神经网络在传感信号处理中的应用.

神经网络在传感信号处理中的应用

一、基本原理

神经网络是一种不需要选取基函数系的非线性函数逼近方法。本文利用神经网络的高度非线性描述能力, 实现传感信号的处理。由于神经网络是根据对象的输入2输出信息, 不断地对网络参数进行学习, 以实现从输入参数到输出参数的非线性映射; 还可以根据来自机理模型和实际运行对象的新数据样本进行自适应学习, 尤其是通过不断的实时学习, 可以适应对象参数的缓慢变化。因此, 这种方法克服了机理建模所存在的困难。神经网络可以完成大量的信息处理任务, 其应用涉及相当广泛的领域。归纳起来, 神经网络的信息处理任务主要包括:

(1) 数学上的映射逼近。开发一种合适的函数f :A < R n T < R n ,以自组织的方式响应以下的样本集：(x i , y i) , ( x2 , y2) , ? , ( x i , y i)(这里y i = f ( x i)或y i =f (x i) + n o ,(其中n o为噪声))。象识别和分类等计算都可以抽象成这样的一种近似的数学映射。

(2) 联想记忆。是指实现模式完善、恢复相关模式的相互回忆等。神经网络的信息分布式存储于连接权系数中, 使网络具有很高的容错性和鲁棒性, 而模式识别中往往存在噪声干扰或输入模式的部分损失,网络的这一特点使其成功地用于模式识别问题。

将神经网络应用到传感信号处理涉及到两个重要的问题: 模式预处理变换和模式识别。预处理变换是指接受一种形式模式, 应用神经网络把它转换为更多想要或可用形式的模式; 而模式识别则是把一模式映射到其它类型或类别的操作。可见,

神经网络在传感信号处理应用的基础是神经网络的函数逼近能力, 并

利用这一能力对传感器进行建模。已有许多文献对神经网络的函数逼近能力进行了研究, 而基于神经网络的传感系统的建模有直接逆系统建模法、正2逆系统建模法、逆2逆系统建模法。

直接逆系统建模法是指：采用不同的设定信号u d输入给未知传感器，测量其相应的输出y ,以U d和y来训练一个神经网络，使这个网络把未知传感器的输出y作为网络输入时,网络的输出u 正好等于未知传感器的输入u d 。这时误差u2u d 可作为网络的训练。

正2逆系统建模法是指：在未知传感器的动力学系统（正）模型的基础上建立逆动力学模型。有三种不同学习法：①传感器2逆系统学习法。即直接利用设定给逆系统神经网络的期望输入和未知传感器的实_际输入之差来调节网络的权重。这种方法在整体误差的基础上调节网络权值时，必须知道传感器的模型。② 正模型2逆系统学习法。首先用一个神经网络建立起传感器的（未知的）数学模型。利用设定给逆系统神经网络的期望输入和传感器正的神经网络模型的输出之差来调节逆系统神经网络的权值。缺点是逆系统模型的准确度直接与新建立的正模型精度有关。

③传感器2正模型2逆系统学习法。这种方法避免了②的缺点, 学习框架则以①为基础。即直接利用设定给逆模型的期望输入和传感器的输出之差调节网络的权值。

逆2逆系统建模法是指：由两个逆系统模型和未知传感器一起构成学习回

路。在正通道上有神经网络控制器, 它控制传感器使之复现网络的输入。当然该方法需要事先已知传感器的逆动力学模型。

二、应用举例

1.非线性校正

在非电量电测技术中广泛使用着各类传感器，他们用来将非电量转化为电量。大多数传感器的输出特性是非线性的，这是由于其转换原理为非线性的。为了使传感器在整个测量范围内的灵敏度是一个常数，即传感器的输入2输出特性是一条直线，在传统的模拟指示仪表中常采用三种方法：1)缩小测量范围，取近似值;2)采用非线性指示刻度；3)加入非线性校正环节。但随着测量范围不断扩大，对测量准确度的要求不断提高，上述这些方法可能失去其使用价值。例如，外旋转式浓度传感

器的输入2输出特性存在着明显的非线性，可以用神经网络实现其特性的校正。图1是用神经网络实现非线性校正的原理。

假设传感器具有非线性输入2输出特性y = f( x),为了实现非线性误差的校正，

可使传感器的输出y通过校正用神经网络。取该环节的特性为x est =F ( y ), 如果令F

( y ) = f21 ( y ),则有x est = f21( y) = x。所以只要知道特性f21 ()即可消除传感器的非线性。具体做法是：将浓度传感器的输出视为神经网络的输入y , 而将待测浓度值x作

为神经网络的输出，对神经网络进行训练(用学习迭代方法对神经网络的权值进行修

正)，直至神经网络输出值的估计误差均方值达到足够小，学习过程才告结束。这时

神经网络就可用来作非线性校正预测，其输出即为校正结果x est。这种方法在光纤PH值传感器、色度传感器和电感测微仪的非线性误差校正中也已获得应用。

图1 用神经网络实现传感器输出非线性特性的校正图

2 .自检验与故障诊断

当对生产过程进行监测、控制以及优化时，都是以过程变量的某些测量值如温度、流量、浓度等为依据的。因此从测量数据中获得过程变量可靠、精确、一致的估计值对生产过程至关重要。传感器的过失误差和故障可使系统运行性能下降或导致系统瘫痪。针对这一问题，人们提出了多种数据校核及过失误差检测方法。这些方法大多是统计理论和最优化方法的结合，计算量大、时间长，因此难以在线应用。对于过失误差检测而言，偏差向量r = [ r i ] T的数值将提供一些有用的信息，因此可以将偏差向量r作为神经网络的输入，神经网络的输出则对应于各测量变量。具体做法是：将偏差向量进行预处理，即用各r i除以其标准差Vi, 所得数值S i = r i/ V i作为神经网络的输入；网络的输出,当测量变量中不存在过失误差时取为011 ,当测量变量中存在过失误差时取为019 ,对网络进行训练。训练后的网络即可用来进行过失误差的检测。

图2是基于神经网络的单传感器故障检测原理。该方法的特点是：利用单传感器

的输出信号建立神经网络预测模型，然后利用预测模型对传感器的预测输出和实际输出之差判断传感器是否发生故障。神经网络预测器根据传感器输出的前m 个值x ( k) ,x ( k + 1) , ?, x ( k + m - 1)预测得到第m + 1时刻的值A x ( k + m), 将其与传感器第m + 1时刻的实际输出之差与某一检测阈值相比较，判断此传感器是否发生故障。

图2 基于神经网络的单传感器故障检测

3 .智能结构中传感阵列的信号处理

将具有仿生命功能的材料融合于基体材料中，使制成的构件具有人们期望

的智能功能，这种结构称为智能材料结构。目前智能结构的元件主要集中于应用