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[發明專利]一種基于AVR單片機的智能數字氣壓計在審

專利信息
申請號: 201210519057.3 申請日: 2012-12-06
公開(公告)號: CN103852207A 公開(公告)日: 2014-06-11
發明(設計)人: 潘煉;王競春;劉靜;武妍妮;李珂;劉仁銀;孟輝;楊彪;李遙;劉振;向旭龍;吳愛龍 申請(專利權)人: 武漢科技大學
主分類號: G01L11/00 分類號: G01L11/00;G01L19/04
代理公司: 武漢荊楚聯合知識產權代理有限公司 42215 代理人: 劉治河
地址: 430081 湖北*** 國省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 avr 單片機 智能 數字 氣壓計
【說明書】:

技術領域

?本發明涉檢測系統,尤其涉及智能檢測技術,并且更具體地涉及一種基于AVR單片機的智能數字氣壓計系統。

背景技術

?近年來,隨著現代社會測量技術要求的不斷提高,數字氣壓計技術已經迅速發展成為現代信息處理領域中一項非常重要的技術,并在許多領域內發揮著不可替代的作用:在氣象臺站,用高精度氣壓計測壓并預測天氣變化;在環保方面,用數字氣壓計測壓來衡量環境好壞;在地礦,用氣壓器測量地下氣壓,以確保工作安全;在實驗室,用數字氣壓計紀律實驗環境;此外,氣壓計還可以用作高度計測量高度。

傳統氣壓計的實現是通過物理方法實現,如水銀氣壓計。但隨著智能技術的發展以及實用性要求的提高,傳統氣壓計越來越不能滿足應用要求,主要體現在以下幾個方面:氣壓計根據水銀到達的刻度來讀取氣壓值,可讀性不高,使用不具有普遍性;氣壓計智能單一的測量氣壓值,而且無法自動記錄已測結果,實用性不強;氣壓計受環境、測量者等的影響較大,所測值不精確;現今氣壓計應用越來越趨于小型化系統,趨向于把整個處理系統集成在一個小“黑盒子”,甚至于一塊電路板上。這就要求用高集成度的處理芯片來完成原本需要許多部件合作完成的任務。另外,目前具有單一測壓功能的氣壓計,其設定值是系統默認,無法調節和校正,使用起來不方便。

鑒于智能檢測技術高度復雜性,要達到氣壓計的優化設計,采用目前傳統的測量方式將無法達到理想的檢測效果。一種有效的基于AVR單片機的智能數字氣壓計,能給出最佳的檢測方式,達到較好的測量效果。

發明內容

本發明要解決的技術問題是,針對傳統氣壓計可讀性不高、功能單一、實用性不強、測值不精確、體積較大、結構不緊湊的特點,及現有檢測技術和方法存在的局限性,采用基于AVR單片機的智能優化方法設計數字氣壓計,從而達到使用簡單、智能化程度高、測量精確高、體積小、攜帶方便的檢測標準。

為實現上述目的,本發明提供了一種基于AVR的智能氣壓計設計,智能氣壓計設計由氣壓傳感器(MPX100)、放大器(LM324)、AVR單片機、A/D轉換器、溫度傳感器(DS18B20)、時鐘電路、通信電路、EEPROM存儲器、鍵盤和LED數碼顯示器等組成,其特征在于,該氣壓計是一個智能化檢測系統,AVR單片機分別與A/D轉換器、溫度傳感器(DS18B20)、時鐘電路、通信電路、EEPROM存儲器、鍵盤和LED數碼顯示器等相連接,氣壓傳感器(MPX100)同放大器(LM324)相連接,放大器(LM324)和A/D轉換器相連接;

氣壓傳感器(MPX100),用于感應大氣壓力并將其轉化為電壓信號;

溫度傳感器(DS18B20),用于將當前溫度轉化為電壓信號;

放大器(LM324),用于將氣壓傳感器轉化的電壓信號進行放大;

A/D轉換器,用于將模擬量轉化為數字量;

AVR單片機,用于統一協調處理各器件之間的相互關系,彼此進行信息交換,并進行氣

壓計的智能優化計算;

時鐘電路,用于給單片機提供時鐘信號;

通信電路,用于與上位機進行通信聯系;

EEPROM存儲器,用于進行整個系統的大批量的存儲數據的處理;

鍵盤,用于進行各種功能鍵和數字鍵的處理;

數碼顯示器LED,用于進行各種數字信號的顯示;

技術方案是:系統通過氣壓傳感器(MPX100)獲取被測氣壓信號,通過放大器(LM324)?將氣壓傳感器轉化的電壓信號進行放大,利用A/D轉換器將模擬量轉化為數字量送到AVR單片機進行智能化處理,利用時鐘電路產生AVR單片機所需要的時鐘信號,通過通信電路,將AVR單片機與上位機進行通信聯系,利用鍵盤進行氣壓智能檢測過程中各種功能鍵和數字鍵的處理,通過EEPROM存儲器存儲整個系統的大批量的存儲數據,將AVR單片機處理的數據在LED

數碼顯示器上進行顯示。

AVR單片機的智能數字氣壓計的智能優化過程,具體步驟如下:

(1)數據采集、轉換和顯示處理;

(2)壓力的補償計算;

(3)采用BP神經網絡方法進行氣壓計測量精度的補償和優化處理;

其中BP神經網絡優化計算,包括:傳感器測量模型的計算和神經網絡溫度補償模型的計算。

人工神經網絡訓練過程具體步驟如下:

(1)根據實際測量問題,結合BP神經網絡特點選取適合的網絡節點和訓練函數;

(2)建立訓練網絡;??

(3)對網絡初始化;

(4)對網絡進行訓練;

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