磁致伸縮液位傳感器是一種新型的、高精度、高靈敏度、可用于傳統(tǒng)液位傳感器不能滿足要求的工業(yè)場(chǎng)合，其廣泛應(yīng)用于航空航天、石油化工等工 業(yè)領(lǐng)域，本文研究的磁致伸縮液位傳感器應(yīng)用 于航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油噴嘴流量試驗(yàn)器的計(jì)量系統(tǒng)中， 因此其測(cè)量精度，對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性以及抗力 更為重要。
在磁致伸縮液位傳感器問(wèn)題的研究上，顏慶偉等人對(duì)傳感器的工作原理、結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹分析，設(shè)計(jì)了模塊化的電路設(shè)計(jì)方法，并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了這種電路設(shè)計(jì)方法具有較好的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性，可以提高傳感器的整體性能。代國(guó)前、王崢等人［8－9］ 運(yùn)用了電磁學(xué)、材料力學(xué)等相關(guān)理論對(duì)磁致伸縮液位傳感器的彈性波產(chǎn)生機(jī)理、信號(hào)檢測(cè)機(jī)理等建立數(shù)學(xué)模型，并通過(guò)計(jì)算、實(shí)驗(yàn)對(duì)建立的模型進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)后來(lái)學(xué)者研究提高傳感器測(cè)量精度的方法提供了較好的理論依據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持，具有積極的意義。但是這些學(xué)者對(duì)于溫度對(duì)傳感器的影響沒(méi)有進(jìn)行研究。陶若杰等［10］研究了一種雙絲差動(dòng)的新型結(jié)構(gòu)，有效的降低了磁致伸縮位移傳感器的噪聲干擾，提高了測(cè)量的精度。李永波等［11］對(duì)分析了溫 度對(duì)傳感器晶振頻率、回波速率以及液體密度對(duì)傳感器測(cè)量精度的影響，提出了可以消除上述影響的雙輔助磁性浮子設(shè)計(jì)方法。但是這些提高傳感器精度的方法均采用改動(dòng)硬件結(jié)構(gòu)的方式，不僅不易于實(shí)現(xiàn)，適應(yīng)性不強(qiáng)，不能夠?qū)θ踢M(jìn)行補(bǔ)償、補(bǔ)償電路易產(chǎn)生漂移等問(wèn)題，而且對(duì)已生產(chǎn)的、已經(jīng)投入使用的傳感器無(wú)法采用該種方法進(jìn)行修正。
依據(jù)上述問(wèn)題，本文建立基于改進(jìn)型自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的磁致伸縮液位傳感器的溫度補(bǔ)償方法。該系統(tǒng)采用附加動(dòng)量算法不斷修正自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)中的前題參數(shù)以避免采用梯度下降算法時(shí)易陷入局部極小，訓(xùn)練速度較慢等缺點(diǎn)，提高系統(tǒng)的忽略網(wǎng)絡(luò)中微小變化的能力。結(jié)合理論分析與試驗(yàn)研究，對(duì)該種溫度補(bǔ)償方法進(jìn)行了相關(guān)測(cè)試和分析。
1傳感器誤差分析
1.1磁致伸縮液位傳感器工作原理
