火炮抽气装置压力测试中温度影响的实验研究

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作者：桂宝佳 论文级别：硕士 学科专业名称：机械电子工程 中文关键词：压阻式压力传感器 ; 温度补偿 ; 二维插值 ; BP神经网络 英文关键词：piezoresistive pressure sensor ; temperture error compensation ; 2-dimensional interpolation ; BP neural network 学位年度：2007 导师：袁人枢 学科代码：080202 学位授予单位：南京理工大学 论文提交日期：2007-06-01

摘要

压力传感器的输出值通常不仅决定于目标参量(压力),还会受到非目标参量的影响,如在火炮抽气装置压力测试中,火药气体的温度对压力传感器的影响。论文首先概述了压力传感器温度补偿的一般方法和压阻式压力传感器结构、原理以及温度补偿的必要性。利用压阻式压力传感器,组建基于PXI总线仪器的实验系统,获取温度补偿所需要的实验数据:并在Labview开发环境下编写实验数据采集、温度误差分析、灵敏度温度系数分析等程序,编写基于双线性、双三次、双三次样条二维插值法的压阻式压力传感器的温度补偿程序:论文利用Matlab神经网络工具箱设计了BP神经网络模型,然后根据实验数据对BP神经网络进行训练,得到压力传感器受温度影响的模型,并由Labview通过Matlab script节点调用该模型来开发压力传感器的温度BP神经网络补偿系统;论文对二维插值函数法和BP神经网络法进行了比较,结果表明二维插值函数法和BP神经网络法对压阻式压力传感器温度补偿效果非常明显。
Usually, the output of pressure sensor not only depends on target parameter (pressure), but also is affected by non-target objection parameter. For example, the pressure sensor is affected temperature of powder gas in pressure measurement of gun bore evacuator. First of all, the paper describes theory and method of temprature error compensation of piezoresistive sensor theory, then, the paper gives the theory, concept and character of piezoresistive pressure sensor concept and character of piezoresistive pressure sensor. Because piezoresistive pressure sensor's sensitivity and measurement precision is influenced by temperature. To take piezoresistive pressure sensor for example, the paper constructs experiment system based on PXI bus instruments, to acquire experiment data for compensating software to compensatate the temperature error of piezoresistive sensor. Then, temperature error and sensitivity parameter of temperature were analyzed, and a method for compensating temprature error and non-linearity of piezoresistive pressure sensor is designed using 2-dimensional interpolation of bilinear, bicubic and bicubic spline function. The application programs of data acquisition, error analysis, and temprature error compensation of piezoresistive sensor have been completed on development environment of Labview. Finally, the paper presents the realization of pressure sensor temperture error compensation system in Labview and the application of the BP neural network trained by experimental samples in Matlab neural network toolbox as the model for Labview Matlab script node call. The paper compare 2-dimensional interpolation functions, all of experimental results show that the effect of temperture error compensation of 2-dimensional interpolation and BP neural network is excellent.

