppm,Vout, d4,x4,'o',y_post,x4,'*',y_postAll,Vout) %%%% doan MLP5=newff(x5,d5,[3 1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); MLP5.trainParam.epochs=20; MLP5.divideParam.trainRatio = 1; MLP5.divideParam.valRatio = 0; 32 MLP5.divideParam.testRatio = 0; MLP5_post = train(MLP5,x5,d5); y_post=sim(MLP5_post,x5); y_postAll=sim(MLP5_post,Vout); y_Linear = interp1(x5,d5,Vout); figure(1) plot(ppm,Vout, d5,x5,'o',y_post,x5,'*',y_postAll,Vout,'k',y_Linear,Vout,'r') err_MLP=mean(abs(y_postAll-ppm)) err_Linear=mean(abs(y_Linear-ppm)) 3.3.2 Kết thu Đặc tính thu tuyến tính hóa mạng nơ ron Hình 3.12 Đặc tính thu chọn đoạn 33 Hình 3.13 Đặc tính thu chọn đoạn Hình 3.14 Đặc tính thu chọn đoạn Dựa vào hình 3.12-3.14 ta nhận thấy chọn điểm, điểm với chọn điểm điểm học huấn luyện không trùng khớp (khi chọn điểm 34 học khớp), nhiên dạng đường cong trường hợp chọn nhiều điểm lại gần với đường cong thực tế So sánh phương pháp tuyến tính hóa đường thẳng tuyến tính hóa theo mạng nơ ron Vẽ đường đặc tính hệ trục tọa độ tương ứng với phương án ta có đạng đặc tính thu hình 3.12; 3.13 3.14 Với sai số trung bình phương pháp tuyến tính hóa đoạn phương pháp sử dụng mạng nơ ron MLP ta tính bảng 3.2: Bảng 3.2 Sai số trung bình phương pháp STT Số điểm chọn Sai số phương Sai số phương pháp pháp tuyến tính hóa tuyến tính hóa theo đoạn (ppm) mạng nơ ron (ppm) điểm 0,1029 0,0628 điểm 0,0629 0,0249 điểm 0,0614 0,0222 35 Hình 3.15 Ba đặc tính tương ứng với phương pháp chọn điểm Hình 3.16 Ba đặc tính tương ứng với phương pháp chọn điểm 36 Hình 3.17 Ba đặc tính tương ứng với phương pháp chọn điểm Dựa vào hình 3.15 – 3.17, kết bảng 3.2, ta nhận thấy sử dụng phương pháp ứng dụng mạng MLP để tuyến tính hóa đặc tính cảm biến cho đặc tính Vout=f(ppm) “tốt” so với phương pháp tuyến tính hóa đoạn Tốt có nghĩa phương pháp cho sai số trung bình nhỏ dạng dường cong đạt gần với dạng đường cong lý thuyết cảm biến 37 KẾT LUẬN Trong chuyên đề giải số vấn đề sau: - Nghiên cứu, thiết kế chế tạo cảm biến đo nồng độ khí NH sử dụng Mq135 - Xây dựng công thức toán học từ làm sở cho việc mô đặc tính đầu Mq135 - Tuyến tính hóa đặc tính đầu cho Mq135 hai phương pháp: Tuyến tính hóa theo đoạn tuyến tính hóa ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo kết chứng minh dùng phương pháp tuyến tính hóa đặc tính đầu sử dụng mạng nơ ron cho kết tốt Bởi cho dạng đặc tính gần giống với đặc tính lý thuyết Mq135 sai số trung bình toan dải đo nhỏ - Tuy nhiên nhiều nguồn khí chuẩn để kiểm chuẩn đầu cho cảm biến Hướng phát triển chuyên đề: - Tạo số lượng nhiều điểm đo khí chuẩn để lấy mẫu từ làm sở liệu đầu vào cho toán luyện mạng nơ ron - Ứng dụng mạng nơ ron để thông minh hóa cảm biến Mq135 như: bù sai số nhiệt độ độ ẩm… 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước Hệ mờ mạng nơ ron ứng dụng, NXB KH&KT, 2003 [2] Cao Minh Quyền, Thông minh hóa cảm biến đo lường sở mạng nơ ron nhân tạo, Luận án Tiến sỹ, 2005 [3] Lê Văn Doanh đồng tác giả, Các cảm biến đo lường điều khiển, NXB KH&KT, 2004 [4] Nguyễn Thị Tuyết Lê tác giả, Sử dụng độn lót chuồng lên men vi sinh vật chăn nuôi gà đẻ trứng Lương Phượng, Tạp chí Khoa học phát triển, 2013, Tập 11, số 2: 209-216 [5] Nguyễn Đình Thúc, Mạng nơ ron phương pháp ứng dụng, NXB Giáo dục, 2000 [6] MQ135,datasheet [7] Phạm Thượng Hàn đồng tác giả, Kỹ thuật đo lường đại lượng vật lý tập 1,2, NXB Giáo dục, 2003 [8] Phạm Thượng Hàn đồng tác giả, Bù sai số hệ thống sở ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo, Báo cáo Khoa học hội nghị Đo lường toàn quốc, 2005 [9] Phạm Thượng Hàn đồng tác giả, Bù sai số gây yếu tố ảnh hưởng cảm biến nơ ron, Báo cáo Khoa học hội nghị Đo lường toàn quốc, 2005 [10] Phạm Thị Ngọc Yến đồng tác giả, Cơ sở Matlab ứng dụng, NXB KH&KT, 1999 [11] Tiêu chuẩn QCVN 01 - 99: 2012/BNNPTNT 39 [12] Trần Hữu Tùng, Nghiên cứu thực trạng môi trường, sức khỏe người chăn nuôi gia cầm giải pháp can thiệp, Luận án TS, Hà nội 2013 [13] Trần Hoài Linh, Mạng nơ ron ứng dụng xử lý tín hiệu, NXB Bách Khoa Hà nội, 2014 Tiếng Anh [14] David M.Skapura, Building Neural Networks, ACM Press, 1996 [15] Gerald L.Anderson, David M.Hadden The gas Monitoring HandBook New York 1999 [16] Jacob Fraden, Handbook of Modern Sensors, Springer 40 MỤC LỤC 41 [...]... Ứng dụng MNN trong tuyến tính hóa đặc tính của chuyển đổi sơ cấp Với những ưu điểm lý thuyết về mạng nơ ron nhân tạo đã có những nghiên cứu và ứng dụng thành công nhiều trong thực tế như trên, đặc biệt là trong lĩnh vực đo lường như các công trình [2; 13] đã ứng dụng mạng nơ ron để thông minh hóa cảm biến đo nhiệt độ như tuyến tính hóa đặc tính, bù sai số hệ thống … Mô hình cảm biến ứng dụng mạng nơ. .. nếu ta tuyến tính ít đo n thẳng thì cách tạo hàm đơn giản tuy nhiên sai số ∆y sẽ lớn Còn nếu ta xác định nhiều đo n thẳng thì sai số sẽ nhỏ nhưng lại phức tạp Do vậy ngày nay người ta thường dùng mạng nơ ron để tuyến tính hóa đặc tính của cảm biến 2.4.2 Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để tuyến tính hóa đặc tính của cảm biến 1 Vị trí của chuyên ngành mạng nơ ron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu Một trong... sensor), cảm biến độ dẫn điện (hay còn gọi là cảm biến bán dẫn), cảm biến nhiệt xúc tác, cảm biến điện hóa, cảm biến dựa trên hiệu ứng trường của một số linh kiện bán dẫn,… được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi Cảm biến thông dụng đo NH 3 là MQ135 Cụ thể, nguyên lý hoạt động và mô tả của các cảm biến này như sau MQ135 là loại cảm biến khí có độ nhạy cao với khí NH 3 nên được dùng để phát hiện khí NH3 Cảm biến. .. nhược điểm này người ta thường dùng phương pháp ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để tuyến tính hóa đặc tính của cảm biến sẽ cho dạng đường cong gần giống như dạng ban đàu với sai số nhỏ hơn 3.3 TUYẾN TÍNH HÓA ĐẶC TÍNH CỦA CẢM BIẾN ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO 3.3.1 Ứng dụng mạng MLP dựa trên 3 điểm, 4 điểm và 5 điểm ta viết chương trình vẽ đặc tính và tính toán sai số như sau: ppm=0:0.001:2; Vout=100./(20+6.486.*1.*ppm.