根據(jù)磁體的磁致伸縮原理設(shè)計(jì)出磁致伸縮液位 傳感器，由不會(huì)被磁化的不銹鋼波導(dǎo)管、波導(dǎo)絲、內(nèi)部 裝有磁鐵的浮球以及電子信號(hào)處理裝置等組成。傳感器工作時(shí)，裝在傳感器最上端的電子信號(hào)處理裝置首先會(huì)將一個(gè)電流脈沖信號(hào)發(fā)送給磁致伸縮波導(dǎo)絲上，電脈沖會(huì)產(chǎn)生一個(gè)環(huán)形磁場(chǎng)，以光速傳播，導(dǎo)波管會(huì)因?yàn)橛呻娏髅}沖信號(hào)產(chǎn)生的環(huán)形磁場(chǎng)遇到浮球內(nèi)的磁鐵時(shí)相互疊加而產(chǎn)生波導(dǎo)扭曲，并且會(huì)因此產(chǎn)生一個(gè)應(yīng)變脈沖的超聲波，超聲波以一個(gè)固定的速率在波導(dǎo)管中向兩端傳播，當(dāng)一端超聲波遇到末端的衰減阻尼器時(shí)能量會(huì)被吸收，另一端超聲波傳到電子信號(hào)處理裝置的接收器時(shí)會(huì)被轉(zhuǎn)化為電流脈沖信號(hào)并被計(jì)時(shí)器采集，這樣通過(guò)超聲波的速度乘以發(fā)射電流脈沖與接收電流脈沖的時(shí)間差即可得到浮球的位置。
1.2溫度對(duì)傳感器內(nèi)部晶振的影響
通過(guò)對(duì)傳感器工作原理了解可知，浮子的位置 是由測(cè)量時(shí)的激勵(lì)脈沖與返回脈沖的時(shí)間決定的， 因此時(shí)鐘晶振是決定傳感器穩(wěn)定性以及測(cè)量精度的 重要因素，然而在被測(cè)液位溫度變化較大時(shí)，晶振會(huì) 產(chǎn)生溫度漂移，隨之帶來(lái)的傳感器測(cè)量的誤差，可以 使用溫度漂移系數(shù)來(lái)表示晶振的溫度漂移:為在標(biāo)定溫度下，進(jìn)行測(cè)量時(shí)的脈沖數(shù); k 為晶振的溫度漂移系數(shù)。
1.3溫度對(duì)回波速率的影響
磁致伸縮液位傳感器的本質(zhì)是使用時(shí)間值表示液位值，彈性模量等參數(shù)有關(guān)，而這些參數(shù)會(huì)隨著溫度變化產(chǎn)生明顯的改變，因此上述回波速率公式適用于恒溫下，溫度變化不大的測(cè)量場(chǎng)合。
1.4溫度對(duì)磁致伸縮液位傳感器浮子的影響
本文研究的傳感器的被測(cè)液體是航空滑油，其 密度會(huì)隨著溫度變化而變化，通過(guò)實(shí)際的實(shí)驗(yàn)測(cè)量， 二者變化曲線類似于拋物線，而密度的變化會(huì)使得 同一個(gè)物體侵入該液體體積發(fā)生改變。由磁致伸縮 液位傳感器的工作原理得知傳感器是通過(guò)浮球侵入 液體從而反應(yīng)出相對(duì)于的液位，溫度的變化勢(shì)必影 響傳感器浮球侵入液體的體積，從而影響傳感器測(cè) 量的準(zhǔn)確性，特別對(duì)于溫差較大的系統(tǒng)，其誤差有可 能超過(guò)系統(tǒng)的要求。因此在溫度變化較大的系統(tǒng)必 須消除溫度對(duì)磁致伸縮液位傳感器的影響。
可見(jiàn)，滑油密度的改變會(huì)改變浮球浸入滑油的高度，浸入滑油的高度改變勢(shì)必使得液位讀數(shù)發(fā)生改變，使得測(cè)量產(chǎn)生了誤差。通過(guò)上述對(duì)溫度影響磁致伸縮液位傳感器測(cè)量精度的分析可知，溫度會(huì)對(duì)多種因素產(chǎn)生影響，因此使用硬件設(shè)計(jì)不易于對(duì)多種影響因素進(jìn)行修正，可以通過(guò)使用結(jié)合智能算法的軟件修正方式對(duì)其補(bǔ)償。
2改進(jìn)型 ANFIS
2.1典型自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理
系統(tǒng)典型的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)通常分為 5 層網(wǎng)絡(luò)，包括兩個(gè)輸入層，兩個(gè)規(guī)則層與一個(gè)輸出層。系統(tǒng)中帶有參數(shù)的自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)用方形節(jié)點(diǎn)表示，不帶參數(shù)的固定節(jié)點(diǎn)由圓形節(jié)點(diǎn)表示通過(guò)對(duì) ANFIS 結(jié)構(gòu)分析可知，當(dāng)系統(tǒng)前題參數(shù)給定時(shí)，自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的輸出可由結(jié)論參數(shù)線性組合得出使用混合學(xué)習(xí)算法來(lái)不斷修正前題參數(shù)和結(jié)論
