1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN

97 564 1
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 97
Dung lượng 843,04 KB

Nội dung

LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN NỘI DUNG GỒM 5 CHƯƠNG

1 Luận văn : Dụng cụ đo cảm biến BẢNG KÝ HIỆU A= [a ij ] : Ma trận n x m chiều. A T : Ma trận chuyển vị của A. A -1 : Ma trận nghịch đảo của A. R n : Không gian thực n chiều. g(.) : Hàm quan hệ phi tuyến vào ra. f -1 : Hàm ngược của hàm f. W= [w ik ] : Ma trận trọng số liên kết n x m chiều. 1. BẢNG CHỮ VIẾT TẮT MỘT SỐ THUẬT NGỮ Adaline : Adaptive Linear Element- Phần tử nơron tuyến tính thích nghi, tên loại nơron do Windrow đề xuất năm 1960. ART : Adaptive Resonance Theory- Thuyết cộng hưởng thích nghi. Một loại mạng được xây dựng theo lý thuyết này. BAM : Bidirection Associative Memory- Một loại mạng do Kosko đề xuất năm 1988. BP : Backpropagation - Thuật học lan truyền ngượ c. CAM : Content Addressable Memory- Bộ nhớ nội dung được địa chỉ hóa. 2 LMS : Least Mean Square - Tên một 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 ra. MNN : Artificial Neural Networks - Mạng nơron nhân tạo SISO : Single Input Single Output - Hệ một đầu vào một đầu ra. RBF : Radial Basis Functions - Tên một loại mạng do Moody Darken đề xuất năm 1989. 3 MỞ ĐẦU Mô phỏng sinh học đã tạo ra những thành tựu khoa học kỹ thuật to lớn cho cuộc sống công cuộc chinh phục thế giới tự nhiên của loài người. Mô phỏng mạng nơron sinh học là một trong những lĩnh vực đang được phát triển mạnh mẽ để tạo ra những hệ thống thông minh có những khả năng như ghi nhớ kinh nghiệm quá khứ, nhận d ạng, điều khiển, ra quyết định, dự đoán .tương tự như bộ não người. Việc nghiên cứu phát triển lý thuyết mạng nơron nhân tạo đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như đo lường, điều khiển, công nghệ rôbôt, truyền thông, giao thông vận tải, hàng không.v.v . Mạng nơron với những ưu điểm vượt trội so với các hệ thống tính toán truyền thống như: cho phép xấp xỉ những ánh xạ phi tuyến tùy ý; là hệ thống xử lý song song làm tăng tốc độ tính toán cho phép đáp ứng khả năng tính toán thời gian thực chính xác; là hệ học thích nghi, khi mạng được huấn luyện từ các dữ liệu quá khứ, đồng thời có khả năng khái quát hóa khi dữ liệu vào bị thiếu hoặc không đầy đủ, phù hợp với các hệ thống nhận dạng, chuẩn đoán kỹ thuật . Với những ưu điểm trên việc ứng dụng mạng nơron để chế tạo các cảm biến thông minh với độ chính xác cao là điều hoàn toàn cần thiết, có khả năng thúc đẩy sự phát triển của kỹ thuật công nghệ nói chung lĩnh vực đo lường nói riêng. Nội dung chủ yếu của luận văn là tập trung nghiên cứu ứng dụng mạng nơron cho khắc độ dụng cụ đo cảm biến thông minh. Luận văn bao gồm năm chương, trong đó chương 1 là phần tổng quan về các phương pháp khắc độ thiết bị đo bao gồm các phương pháp khắc độ cho dụng cụ đo tương tự, dụng cụ đo có sử dụng vi xử lý hoặc máy vi tính các chuyển đổi đo lường sơ cấp. Chương này cũng nêu ra các hướ ng ứng dụng mạng nơron cho việc xử lý số liệu đo hiệu chỉnh đặc tính thang đo của cảm biến. 4 Chương 2 trình bày phần lý thuyết cơ sở của mạng nơron cho việc nghiên cứu ứng dụng trong việc xử lý số liệu nhằm giảm sai số ngẫu nhiên, khắc độ tự động đặc tính hiệu chỉnh sai số hệ thống của cảm biến. Ở chương 3, tác giả đã tập trung vào việc nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo để xử lý số li ệu đo ngẫu nhiên nhằm giảm sai số ngẫu nhiên, từ các giá trị lấy mẫu đã được xử lý để giảm sai số ngẫu nhiên bằng mạng nơron chúng tôi đề xuất sử dụng hàm nội suy Lagrange để khắc độ tự động đường đặc tính của cảm biến thông minh. Đồng thời chương này cũng đã nghiên cứu việc ứng dụng mạng nơron để khắc độ tự động đặc tính của cảm biến đảm bảo độ chính xác cao. Chương 4 nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để hiệu chỉnh đặc tính thang đo của cảm biến đảm bảo giới hạn sai số cho phép. Chương 5 đánh giá kết quả đạt được hướng nghiên cứu tiếp theo dựa trên những kết quả của đề tài. 5 Chương 1 TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP KHẮC ĐỘ CỦA DỤNG CỤ ĐO CẢM BIẾN 1.1 Phương pháp khắc độ dụng cụ đo tương tự Dụng cụ đo tương tự là loại dụng cụ đo mà số chỉ của nó là đại lượng liên tục tỉ lệ với đại lượng đo liên tục. Trong dụng cụ đo tương tự người ta thường dùng các chỉ thị cơ điện, trong đó tín hiệu vào là dòng điện còn tín hiệu ra là góc quay của phần động (kim chỉ) hoặc là di chuyển của bút ghi trên giấy (dụng cụ tự ghi). Các cơ cấu chỉ thị này thường dùng trong máy đo các đại lượng như dòng điện, điện áp, công suất, tần số, góc pha, điện trở.v.v . Những dụng cụ này chính là dụng cụ đo chuyể n đổi thẳng. Tức là thực hiện việc biến năng lượng điện từ thành năng lượng cơ học làm quay phần động một góc α so với phần tĩnh. Như vậy α = F(x), với x là đại lượng điện ( dòng hay áp hoặc là tích của hai dòng điện) Đối với chỉ thị cơ điện ta có phương trình đặc tính thang đo α α d dw D e 1 = , trong đó D là mômen cản riêng W e là năng lượng điện từ trường. Từ phương trình này ta sẽ biết được đặc tính của thang đo tính chất của cơ cấu chỉ thị. Do trong cơ cấu chỉ thị cơ điện tồn tại nhiều mômen như mômen ma sát, mômen cản dịu, mômen động lượng nên để xác định dạng thang đo của cơ cấu chỉ thị thường sử dụng phương pháp đồ thị. Bằng thực nghiệm ta xây dựng các đường cong mômen quay M d = f(α) với các giá trị X khác nhau. Ví dụ với cơ cấu chỉ thị điện từ ta xây dựng các đường cong mômen quay 1, 2, 3, 4 với các giá trị X tương ứng bằng 40, 60, 80 100% X n (X n - trị số dòng điện định mức làm kim lệch toàn thang). Trong trường hợp ở đồ thị hình 1.1 X n =I n =50mA. Các đường cong mômen quay M q cắt đường mômen cản M c tại các điểm A, B, C, D. Từ giao điểm A, B, C, D ta có các vị trí cân bằng α = 30 ° , 50 ° , 70 ° , 90 ° tương ứng với các giá trị X=20, 30, 40, 50 mA. Như vậy ta có thang đo của cơ cấu chỉ thị điện từ theo đơn vị của đại lượng X đầu vào. 6 Tuỳ thuộc vào phương trình đặc tính thang đo mà thang đo có thể là tuyến tính (ví dụ : cơ cấu chỉ thị từ điện) hoặc phi tuyến (ví dụ : cơ cấu chỉ thị điện từ , điện động, tĩnh điện). Nếu thang đo phi tuyến ta thường để thang đo đạt được tương đối đều. Đối v ới cơ cấu chỉ thị từ điện ta có phương trình đặc tính thang đo là α= BswI D 1 = K.I [TL3] Trong đó B- Độ từ cảm của nam châm vĩnh cửu s- Diện tích khung dây w- số vòng dây α- góc lệch của khung dây so với vị trí ban đầu Góc lệch α tỉ lệ thuận với dòng điện I nên đặc tính của thang đo đều. Cơ cấu chỉ thị điện từ có phương trình đặc tính là α= 2 2 1 I d dL D α [TL3]. Góc quay tỉ lệ với bình phương dòng điện do đó thang đo không đều. Ngoài M q α 0 ° 30 ° 50 ° 70 ° 90 ° X=40%X n (I= 20 mA) X=60%X n (I= 30 mA) X=80%X n (I= 40 mA) X=100%X n (I= 50 mA) 4 3 2 1 0 20 30 40 50 Hình 1.1 : Xác định thang đo bằng phương pháp đồ thị X(mA) 7 ra đặc tính thang đo lại còn phụ thuộc vào tỉ số α d dL là một đại lượng phi tuyến. Để cho đặc tính thang đo đều cần phải tính toán sao cho khi góc lệch α thay đổi thì tỉ số α d dL thay đổi theo quy luật tỉ lệ nghịch với dòng điện. Như vậy đường cong tổng hợp sẽ là đường tuyến tính với một độ chính xác nhất định. Cơ cấu chỉ thị điện động có phương trình đặc tính thang đo đối với trường hợp dòng một chiều I 1 I 2 : α= 21 12 II d dM α [TL3]. Trong trường hợp dòng xoay chiều ta có α= 21 12 cos II Dd dM ϕ α . Như vậy góc lệch α phụ thuộc vào tích I 1 I 2 nên thang đo không đều. Có thể thay đổi vị trí của các cuộn dây để thay đổi tỉ số α d dM 12 theo hàm ngược với I 1 I 2 nhằm đạt được thang đo đều (thường từ 20%÷100% thang đo có thể chia đều còn 20% đầu