^-0.486)... (3.1) Điện trở của cảm biến: V  RS =  C − 1÷×RL V  out  (3.2) Trong mạch trên điện trở RL kết hợp với điện trở của cảm biến (RAB) tạo thành mạch phân áp Điện áp trên RL tỷ lệ thuận với nồng độ khí mà cảm biến cảm nhận được 3.1.2 Xây dựng đặc tính đầu ra của cảm biến Dựa vào đặc tính logarit của cảm biến trên hình 3.3 [6]: 23 Hình 3.3 Đặc tính logarit của cảm biến Dạng tổng quát của đường thẳng... của cảm biến được hạn chế trong chuyên đề này là tuyến tính hóa đường đặc tính của chuyển đổi sơ cấp 2.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP TUYẾN TÍNH HÓA ĐẶC TÍNH CỦA CẢM BIẾN 2.4.1 Phương pháp xấp xỉ tuyến tính từng đo n y2 y y3 y1 y=f(x) y0 ∆y x x0 x0 x1 x1 x2 x2 x3 x3 x Hình 2.3 Phương pháp xấp xỉ tuyến tính từng đo n 12 Nếu muốn xây dựng hàm gần đúng có dạng tuyến tính gấp khúc như hình 2.3 thì từng đo n tuyến tính. .. quan hệ hàm số của đại lượng đầu ra so với đại lượng đầu vào của cảm biến Mq135 Vout=f(ppm) 3.1.3 Mô phỏng đặc tính đầu ra của cảm biến Vout=f(ppm) Dựa vào công thức 3.9 ta mô phỏng đặc tính trên Simulink Matlab như hình 3.4 Hình 3.4 Mô hình mô phỏng trên Simulink Đặc tính mô phỏng được của cảm biến như hình 3.5: Hình 3.5 Đặc tính đầu ra Vout = f (ppm) của cảm biến Mq135 26 Dựa vào đặc tính hình vẽ thu... trình luyện mạng lại có thể thực hiện khi thiết kế MNN, nghĩa là ngoài quá trình đo Chính điều này cho phép rút ngắn thời gian thực hiện phép đo, giảm thời gian xử lý thông tin trong quá trình đo Chương 3 TUYẾN TÍNH HÓA ĐẶC TÍNH CỦA CẢM BIẾN MQ135 3.1 XÂY DỰNG ĐẶC TÍNH CỦA CẢM BIẾN MQ135 3.1.1 Đặc tính chung Các thiết bị phân tích khí truyền thống có độ chính xác cao được biết đến như là ‘sắc ký khí , ‘thiết... 2 phương pháp tuyến tính hóa đường thẳng và tuyến tính hóa theo mạng nơ ron Vẽ cả 3 đường đặc tính trên cùng một hệ trục tọa độ tương ứng với các phương án ta có các đạng đặc tính thu được như trên các hình 3.12; 3.13 và 3.14 Với các sai số trung bình giữa 2 phương pháp tuyến tính hóa từng đo n và phương pháp sử dụng mạng nơ ron MLP ta tính được như bảng 3.2: Bảng 3.2 Sai số trung bình của 2 phương... tự động thao tác: truyền thông tin trong các cảm biến và trạm về số liệu đo trong mạng - Bảo quản, bảo trì thường xuyên - Chuẩn hóa giao diện 2.2 CẤU TRÚC CHUNG CỦA CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG Mỗi cảm biến đo lường cơ bản có 3 bộ phận chính là: - Chuyển đổi sơ cấp (CĐSC) - Mạch đo (MĐ) - Cơ cấu chỉ thị (CCCT) Hình 2.1 Cấu trúc cơ bản của dụng cụ đo 2.3 CẤU TRÚC CỦA CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG THÔNG MINH Cấu trúc chung của ... pháp ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để tuyến tính hóa đặc tính cảm biến cho dạng đường cong gần giống dạng ban đàu với sai số nhỏ 3.3 TUYẾN TÍNH HÓA ĐẶC TÍNH CỦA CẢM BIẾN ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN... pháp: Tuyến tính hóa theo đo n tuyến tính hóa ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo kết chứng minh dùng phương pháp tuyến tính hóa đặc tính đầu sử dụng mạng nơ ron cho kết tốt Bởi cho dạng đặc tính gần... tính cảm biến 2.4.2 Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để tuyến tính hóa đặc tính cảm biến Vị trí chuyên ngành mạng nơ ron ứng dụng xử lý tín hiệu Một mục đích ngành trí tuệ nhân tạo nghiên cứu phát