畢業(yè)設(shè)計（論文）-三角形隸屬度函數(shù)用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衡器標(biāo)定.doc

三角形隸屬度函數(shù)用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衡器標(biāo)定摘要目的：將三角型隸屬度函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電容式多功能天車秤，實(shí)現(xiàn)電解鋁的稱重過程的計量,提高稱重的準(zhǔn)確度。方法：用一部分實(shí)際鋁稱重的部分屬于做測試，利用三角形隸屬函數(shù)對這部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理，然后輸入到基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對剩下的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，并與之前的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，得出對衡器標(biāo)定的誤差，觀察準(zhǔn)確程度。結(jié)果：在稱重過程中融入了模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，既考慮了稱重數(shù)據(jù)的模糊性又考慮稱重特征與稱重結(jié)果的復(fù)雜關(guān)系，使結(jié)果更加具有精確性，為衡器的標(biāo)定開辟了一條新方法。關(guān)鍵詞：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三角型隸屬度函數(shù)BP算法鋁稱重AbstractObjective:towilltrianglemembershipfunctionoffuzzyneuralnetworkforcapacitivemulti-functionPTMscale,therealizationoftheweighingprocesselectrolyticaluminium,improvetheaccuracyofmeasurementweighing.Methods:usingpartoftheactualaluminumweighingpartbelongtodothetest,andusingtriangledistrutionfunctionofthissectiondataarefuzzed,theninputtotheneuralnetworkbasedonBPalgorithm,thenetworkfortraining.Usefortherestofthetrainednetwork,andexperimentaldatabefore,itisconcludedthatthedatatocomparecalibrationerror,observinginstrumentsthataccuratedegree.Results:inweighingprocessintothefuzzytheoryandthemethodofneuralnetwork,whichconsidersthefuzzinessoftheweighingdataandconsiderthecharacteristicsandweighingweighing,tomaketheresultmorecomplicatedrelationshipwithaccuracy,thecalibrationforinstrumentshaveopenedupanewmethod.Keywords:fuzzyneuralnetworktrianglemembershipfunctionBPalgorithmaluminumweighing鄭州大學(xué)本科學(xué)位論文2011年5月2/37目錄摘要.1ABSTRACT.1第一章引言.41.1課題的研究背景、目的和意義.41.2本課題的主要研究內(nèi)容.4第二章電子稱重系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)提取方法.52.1電容式多功能天車電子秤.52.2稱重數(shù)據(jù)的提取.5第三章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及BP算法.83.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ).83.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).83.1.2模糊理論.93.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).113.2.1BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu).113.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法.123.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計基礎(chǔ).193.3.1訓(xùn)練樣本集的準(zhǔn)備.193.3.2初始權(quán)值的設(shè)計.213.3.3BP多層感知器結(jié)構(gòu)設(shè)計.223.3.4網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試.23第四章三角形隸屬度函數(shù)在鋁稱重的應(yīng)用.244.1隸屬函數(shù).244.