thang đo chia không đều) Đối với Lôgômét điện động ta có phương trình đặc tính thang đo α= ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ),cos( ),cos( 22 11 III III F [TL3]. Khi cos(I,I 1 )=cos(I,I 2 )=1 tức là dòng điện chạy qua α I, L I 2 α d dL Đặc tính thang đo ~ α d dL I 2 Hình 1.2 : Đặc tính thang đo với α d dL đã điều chỉnh 8 cuộn động cuộn tĩnh đồng pha thì α = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ 2 1 I I F . Như vậy góc lệch α tỉ lệ với tỉ số hai dòng điện. Cơ cấu chỉ thị sắt điện động có phương trình đặc tính thang đo : α=k 1 s 2 w 2 I 1 I 2 cos(I 1 ,I 2 ), góc lệch α tỉ lệ với tích hai dòng điện. Đối với cơ cấu chỉ thị tĩnh điện ta có phương trình đặc tính thang đo α= α d dCU 2 2 [TL3]. Như vậy góc lệch α tỉ lệ với bình phương điện áp U. Đặc tính thang đo không đều (bậc hai) phụ thuộc vào tỉ số α d dC là một đại lượng phi tuyến. Trong thực tế để cho đặc tính thang đo đều cần phải tính toán sao cho khi góc lệch α thay đổi thì tỉ số α d dC thay đổi tỉ lệ nghịch với điện áp đường cong tổng hợp sẽ là đường tuyến tính với một độ chính xác nhất định. Giống như trường hợp cơ cấu chỉ thị điện từ. Đối với cơ cấu chỉ thị tự ghi đầu vào thường là dòng điện biến thiên theo thời gian i(t) đầu ra là đường quan hệ α(t). Đường ghi trên băng giấ y là sự phối hợp giữa hai chuyển động y=α=f(i) x=Kt. Theo cách ghi có thể phân loại cơ cấu tự ghi làm ba loại : loại thứ nhất là ghi các đường cong liên tục; loại thứ hai là ghi các đường cong rời rạc; loại thứ ba là in số lên băng giấy. Nhận xét : trong dụng cụ đo tương tự chỉ thị kim thì sai số phi tuyến được đưa lên thang đo mà không nhất thiết phải tuyến tính hóa đặc tính phi tuyến nh ư dụng cụ đo số. 1.2 Phương pháp khắc độ dụng cụ đo có sử dụng vi xử lý hoặc máy vi tính [TL3] Việc sử dụng vi xử lý trong lĩnh vực đo lường mở ra những hướng phát triển mang lại nhiều ưu điểm cho dụng cụ đo hệ thống thông tin đo lường như : 9 - Có thể ghép nối thiết bị đo với bàn phím cho phép nhập thông tin bằng bàn phím số hoặc đặt trước giá trị đo lường hay kiểm tra của một thông số nào đó. - Có thể ghép nối với màn hình để đọc kết quả sai số - Có thể gia công kết quả đo theo các thuật toán đã định sẵn đưa ra màn hình. - Có thể nối với máy in để in kết quả đo hay tự động vẽ lại các đường cong sau khi đã gia công kết quả bằng phép xây dựng đường cong thực nghiệm. - Thay đổi toạ độ bằng cách đưa thêm vào các hệ số nhân thích hợp. - Tiến hành tính toán khi thực hiện phép đo gián tiếp hay hợp bộ hoặc đo lường thống kê. - Hiệu chỉnh được sai số của phép đo - Bù các kết quả đo bị sai l ệch do ảnh hưởng của sự biến động các thông số như nhiệt độ, độ ẩm, tần số…. - Điều khiển các khâu của dụng cụ đo cho phù hợp với đại lượng đo ví dụ : tự động chọn thang đo. - Mã hoá các tín hiệu đo - Ghép nối với kênh liên lạc để truyền số liệu đi xa. - Có thể ghép nối v ới bộ nhớ để lưu giữ số liệu của kết quả đo hay các giá trị tức thời của tín hiệu đo. Ngoài ra dụng cụ đo có sử dụng vi xử lý hoặc máy vi tính còn có khả năng tự động khắc độ. Quá trình tự động khắc độ như sau : - Đầu tiên người ta đo các giá trị của tín hiệu chuẩn, ghi vào bộ nhớ, sau đó đo các giá trị của đại lượng cần đo bằng các công cụ toán học (dưới dạng thuật toán) có thể so sánh, gia công kết quả đo loại trừ các sai số. 10 Ví dụ : Trong một Vônmét thực hiện theo phương pháp này việc khắc độ được thực hiện trước mỗi lần đo (ở chế độ đồng bộ trong). Việc bù sai số do sự lệch không của bộ khuếch đại (sự trôi điểm không chẳng hạn) sẽ được thực hiện bằng cách đo mức không (mức đất) của tín hiệu, sau đó bắt đầu đo đ iện áp chuẩn cố định từ nguồn mẫu (ví dụ như pin mẫu). Sử dụng vi xử lý hoặc máy vi tính có thể thay thế cho một loạt các thao tác mà trong dụng cụ tương tự không thực hiện được ví dụ như : phép nhân, phép tuyến tính hoá, điều khiển quá trình đo, điều khiển sự làm việc của các thiết bị vào ra v.v . 