高精度电子压力计的研究下精品文档完整版Word文档下载推荐.docx
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为了很好的融合电子压力计中的压力数据和温度数据，本研究采用前馈型神经网
络，并用粒子群算法训练样本，样本为监督学习方式。
4.4粒子群算法
4.4.1PSO算法的原理
PSO算法最早是由美国社会心理学家JamesKennedy和电气工程师RussellEberhart
在1995年的IEEE国际神经网络学术会议上共同提出的，其基本思想是受他们早期对鸟
类群体行为研究结果的启发，并利用了生物学家FrankHeppner的生物群体模型[19]
。
PSO
算法是一种随机全局优化算法，它能够获得近似最优的全局解，搜索效率高，具有很强
的鲁棒性。
这种方法一个重要的应用是人工神经网络的进化[20]
，不仅用于优化网络的权
重，而且包括优化神经网络的结构和学习规则。
设想这样一个场景：
一群鸟在随机搜索食物。
在这个区域里只有一块食物。
所有的
鸟都不知道食物在那里。
但是他们知道当前的位置离食物还有多远。
那么找到食物的最
优策略是什么呢？
最简单有效的方法就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
在PSO
中，每一个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟，称之为“粒子”（Particle），大量粒
子组成群（Swarm）。
粒子在解空间中飞行寻找最优解，其运动的速度和方向通过自身的
信息和群体信息共同决定。
所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值（fitnessvalue），
并且知道自己到目前为止发现的最好位置（particlebest，记为pbest）和当前的位置。
这个
可以看作是粒子自己的飞行经验。
除此之外，每个粒子还知道到目前为止整个群体中所
有粒子发现的最好位置（globalbest，记为gbest）（gbest是在pbest中的最好值），这个可以
看作是粒子的同伴的经验。
每个粒子使用下列信息改变自己的当前位置：
（1）当前位
置；
（2）当前速度；
（3）当前位置与自己最好位置之间的距离；
（4）当前位置与群西安科技大学硕士学位论文
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体最好位置之间的距离。
优化搜索正是在由这样一群随机初始化形成的粒子而组成的一
个种群中，以迭代的方式进行的[21]
4.4.2PSO算法数学描述
假设在一个m维空间中，有n个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个m维的
向量12（,）
T
iiiimxxxx=L，1,2in=L，即第i个粒子在m维搜索空间中的位置是xi。
将xi代入一
个目标函数就可以计算出其适应值，根据适用值的大小衡量xi的优劣。
第xi个粒子的飞行
速度也是一个m维的向量，记为12（,）
iiiimvvvv=L。
记第i个粒子迄今为止搜索到的最优位
置12（,）
iiiimpppp=L，整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置12（,）
ggggmpppp=L。
PSO
算法具体操作如下[23-26]
：
1
1122（）（）
kkkkkk
ididididgdidvwvcrpxcrpx
+
=∗+∗∗−+∗∗−（4-3）
11kkk
idididxxv
++
=+（4-4）
式中，maxmax[,]idvvv∈−，maxv是常数，用户设定较大的maxv可以保证粒子种群的全
局搜索能力，maxv较小则粒子种群的局部搜索能力加强。
1,2in=L，1,2dm=L；
c1、c2
是非负的学习常数；
r1、r2是介于[0,1]之间的随机数；
惯性权重ω是个正数常数，用来
描述粒子上一代速度对当前代速度的影响程度，一般在[]0.1,0.9之间取值。
但是若ω能随
算法迭代的进行而线性减小，将显著改善算法的收敛性能[27]
令maxω为最大加权系数，
minω为最小加权系数，iter为当前迭代次数，maxiter为算法总迭代次数，则有：
maxmin
max
iter
ωωωω−
=−∗（4-5）
一般maxω取值为0.9，minω取值为0.4[28]
，更新过程中，粒子每一维的最大速度限制
在maxv，粒子每一维坐标也被限制在允许范围之内。
4.5数据融合技术的应用
4.5.1神经网络模型结构的建立
建立系统的神经网络模型的具体方法是：
在分析系统影响因素的基础上，把影响大
的因素作为模型的输入，系统的响应作为模型的输出，用实测的样本对网络训练。
（1）输入、输出层神经元数目的确定
输入与输出的神经元数目是由问题的类别和应用要求来决定的，但应注意尽可能减
小系统的规模，以减小学习的时间和系统的复杂性。
在本系统中，研究对象是系统压力
值的输出。
考虑到电子压力计的特性和影响其压力值变化的主要原因是压力和温度的变4数据融合技术及应用
