基于BP神经网络的电流传感器的研究

基于BP神经网络的电流传感器的研究
作者：黄洪董小龙
来源：《科学与财富》2016年第25期
摘要：本文提出的基于BP神经网络的电流传感器采用的是霍尔电流传感器，通过硬件的搭建和软件编程来提高传感器的测量精度。

在软件算法中，采用的是BP神经网络结构，利用多项式BP神经网络消除传感器交叉敏感特性，提升霍尔电流传感器的测量精度。

关键词：霍尔电流传感器；神经网络；测量精度
1、引言
霍尔电流传感器是通过霍尔效应来制作的电流检测元件，传统方法通常采用硬件补偿的方式来提升传感器的测量精度[1]，随着微处理器的飞速发展，越来越多的智能算法被应用到电流传感器的补偿和校准中，提升传感器的稳定性和系统精度。

本文利用BP神经网络算法来提高传感器测量精度，通过 C语言在STM32F103ZET处理器上进行实现[2]。

2、电流传感器的测量系统
本系统采用的是霍尔电流传感器，具有适用范围广，测量范围大和动态性能好等特点，被广大电子工程设计师所喜爱[3]。

霍尔电流测量系统可以分成硬件设计和软件设计。

在硬件设计中，采用模块化功能方式进行实现，主要包含的模块有电源模块、传感器调理模块、数据采集模块和显示模块等；系统的软件设计，通过STM32微处理器来实现BP神经网络算法和数据处理等[4]。

电流传感器测量系统的模块图如图2-1所示。

从图2-1中可以看出，系统的主控制器采用的是STM32F103ZET，它是一款基于Cortex-M3的32位处理器，它能够对ADC转换、数据采集、BP神经网络程序和显示模块进行控制。

霍尔传感器测量系统的供电电源是220V电源，但是主控制器和系统电路需要的电压值是5V 和3.3V，需要对电压值进行转换。

电压值220V转5V的电源电路图如图2-2所示。

从图2-2中可以看出，将220V转换后的电压值通过三端口稳压电源LM7805得到稳定的5V电压值。

系统中5V转3.3V的电压设计是利用LM1117-3.3来进行实现的。

5V转3.3V的电源电路实现图如图2-3所示。

对于霍尔电流传感器的信号采集，需要对霍尔电流传感器信号进行放大和滤波，使其经过LM324放大器后的电压值为AD参考电压值的范围内，约在AD参考电压的一半左右。

霍尔电流传感器采集电路图如图2-4所示。

3、BP神经网络提高融合精度研究
BP神经网络是应用比较广泛的人工智能算法，具有多层的网络结构，包括两种不同的算法：一个向前传播，一个向后传播，逐步的处理输入信号，最后转移到输出层。

由于每一个神经节点只影响下一层的节点，所以如果不能获得预期目标，它开始向后传播，传输出来的错误信号经过调整每一个神经节点的权值使其误差信号达到最小[5]。

BP神经网络结构图如图3-1所示。

为了提高电流传感器的测量精度，利用BP神经网络算法来进行实现，首先要对系统的霍尔传感器和温度传感器进行标定，将标定数据进行预处理，作为BP神经网络的二维输入值，输出值则是霍尔电流传感器系统的输出值[6]。

对于二维输入多项式BP神经网络，按照多项式序列进行排列，可以得到隐含层的激励函数：
将求出的权值带入到模型中，得出相应的输出值。

BP神经网络数据处理流程图如图3-2所示。

4、结论
本文提出的基于BP神经网络的电流传感器系统，能够将微处理器技术和智能算法相结合，利用软件编程的方式来提升传感器的测量精度。

在接下来的工作中，将梯度算法和数据挖掘技术也融入到系统中，通过其来分析样本对BP神经网络结构的影响，使传感器更加具有智能化。

参考文献
[1]卢敏，郑建生，张提升等. 一种霍尔电流传感器的电路设计[J].电子设计工程，2010，18（11）：41-44.
[2]冯明.霍尔元件不等位电势的调制消除[J].功能材料与器件学报，2004，10（4）：455-4548.
[3]李傲梅，王林森. 零磁通霍尔电流传感器磁路仿真[J].化工自动化及仪表，2011，10（1）：1200-1202.
[4]林欣，王建民，余道杰. 以霍尔电流传感器提高开关电源的效率[J].电子设计工程，2012，20（22）：154-157.
[5]旺先兵，费树岷，徐清扬等. BP神经网络PID控制的永磁真空开关储能电容恒流充电特性分析[J].电工技术学报，2015，30（10）：212-217.
[6]崔吉峰，乞建勋，杨尚东.基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用[J].中南大学学报（自然科学版），2009，40（1）：190-194.。