參數(shù)即為自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的核心思想。使用時(shí)須要先將一初始值賦給前題參數(shù)，并通過(guò)使用遞推最小二乘估計(jì)算法得到結(jié)論參數(shù)，然后使用梯度下降法將系統(tǒng)誤差反向向前傳播，即從第 5 層向第 1 層傳播，從而修正前題參數(shù)。
2.2改進(jìn)型自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)
由于梯度下降算法具有容易陷入局部極小，訓(xùn)練速度較慢等缺點(diǎn)，因此對(duì) ANFIS 進(jìn)行改進(jìn)，采用附加動(dòng)量算法來(lái)不斷修正 ANFIS 的前題參數(shù)，這樣就可以將在誤差曲面中，由目標(biāo)誤差變化產(chǎn)生的影響和在梯度中目標(biāo)誤差的作用同時(shí)進(jìn)行考慮，它的作用類似于低通濾波器，使得自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)對(duì)微弱的、可忽略的變化進(jìn)行過(guò)濾，即使系統(tǒng)具有跳過(guò)誤差曲線局部極小值的能力使用附加動(dòng)量法進(jìn)行修正的實(shí)質(zhì)就是通過(guò)一個(gè) 動(dòng)量因子來(lái)傳遞次前題參數(shù)變化的影響。當(dāng) 該動(dòng)量因子 λ = 0 時(shí)，為傳統(tǒng)的 ANFIS 算法，即前題參數(shù)僅受梯度下降法影響; 當(dāng)該動(dòng)量因子 λ = 1 時(shí)， 將新的前題參數(shù)變化設(shè)置為次前題參數(shù)的變 化，忽略倒由梯度下降法參數(shù)的變化部分。這樣通 過(guò)增加動(dòng)量項(xiàng)，使得前題參數(shù)的調(diào)節(jié)趨向誤差曲面 底部平均方向變化，當(dāng)進(jìn)入誤差曲面底部平坦區(qū)域時(shí)，Δci( n+1) ≈Δci( n) ，從而有效防止出現(xiàn) Δci = 0，這樣有利于網(wǎng)絡(luò)從誤差曲面的局部極小值中跳出。
由附加動(dòng)量法設(shè)計(jì)準(zhǔn)則可知，當(dāng)出現(xiàn)修正的前題參數(shù)導(dǎo)致誤差產(chǎn)生較大增長(zhǎng)，以及當(dāng)新的誤差變化率相對(duì)于原值超過(guò)了已經(jīng)設(shè)定的誤差變化率時(shí)，則不能采用新的前題參數(shù)，避免網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入較大的誤差曲面。因此，為了準(zhǔn)確使用修正方法，要在訓(xùn)練程序中加入條件判斷條件:3溫度補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)研究
3.1溫度補(bǔ)償前實(shí)驗(yàn)分析
本文研究的液位標(biāo)定溫度補(bǔ)償試驗(yàn)所使用的標(biāo)定測(cè)試裝置組成。所研究的傳感器為在航空滑油噴嘴流量試驗(yàn)器上用于計(jì)量的 JLM 磁致伸縮液位傳感器，其量程范圍為 0 到 700 mm，非線性度為 0．1%，被測(cè)液體為 HP－8A 型航空滑油，滑油的溫度范圍為 20 ℃ ～ 70 ℃ ，溫度傳感器為 WBJ / ＲPB23ZNd 型溫度變送器，溫度測(cè)量量程為 0 ～ 150℃ ，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)為西門子 S7 － 300 的模擬量采集模塊 SM331，其具有 15 位的分辨率。被測(cè)試的傳感器安裝在油桶中，被加熱至適當(dāng)溫度的滑油通過(guò)滑油噴嘴噴出，進(jìn)入油桶，油桶與標(biāo)有刻度的游標(biāo)連通，油桶中滑油的實(shí)際液位通過(guò)游標(biāo)讀出，磁致伸縮液位傳感器和溫度傳感器的測(cè)量值通過(guò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集處理傳至上位機(jī)。由于該種滑油主要工作溫度為( 60±5) ℃ ，所以僅對(duì) 20 ℃ ～ 70 ℃ 范圍內(nèi)，溫度對(duì)傳感器精度的影響進(jìn)行研究和修正。