1.3 Phương pháp khắc độ các chuyển đổi đo lường s ơ cấp 1.3.1 Chuyển đổi đo lường so cấp Chuyển đổi đo lường là thiết bị thực hiện một quan hệ hàm đơn trị giữa hai đại lượng vật lý với một độ chính xác nhất định. Như vậy chuyển đổi đo lường làm nhiệm vụ biến đổi từ đại lượng vật lý này sang đại lượng vật lý khác. Mối quan hệ hàm có thể là tuy ến tính hay phi tuyến. Tuy nhiên trong kỹ thuật đo lường người ta cố gắng tạo ra các chuyển đổi tuyến tính để nâng cao độ chính xác của phép đo. Chuyển đổi đo lường sơ cấp là các chuyển đổi đo lường mà đại lượng vào là đại lượng không điện đại lượng ra của nó là đại lượng điện. Phương trình đặc tính của chuyển đổi Y=f(X) Trong đó X-là đại lượng không điện cần đo Y-đại lượng điện sau chuyển đổi Hàm đặc tính của chuyển đổi là một hàm đồng biến hoặc nghịch biến. Khi chuyển đổi sơ cấp được đặt trong một vỏ hộp có kích thước hình dáng phù hợp với vị trí điểm đo hoặc có khi tích hợp với mạch đo để tạo thành một dụng cụ được gọi là đầu đo, bộ cảm biến hoặc là sensor. Để có được đặc tính của chuyển đổi sơ cấp người ta thường làm thực nghiệm để tìm ra mối quan hệ giữa X Y. Mối quan hệ này thường là phi . Một loại mạng do Kosko đề xuất năm 1988. BP : Backpropagation - Thuật học lan truyền ngượ c. CAM : Content Addressable Memory- Bộ nhớ nội dung được địa. loại mạng do Moody và Darken đề xuất năm 1989. 3 MỞ ĐẦU Mô phỏng sinh học đã tạo ra những thành tựu khoa học kỹ thuật to lớn cho cu c sống và công cu c chinh

Ngày đăng: 05/11/2013, 16:08

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1. 1: Xác định thang đo bằng phương pháp đồ thị - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1. 1: Xác định thang đo bằng phương pháp đồ thị (Trang 6)
Hình 1.1 : Xác định thang đo bằng phương pháp đồ thị - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.1 Xác định thang đo bằng phương pháp đồ thị (Trang 6)
Hình 1. 8: Đường cong đặc tính của cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1. 8: Đường cong đặc tính của cảm biến (Trang 19)
Hình 1.8 : Đường cong đặc tính của cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.8 Đường cong đặc tính của cảm biến (Trang 19)
Hình 1.11: Mô hình sai số hệ thống và sai sống ẫu nhiên - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.11 Mô hình sai số hệ thống và sai sống ẫu nhiên (Trang 20)
Hình 1.11:  Mô hình sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.11 Mô hình sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên (Trang 20)
Hình 1.13: Hiệu chỉnh đường đặc tính thực tế - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.13 Hiệu chỉnh đường đặc tính thực tế (Trang 22)
Hình 1.13: Hiệu chỉnh đường đặc tính thực tế - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.13 Hiệu chỉnh đường đặc tính thực tế (Trang 22)
Hình 1.1 4: Xây dựng đường đặc tính của cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.1 4: Xây dựng đường đặc tính của cảm biến (Trang 23)
Hình 1.14 : Xây dựng đường đặc tính của cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 1.14 Xây dựng đường đặc tính của cảm biến (Trang 23)
Hình 2.2: Cấu trúc một nơron sinh học - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.2 Cấu trúc một nơron sinh học (Trang 26)
Hình 2.2: Cấu trúc một nơron sinh học - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.2 Cấu trúc một nơron sinh học (Trang 26)
Hình 2.4: Cấu trúc đơn giản của khớp thần kinh - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.4 Cấu trúc đơn giản của khớp thần kinh (Trang 27)
Hình 2.5: Xung thần kinh - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.5 Xung thần kinh (Trang 27)
2.2 Mô hình nơron nhân tạo - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
