基于神經網絡模型BP算法的嵌入式礦壓檢測方法
本發明公開了一種基于神經網絡模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法,首先根據根據待檢測區域的地域情況,采用多個振弦式壓力傳感器進行測量;然后 ARM7 處理器根據系統任務個數建立相應的進程;最后在建立的任務中打開定時器,輸出一個固定在某一頻率范圍內的脈沖,經過驅動激振電路,產生一個能對振弦式壓力傳感器內部振弦起振的信號,同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進行頻率測量,計算得到壓力值,最后,利用溫度傳感器采集振弦周圍區域的溫度,采用 BP 算法建立神經網絡模型,利用神經網絡模型對得到的各組壓力數據及采集的溫度數據進行學習,并根據神經網絡模型找出壓力隨溫度的變化規律,對振弦式傳感器進行溫度補償。
安徽理工大學
2021-04-13