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)得未對(duì)傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償?shù)臄?shù)據(jù)如表 1 所示。通過(guò)對(duì)溫度補(bǔ)償前實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以看出，在相同實(shí)際液位高度下，不同溫度測(cè)量時(shí)間的測(cè)量液位值會(huì)隨著溫度升高而增大。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到了傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償前的傳感器工作曲線如圖 4 所示，可以看出在同一溫度下，實(shí)際液位越高，溫度漂移現(xiàn)象越明顯，說(shuō)明液位值越高受到溫度的影響越大。在低液位區(qū)域，傳感器輸出的線性度比高液位區(qū)域略好。溫度補(bǔ)償前的測(cè)量誤差曲線如圖 5 所示，在相同溫度下，液位值越高，測(cè)量時(shí)受到溫度影響越大，測(cè)量誤差越大。在 70． 2 ℃ 時(shí)，傳感器在600 mm 液位測(cè)量時(shí)會(huì)因?yàn)闇囟扔绊懚a(chǎn)生 18． 5%左右的誤差。
3.2溫度補(bǔ)償后實(shí)驗(yàn)分析
溫度補(bǔ)償原理如圖 6 所示。實(shí)際液位高度 H與實(shí)際溫度 Tr 共同決定了磁致伸縮液位傳感器輸出的液位高度 Ho ，即傳感器輸出是關(guān)于 Hr 和 Tr 的函數(shù): Ho = f( Hr ，Tr ) 。為了消除溫度 Tr 對(duì)傳感器的影響，將溫度輸出 To 與實(shí)際液位高度 Hr 作為ANFIS 的輸入，將用于作為訓(xùn)練樣本的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)
溫度補(bǔ)償?shù)?ANFIS 進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，系統(tǒng)能夠?qū)⑤斎氲膶?shí)際液位高度 Hr 、溫度 To 、傳感器輸出高度 Ho 建立非線性映射，通過(guò)對(duì)參數(shù)不斷優(yōu)化使得系統(tǒng)輸出 Hc 最終逼近實(shí)際液位高度 Hr ，最后通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì) ANFIS 輸出的液位高度進(jìn)行測(cè)試。使用 ANFIS 進(jìn)行溫度補(bǔ)償?shù)某绦蚩驁D如圖 7 所示。使用溫度范圍在 20 ℃ ～ 70 ℃ ，液位范圍在100 mm ～ 600 mm 的未經(jīng)過(guò)溫度補(bǔ)償?shù)膶?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為 ANFIS 的訓(xùn)練樣本，為了消除量綱不同對(duì)計(jì)算的產(chǎn)生的影響對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。
隸屬函數(shù)選取為三角函數(shù)，設(shè)定 a、b、c 參數(shù)的學(xué)習(xí)率為 0．01; 允許誤差為 1×10－4 。隸屬函數(shù)個(gè)數(shù)將決定 ANFIS 訓(xùn)練結(jié)果的質(zhì)量，因此需要選取合適的隸屬函數(shù)個(gè)數(shù)。通過(guò)仿真研究可知，增大隸屬函數(shù)個(gè)數(shù)可以減小誤差，但會(huì)增加計(jì)算量，經(jīng)過(guò)比較隸屬函數(shù)個(gè)數(shù)選為 7 時(shí)的訓(xùn)練效果相對(duì)較好。使用梯度下降算法作為誤差反向傳播算法時(shí)， 設(shè)置目標(biāo)誤差為 1×10－4 ，通過(guò) 301 步迭代運(yùn)算可以達(dá)到誤差要求，而使用動(dòng)量附加算法作為誤差反向傳播算法時(shí)，設(shè)置目標(biāo)誤差為 1×10－4 ，通過(guò) 174 步迭代運(yùn)算可以達(dá)到誤差要求。