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化，输入神经元选为压力传感器输出电压采样值up、温度传感器输出电压采样值ut，输
出神经元为被测压力的融合值p。
（2）隐含层数目的确定
隐含层起抽象的作用，即它能从输入提取特征。
增加隐含层数目可增加神经网络的
处理能力，但是使训练复杂化，增加了网络的训练时间。
理论分析以表明：
隐含层数最
多两层即可。
本系统采用一个隐含层即可满足要求。
（3）隐含层神经元数的确定
隐含层神经元部分用于提取输入的特征，部分用来完成某些特殊功能，其个数与所
研究问题的要求、输入输出神经元的多少都有直接的关系。
由于网络映射的复杂性，力
图根据任务来确定神经元数目是很困难的，所以目前大多数还是以经验为依据。
本系统
通过试训确定隐含层神经元个数为10个，试验结果表明网络的训练精度和预测精度都
很高。
根据上述规则，确定网络结构图如下4.4所示：
压力传感器
温度传感器
输入层输出层隐含层
输出
P
up
ut
神经网络
p
图4.4数据融合结构图
4.5.2PSO算法训练神经网络
（1）样本的选取
为给网络提供能全面、正确地反映系统特性的输入－输出模式对，学习样本应具有
三个特性，即致密性、遍历性和相容性。
所谓致密性是指在有限的样本空间内选取的学习样本数量（或密度）。
显然，数量越
大，致密性越高。
但用过多的样本学习并不一定效果更好。
网络所需的学习样本数主要
由两个因素决定：
一是网络映射关系的复杂程度。
为获得一定的映射精度，映射关系越
复杂，应提供的样本数越多；
二是数据中的噪声。
所谓遍历性是指学习样本是否遍历了其可能存在的所有空间。
对于样本在空间分布
缺乏一致性、高度分散在一个或几个互不相连的区域中这种情况，如果学习样本点取得
不充分，甚至某个子区域的样本根本没有取到，那么可以预见这样训练出来的网络泛化
能力肯定不高。
样本的相容性主要考虑的是不同类别样本的输入空间存在交叠区域时对网络学习西安科技大学硕士学位论文
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的影响。
对待类似于矛盾样本，网络学习通常要花费很多时间，而且还不一定收敛。
综合上述三个方面，可以看出，学习样本的性能对神经网络的训练有着极为重要的
影响，选择样本应从多方面综合考虑。
由上面的分析总结得出如下规律：
样本选择原则
是尽可能全面地反映研究对象的工作范围和参数特性；
由样本训练好的网络应具有良好
的内插和外推性能；
样本数目不宜过多，以减少试验次数和减小训练网络所占用的资源。
在不同的工作温度下对所研制电子压力计的输入－输出特性进行标定，表4.1为二
维标定试验数据，用其作为神经网络训练样本具有较强的泛化能力。
表4.1样本数据
不同温度下传感器输出（采样后数据）标定压力/MPa
28℃45℃65℃85℃
puputuputuputuput
0102700866312641623649625641680
5802527005809631262823236490837941677
101605827001161383125716311364881651141673
152409526998241863125524397364862466041668
203214826994322523125032498364813281741664
254021126990403213124740601364804098541660
304828826985484033124348720364764916041655
355637226980564963123756846364705733841651
406446726974645973123364976364656552841645
（2）样本的归一化
在神经网络学习时，由于样本的各个指标不相同，而且输入端加的数据太大，会使
神经元结点迅速进入饱和，将导致网络麻痹现象；
另外，神经元激励函数选取S型函数
的输出值在（0，1）之间，并且很难达到0和1。
所以在神经网络学习之前，应对输入、
输出值进行归一化处理，使各变量的重要性处于同等地位[29]
在本研究中对压力传感器
的采样数据up、温度传感器的采样数据ut和压力值p采用下式进行归一化处理：
'
minmaxmin（）/（）pppppuuuuu=−−（4-6）
minmaxmin（）/（）tttttauuuuu=−−（4-7）
minmaxmin0.9（）/（）0.05ppppp=×
−−+（4-8）
式中，pu′、t
u′和p′为归一化值；
up、ut和p为标定值；
upmax、upmin为压力传感器量程内
的最大和最小值；
utmax，utmin为温度传感器量程内的最大和最小值；
pmax，pmin为压力标4数据融合技术及应用
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定的最大、最小值。
（3）适应度函数
计算每一个网络在训练集上产生的误差平方和，并以此作为目标函数，用来评价个
体的适应度。
如式（4-9）所示，P为个体适应度；
N是训练样本数；
O是网络输出神经
元的个数；
d
ji
y是第i个样本的第j个网络输出节点的样本值；
ji
y是
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