2.2 Mô hình nơron nhân tạo (Trang 29)
Hình 2.7: Mô hình một nơron nhân tạo - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.7 Mô hình một nơron nhân tạo (Trang 29)
Hình2.8: Phân loại mạng nơron nhân tạo - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.8 Phân loại mạng nơron nhân tạo (Trang 32)
Hình 2.9: Mô hình mạng nơron truyền thẳng một lớp - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.9 Mô hình mạng nơron truyền thẳng một lớp (Trang 34)
Hình 2.9: Mô hình mạng nơron truyền thẳng một lớp - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.9 Mô hình mạng nơron truyền thẳng một lớp (Trang 34)
Hình 2.10: Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.10 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (Trang 35)
Hình 2.10: Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.10 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (Trang 35)
Hình 2.11: Mạng perceptron một lớp với hàm truyền hardlimit - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.11 Mạng perceptron một lớp với hàm truyền hardlimit (Trang 36)
Hình 2.11: Mạng perceptron một lớp với hàm truyền hardlimit - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.11 Mạng perceptron một lớp với hàm truyền hardlimit (Trang 36)
Hình 2.12: Mạng Adaline - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.12 Mạng Adaline (Trang 38)
Hình 2.13: Ví dụ mạng hai lớp sử dụng thuật học BP - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.13 Ví dụ mạng hai lớp sử dụng thuật học BP (Trang 39)
Hình 2.13: Ví dụ mạng hai lớp sử dụng thuật học BP - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 2.13 Ví dụ mạng hai lớp sử dụng thuật học BP (Trang 39)
Kết quả ta có mạng Hopfield cho ở hình 2.16 - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
t quả ta có mạng Hopfield cho ở hình 2.16 (Trang 44)
Hình 3.1: Phân bố chuẩn của sai sống ẫu nhiên - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.1 Phân bố chuẩn của sai sống ẫu nhiên (Trang 57)
Hình 3.1: Phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.1 Phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên (Trang 57)
Hình 3.2: Lưu đồ gia công kết quả đo - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.2 Lưu đồ gia công kết quả đo (Trang 65)
Hình 3.2: Lưu đồ gia công kết quả đo - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.2 Lưu đồ gia công kết quả đo (Trang 65)
Hình 3.6: Đặc tính cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.6 Đặc tính cảm biến (Trang 69)
Hình 3.5: Sơ đồ huấn luyện mạng cho giá trị ngẫu nhiên Y. - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.5 Sơ đồ huấn luyện mạng cho giá trị ngẫu nhiên Y (Trang 69)
Hình 3.5: Sơ đồ huấn luyện mạng cho giá trị ngẫu nhiên Y. - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.5 Sơ đồ huấn luyện mạng cho giá trị ngẫu nhiên Y (Trang 69)
Hình 3.6: Đặc tính cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.6 Đặc tính cảm biến (Trang 69)
Hình 3.7: Lưu đồ thuật toán qúa trình học - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.7 Lưu đồ thuật toán qúa trình học (Trang 72)
Hình 3.7: Lưu đồ thuật toán qúa trình học - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.7 Lưu đồ thuật toán qúa trình học (Trang 72)
Hình 3.9 : Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị trung bình và giá trị đúng  Hình 3.8 : Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị đầu ra của mạng và giá trị đúng - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.9 Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị trung bình và giá trị đúng Hình 3.8 : Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị đầu ra của mạng và giá trị đúng (Trang 74)