引文

1.孔德仁,朱蕴璞,狄长安.工程测试与信号处理.第一版.北京:国防工业出版社,2003
    2.贾伯年,俞朴.传感器技术.第一版.南京:东南大学出版社.1992
    3.朱蕴璞,孔德仁,王芳.传感器原理及应用.第一版.北京:国防工业出版社,2005
    4.谢双维.传感器技术.第一版.北京:中国计量出版社.2005
    5.松井邦彦.传感器应用技巧141例.第一版.北京:科学出版社 2006
    6.杨华中.汪蕙.数值计算方法与C语言工程函数库.第一版.北京:科学出版社,1996
    7.周铁,徐树方,张平文,李铁军.计算方法.第一版.北京:清华大学出版社,2006
    8.关治,陆金甫.数值方法.第一版.北京:清华大学出版社。2006
    9.杨涛,王爱茹,王增辉.计算方法.北京:中国水利水电出版社.2005
    10.闻新,周露,王丹力,熊晓英.MATLAB神经网络应用设计.北京:科学出版社,2000
    11.陈祥光,裴旭东.人工神经网络技术及应用.第一版.北京:中国电力出版社.2003
    12.Robert H.Bishop,Labview 7 实用教程.西安:电子工业出版社.2006
    13.雷振山.Labview 7 Express实用技术教程.第一版.北京:中国铁道出版社.2004
    14.杨乐平,李海涛,赵勇,杨磊,安雪滢.Labview高级程序设计.第一版.北京:清华大学出版社.2003
    15.周开利,康耀红.神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计.第一版.北京:清华大学.2005
    16.董长虹.Matlab神经网络与应用.第一版.北京:国防工业出版社.2005
    17.戴鹏飞,王胜开,王格芳,马欣.测试工程与Labview应用.第一版.西安:电子工业出版社.2006
    18.Brian Betts.M 系列数据采集卡-重新诠释DAQ标准.Instrumentation.2004(4):4-5
    19.郭涛,石云波,张文栋.压阻式压力传感器的温度补偿方法研究.微纳电子技术.2003(7-8):489-490
    20.熊楠,李世平,陈世伟,管京周.基于数据融合的压力传感器静态特性研究.传感器技术.2005,(24)12:13-15
    21.周海强.恒流电源设计.机床电器.2005,4:49-52
    22.赵继文.传感器与应用电路设计.第一版.北京:科学出版社.2002
    23.樊尚春,张秋利,秦杰.基于样条曲线插值的压力传感器的温度补偿.北京航空航天大学学报.2006(6)
    24.谭超.基于三次样条函数的传感器特性曲面二维插值.传感器技术.2005,(24)1:69-71
    25.赵辉,王秀峰.LM算法在传感器数据融合中的应用.传感器技术.2005,(24)5:77-79
    26.李飞,严虹.基于神经网络和虚拟仪器技术的温度补偿系统.科技资讯.2006,(8):101
    27.杨晟飞.基于PXI总线的自行火炮动态参数测试系统研究.南京理工大学.2005
    28.李赵春.基于虚拟仪器的自增强超高压测控系统整体方案.南京理工大学.2003
    29.刘君华.智能传感器系统.第一版.西安:电子科技大学出版社.1999
    30.张劫,景博,孙勇.基于数据融合技术改善传感器输出特性.传感器技术.2004,(23)7:11-13
    31.桂现才.BP神经网络在MATLAB上的实现与应用.湛江师范学报.2004,(25)3:79-83
    32.刘浩,白振兴.BP网络的Malab实现及应用研究.现代电子技术.2006,(2):49-51
    33.王跃轩,倪中华.Labview下基于BP神经网络的温度补偿虚拟压力测量系统设计.工业仪表与自动化装置.2005,(4):20-22
    34.吕娓,李光林.基于Labview与BP神经网络的温度补偿的研究.科技资讯.2006,(31):66-67
    35.李玲玲,赵全明.压力传感器的温度补偿.传感器世界.2000-8,技术与应用:17-19.
    36.陈小林.基于Labview的虚拟仪器的设计.温州师范学院学报.2004,(25)2:73
    37.薛德庆,姚世锋,刘锐,蔡继军.MATLAB在虚拟仪器中的编程应用研究.传感器与仪器仪表.2006,(22)5-1:157-159
    38.王天宇,华陈权.工业热点偶、热电阻自动检定装置.微计算机信息.2003,(19)
    39.NI Corporation.M_Series_Help.December 2004 Edition.Austin:National Instruments Corporation,2005
    40.NI Corporation.PⅪ White Book.2003 Edition.Austin:National Instruments Corporation,2003
    41.NI Corporation.LabVIEW Function Manual.1ST ed.Austin:National Instruments Corporation,1998
    42.625x Specifications.National Instruments.
    43.LM317 3-Terminal Adjustable Regulator.National Semiconductor.June 2006
    44.PRESSURE SENSORS SELECTION AND APPLICATION.DUANE TANDESKE.MARCEL DEKKER.INC.1991
    45.Kuo Huan Peng,C.M.Uang,Yih Min Chang.The Temperature Compensation of the Silicon Piezo-ResistivePressure Sensor Using the Half-Bridge Technique.Proceedings of SPIE Vol.5343,2004
    46.Po-Tsung Hsieh,Y.M.Chang,J.M.Xu,Chii-Maw Uang.Double bridge technique for temperature Compensation of piezoresistive pressure sensor.Proceedings of SPIE Vol.4701,2002
    47.刘则毅.科学计算与Matlab.第一版.北京:科学出版社,2001
    48.夏勇,杨建华,杨埜.多路硅压阻式压力传感器温度补偿系统的设计与实现.测控技术.2006,(5)1:10-12
    49.金秀章,张立峰,苏杰.应用数据融合改善压力传感器的静态特性.华北电力大学学报.30:2,2003
    50.姚敏,赵敏,邢力.基于小波神经网络的压力传感器温度补偿方法.传感器技术.2005,(24)7:13-15
    51.田社平,赵阳,韦红雨,王志武.基于BP神经网络的传感器非线性补偿.测试技术学报.2007,21(1):84:89
    52.Tian S P,Ding G Q,Yan D T.Nonlinear dynamic modeling of sensors based on recurrent network.Chinese Journal of Test and Measurement Technology,2004,18(2):99-103
    53.Pasquale A,Pasquale D,Domenico G.ANN-Based error reduction for experimentally modeled sensors.IEEE Trans on Instru.Mea.2002,51(1):23-30.
    54.C.Pramanik,T.Islam,H.Saha.Temperture compensation of piezoresistive micro-machined porous silicon pressure sensor by ANN.Microelecteonics Reliability,2005:1-9
    55.Parra J.C,Panda G,Baliarsingh.R.Artificial Neural Network Based Nonliearity Estimation of Pressure Sensors.IEEE Trans on instrumentation and Measurement,1994,43(6):874-881
    56.Pewand E.Theoretical model of performance of a silicon piezoresistive pressure sensor[J].Sensor and Actuators A,1996,57:245-250.
    57.黄晓因,周平.基于神经网络的输出特性样本集研究.传感器与微系统.2006,(25)4:85-88
    58.高艳丽,刘诗斌.基于PSO的神经网络在传感器数据融合中的应用.传感器技术学报.2006(19)4:1284-1289
    59.蒋小燕.基于MAX1457的硅压式传感器智能补偿与标定系统的应用研究.苏州大学.2006
    60.李朝林.多晶硅压力传感器灵敏度系数自补偿技术研究.电子工程师.2004,(30)9:63-65
    61.曾永红,钟鹏,易新建.高精度压力测量中的非线性和温度补偿.中国仪器仪表.2002,
    62.王建飞,刘歌群,闫建国,卢京潮.基于二维多项式拟合法的压力传感器输入信号重构.传感器学报.2005,(18)3:522-524
    63.王权,丁建宁,王文襄,范真.高温压力传感器温度漂移补偿研究.传感器技术.2005,(24)2:13-15
    64.Nussbaum M A,Fundamentals of Artificial Neural Networks.Journal of Biomechanics,1994,29(10)