[發明專利]基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法

有效

• 申請號: 201210441964.0
• 申請日: 2012-11-08
• 公開（公告）號: CN103076027A
• 公開（公告）日: 2013-05-01
• 發明（設計）人: 楊川;張原
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01D3/028
• 分類號: G01D3/028
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

技術領域

本發明涉及一種智能傳感器遲滯誤差補償方法，特別涉及一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償技術，可以自適應的調整誤差補償網絡參數。

背景技術

諧振式智能傳感器作為一種常用傳感器，具有精度高，性能穩定，抗干擾能力強等特點。但是由于材料特性等導致的非線性誤差一直是影響諧振式智能傳感器精度的一大障礙。這其中一個重要組成部分就是遲滯誤差。現有的遲滯誤差處理方法一般采用最小二乘法：即通過多項式擬合非線性遲滯曲線，使下式最小

E²=∑[F(x_i)-Yi_]²

完成對遲滯誤差的補償。上述方法雖然計算量小，計算速度高，但是由于最小二乘法算法的局限性，算法精度并不高。或者依賴于某種遲滯模型，如Preisach模型或JA模型，，Bouce-Wen模型等進行運算，如下式是Preisach模型的遲滯誤差計算公式

通過上式對遲滯曲線進行描述（參見圖1）可見，其中α為當前遲滯環最大值，β為當前遲滯環最小值，u(t)為當前輸入，μ(α，β，u(t))，v(α)為相應遲滯環的權值函數，或1，由上述公式可以看出采用利用遲滯模型對誤差進行補償，如果要求滿足系統輸出精度，比將引入過多的參數，從而導致運算復雜，系統存儲規模大，實時性差等特點，并且參數的確定也要求大量實驗。

對于高精度諧振式智能傳感器，對傳感器輸出精度及傳感器實時性都具有很高的要求，從上述兩種算法中可以看出，在不增加現有硬件系統成本的條件下，現有算法難以在運算速度和算法實時性中取得很好的平衡，若要求同時滿足精度和運算速度的要求，只有增加硬件系統處理速度，帶來整個智能傳感器系統成本的提升。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法。具有網絡規模小，參數少，計算速度快，精度高，可擴展性強的優點。該算法對各輸入量在高維空間內非正交展開的方法，尤其適合對智能傳感器進行誤差補償。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于馬氏核FCM算法的諧振式智能傳感器遲滯誤差補償方法，（1）對諧振式傳感器的輸入輸出數據進行采集，構成輸入輸出訓練數據集；（2）初始化網絡：根據數據集數量和補償精度、補償速度選擇網絡參數，包括網絡中心節點數，并對馬氏矩陣賦初值；（3）將輸入向量投影到馬氏空間送入網絡進行模糊聚類直至相鄰兩次的聚類相同；（4）通過完成聚類的數據進行輸出層權值計算，計算輸出誤差，若不滿足精度要求，則返回步驟（2），對馬氏矩陣進行調整，重復以上步驟，直到滿足終止精度要求，循環停止，最后進行網絡輸出權值計算。

作為本發明的優選實施例，步驟（1）中的數據集中至少包含加載區間內的極大值及極小值；

作為本發明的優選實施例，步驟（3）中聚類按照以下步驟進行：

3.1）將步驟（1）中的數據集送入網絡中；

3.2）按照如下公式，計算馬氏核的中心點初值C對數據集x的馬氏距離r：

||x-c||M=(x-c)TMTM(x-c),]]>

其中，M為馬氏矩陣，T為矩陣轉置符號；

3.3）根據步驟3.2）得到的距離r計算隸屬度μ_ik：