Hình 3.1 0: Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị đầu ra mạng và giá trị đúng - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.1 0: Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị đầu ra mạng và giá trị đúng (Trang 76)
Hình 3.10 : Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị đầu ra mạng và giá trị đúng - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.10 Đồ thị sai số tuyệt đối giữa giá trị đầu ra mạng và giá trị đúng (Trang 76)
Với các giá trị mô phỏng X k* ,Y k* đã tìm được ở bảng 3.2 và bảng 3.3 - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
i các giá trị mô phỏng X k* ,Y k* đã tìm được ở bảng 3.2 và bảng 3.3 (Trang 78)
Hình 3.13: Đường sai số giữa hai đường đặc tính - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.13 Đường sai số giữa hai đường đặc tính (Trang 78)
Hình 3.18: Đường đặc tính chuẩn và đặc tính khắc độ bằng mạng nơron - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.18 Đường đặc tính chuẩn và đặc tính khắc độ bằng mạng nơron (Trang 82)
Hình 3.18: Đường đặc tính chuẩn và đặc tính khắc độ bằng mạng nơron - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.18 Đường đặc tính chuẩn và đặc tính khắc độ bằng mạng nơron (Trang 82)
Hình 3.17: Sai số học giảm dần khi tăng số chu kỳ học - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 3.17 Sai số học giảm dần khi tăng số chu kỳ học (Trang 82)
Hình 4. 1: Sơ đồ cấu trúc và các đường đặc tính của cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4. 1: Sơ đồ cấu trúc và các đường đặc tính của cảm biến (Trang 84)
Hình 4.1 : Sơ đồ cấu trúc và các đường đặc tính của cảm biến - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.1 Sơ đồ cấu trúc và các đường đặc tính của cảm biến (Trang 84)
Hình 4.2: Đường cong đặc tính thực tế và lý thuyết - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.2 Đường cong đặc tính thực tế và lý thuyết (Trang 85)
Hình 4.2: Đường cong đặc tính thực tế và lý thuyết - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.2 Đường cong đặc tính thực tế và lý thuyết (Trang 85)
Hình 4.7 : Đường đặc tính lý thuyết và đặc tính  thực tế - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.7 Đường đặc tính lý thuyết và đặc tính thực tế (Trang 87)
Lưu đồ thuật toán quá trình học như hình 4.8 - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
u đồ thuật toán quá trình học như hình 4.8 (Trang 88)
Hình 4.1 0: Sai số học giảm dần khi tăng số chu kỳ học - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.1 0: Sai số học giảm dần khi tăng số chu kỳ học (Trang 90)
Hình 4.10 : Sai số học giảm dần khi tăng số chu kỳ học - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.10 Sai số học giảm dần khi tăng số chu kỳ học (Trang 90)
Hình 4.1 1: Đường cong xấp xỉ hàm bằng mạng nơron và đường cong chuyển đổi  - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.1 1: Đường cong xấp xỉ hàm bằng mạng nơron và đường cong chuyển đổi (Trang 91)
Hình 4.1 2: Đường sai số giữa đường cong xấp xỉ bằng mạng nơron và - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.1 2: Đường sai số giữa đường cong xấp xỉ bằng mạng nơron và (Trang 91)
Hình 4.11 : Đường cong xấp xỉ hàm bằng mạng nơron và đường cong  chuyển đổi - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.11 Đường cong xấp xỉ hàm bằng mạng nơron và đường cong chuyển đổi (Trang 91)
Hình 4.12 : Đường sai số giữa đường cong xấp xỉ bằng mạng nơron và  đường cong chuyển đổi - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 4.12 Đường sai số giữa đường cong xấp xỉ bằng mạng nơron và đường cong chuyển đổi (Trang 91)
Hình 5.1: Cấu trúc mạng nơron tổng hợp - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 5.1 Cấu trúc mạng nơron tổng hợp (Trang 94)
Hình 5.1: Cấu trúc mạng nơron tổng hợp - LUẬN VĂN DỤNG CỤ ĐO VÀ CẢM BIẾN
Hình 5.1 Cấu trúc mạng nơron tổng hợp (Trang 94)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w