通過(guò)溫度補(bǔ)償后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到傳感器的工作曲線如圖 8。補(bǔ)償后傳感器的輸出基本不會(huì)受到溫度影響，線性度非常好。可以看出通過(guò)使用改進(jìn)型 ANFIS 溫度補(bǔ)償后，在 20 ℃ ～ 70 ℃ 溫度范圍內(nèi)，100 mm ～ 600 mm液位范圍內(nèi)的測(cè)量誤差均低于 0．88%。
為比較改進(jìn)型 ANFIS 溫度補(bǔ)償系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，建立基于 PSO-LSSVM 模型和基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度補(bǔ)償模型，并利用同樣的數(shù)據(jù)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì) PSO-LSSVM 模型設(shè)置進(jìn)化代數(shù)為 100，種群規(guī)模為 40，c1 = c2 = 2．5; 對(duì) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選擇隱含層的單元數(shù)為 11，選擇 Sigmoid 函數(shù)為隱含層函數(shù)，Pureline 線性函數(shù)為輸出層計(jì)算函數(shù)，trainlm 為訓(xùn)練函數(shù)，設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)為 1500。
補(bǔ)償?shù)膶?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相比較，可以看出 3 種補(bǔ)償方法均可以在一定程度上有效補(bǔ)償溫度對(duì)傳感器產(chǎn)生的影 響。對(duì)比3 種不同補(bǔ)償方法的效果，可以看出使用了基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)償方法的相對(duì)誤差為 3． 65%，平均為 3． 12%，使用了 PSO-LSSVM補(bǔ)償方法的相對(duì)誤差為 2．18%，平均為 1．92%，而改進(jìn)型 ANFIS 方法的相對(duì)誤差為 0．88%，平均為 0．65%，遠(yuǎn)小于另外兩種補(bǔ)償方法。這說(shuō)明 使用了改進(jìn)型 ANFIS 的溫度補(bǔ)償方法能夠有效消除溫度對(duì)磁致伸縮液位傳感器的影響。
4 結(jié)論
①介紹了磁致伸縮液位傳感器的工作原理，對(duì)由于被測(cè)液體溫度變化而產(chǎn)生的誤差機(jī)理進(jìn)行了分析。
②針對(duì)傳感器的溫度補(bǔ)償，對(duì)自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，采用附加動(dòng)量算法不斷修正自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)中的前題參數(shù)以避免采用梯度下降算法時(shí)易陷入局部極小，訓(xùn)練速度較慢等缺點(diǎn)，提高系統(tǒng)的忽略網(wǎng)絡(luò)中微小變化的能力。
③將改進(jìn)型 ANFIS 溫度補(bǔ)償方法進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，并于基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于 PSO-LSSVM 模型的溫度補(bǔ)償方法進(jìn)行比較，改進(jìn)型 ANFIS 溫度補(bǔ)償性能優(yōu)于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于 PSO-LSSVM 模型的溫度補(bǔ)償方法，具有很強(qiáng)的泛化能力。
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