一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法

 摘要：介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DSl8B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力，通过大量的样本数据训练构建了双输入早输出网络模型，采用改进的算法实现了传感器高精度温度补偿。

    关键词：传感器精度 温度补偿 径向基函数神经网络 温度传感器DSl8B20

一般工业测控现场的环境温度变化急剧，传感器大多数都对温度有一定的敏感度，这样就会使传感器的零点和灵敏度发生变化，从而造成输出值随环境温度的变化而变化，导致测量出现附加误差，因此温度补偿问题一直是工业测控系统中的关键环节[1]。本文采用DSl8B20智能温度传感器和RBF神经网络相结合的温度补偿新方法来实现传感器高精度温度补偿。本文介绍的方法将DSl8B20测量值作为温度补偿输入，将传感器本身的测量值作为另一输入，用RBF神经网络构成双输入单输出的补偿模型，输出即为补偿后的测量值。RBF神经网络主要用于传感器的数据处理，以改善传感器测量精度。

1 DSl8B20数字温度传感器测温原理

1．1 DSl8B20的特性

DSl8B20是美国DALLAS公司继DSl820之后推出的增强型单总线数字温度传感器，它在测温精度、转换时间、传输距离、分辨率等方面较DSl820有了很大的改进，这给用户带来了更方便的使用和更令人满意的效果。其特点如下：(凹丫丫范文网fanwen.oyaya.net收集整理)

(1)单线接口：仅需一根口线与单片机连接；

(2)由总线提供电源，也可用数据线供电，电压范围：3．0～5．5V；

(3)测温范围为：-55～+125℃，在-10～+85℃时，精度为0．5℃；

(4)可编程的分辨率为9～12位，对应的分辨率为0．5～0．0625℃；

(5)用户可编程的温度报警设置；

(6)12位分辨率时最多在750ms内把温度值转换为数字量。

1．2 DSl820引脚功能说明

DSl820的PR-35封装形式见图1，其外表看起来像三极管。另外还有8脚SOIC封装形式，只用3、4和5脚，其余为空脚或不需连接引脚。不过最常见的形式是PR-35封装，其引脚说明如表1所示。

表1 DS1820引脚说明

8脚SOIC PR-35 符  号 说   明 5 1 GND 地 4 2 DQ 单线数据输入输出引脚 3 3 VDD 正电源，一般为+5V

1．3 DSl820温度数据格式

在DSl820中，转换温度值是以9位二进制形式表示的，而输出温度则是以16位符号扩展的二进制补码读数形式提供。采用的办法是将低八位用补码表示，第九位以符号扩展形式扩展至其它七位。具体温度表示格式见表2。

表2 温度/数据关系

温  度 数字输出（二进制） 数字输出（十六进制） +125 00000000  11111010 00FAH +25 00000000  00110010 0032H +1/2 00000000  00000001 0001H +0 00000000  00000000 0000H -1/2 11111111  11111111 FFFFH -25 11111111  11001110 FFCEH -55 11111111  10010010 FF92H

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