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型.26第五章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于鋁稱重的步驟.275.1特征提取和模糊化.275.2隸屬函數(shù)選取.275.3隱含層和輸出層的處理.28第六章實(shí)驗(yàn)結(jié)果的討論.316.1三角形隸屬度函數(shù)稱重結(jié)果.316.2三角形型隸屬度函數(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稱重結(jié)果分析.31第七章結(jié)論.32參考文獻(xiàn).32鄭州大學(xué)本科學(xué)位論文2011年5月3/37附錄：仿真程序.34鄭州大學(xué)本科學(xué)位論文2011年5月4/37第一章引言1.1課題的研究背景、目的和意義任何一個產(chǎn)鋁企業(yè)的管理層，均應(yīng)該準(zhǔn)確地掌握生產(chǎn)設(shè)備的生產(chǎn)能力、設(shè)備運(yùn)行效率等原始數(shù)據(jù)，從而依據(jù)這些原始數(shù)據(jù)，科學(xué)、合理的調(diào)控生產(chǎn)。但由于工藝條件的限制，長期以來，卻始終無法準(zhǔn)確地掌握單槽原鋁日產(chǎn)量。導(dǎo)致管理人員無法根據(jù)出鋁量得到電解槽運(yùn)行狀態(tài)，對鋁電解槽的均衡穩(wěn)定生產(chǎn)帶來不利影響。目前的出鋁生產(chǎn)管理，大部分采用人工計數(shù)、結(jié)合鑄造車間稱重抬包總重，來統(tǒng)計單個電解槽和單個鋁包的出鋁量；受生產(chǎn)現(xiàn)場電磁場干擾和人工操作的影響，無法準(zhǔn)確控制單槽出鋁精度，單個電解槽的析出數(shù)量與析出精度始終是鋁電解生產(chǎn)管理中的一個“盲區(qū)”。導(dǎo)致管理人員無法根據(jù)出鋁量得到電解槽運(yùn)行狀態(tài)，對鋁電解槽的均衡穩(wěn)定生產(chǎn)帶來不利影響。1.2本課題的主要研究內(nèi)容本系統(tǒng)主要有三大模塊組成，如下圖所示：資料收集和數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)的模糊化處理本系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計三大模塊包括的內(nèi)容為：一、完成課題所需特征數(shù)據(jù)的提取及量化。二、對特征數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理。包括對特征數(shù)據(jù)的分析，選出需要模糊化的項(xiàng)，對模糊理論的深入認(rèn)識，選擇三角形隸屬函數(shù)等。三、完成對系統(tǒng)的設(shè)計和特征數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)、結(jié)果預(yù)測等。包括對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論及二者結(jié)合的必要性的深入研究，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)方法的深入研究等。本文關(guān)鍵是運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于鋁稱重，提高計量精度控制。以一部分實(shí)際出鋁重量為樣本，首先利用三角形隸屬函數(shù)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理，再輸入基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對余下的樣本進(jìn)行預(yù)測。并將預(yù)測結(jié)果與之前數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。鄭州大學(xué)本科學(xué)位論文2011年5月5/37第二章電子稱重系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)提取方法2.1電容式多功能天車電子秤電容式多功能天車秤有秤體部分和儀表部分兩部分組成。秤體部分主要由稱重傳感器、LC振蕩器、編碼器、溫度傳感器等組成。當(dāng)外加荷載（被稱重物）作用于電容式稱重傳感器時，作為傳感器主體的彈性元件將產(chǎn)生與荷載值相對應(yīng)的微小變形，使設(shè)在彈性體內(nèi)的電容的極間距離隨之改變，這樣就引起電容器的電容量的變化，這樣就引起電容器的電容量的變化，從而使LC振蕩器的頻率也隨著改變。振蕩信號經(jīng)過編碼器進(jìn)行計數(shù)（我們成為內(nèi)碼）處理，處理后的信號通過信號電纜傳輸給儀表。稱體中溫度傳感器的作用是，將傳感器的內(nèi)部溫度變化轉(zhuǎn)變成電信號送編碼器在發(fā)送給儀表，從而通過儀表中的微計算機(jī)自動修正因溫度變化對稱重傳感器的影響，保證稱重結(jié)果的準(zhǔn)確性。儀表通過信號電纜接收到傳感器信號后，再進(jìn)行解碼并送入微處理器，微處理器根據(jù)鍵盤輸入的指令要求，對該解碼信號進(jìn)行處理，最后將求出的稱重結(jié)果送顯示器、打印機(jī)、寄存器等。2.2稱重數(shù)據(jù)的提取在不同的溫度環(huán)境下對傳感器的12個稱量點(diǎn)進(jìn)行測量，具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下：低溫測試數(shù)據(jù)：溫度稱量點(diǎn)-14.1-13.5-12.80噸1144280114478311447281噸1198223119871911986952噸1247761124823412482333噸1293546129397312939934噸1336091133645313364975噸1375803137609213761526噸1413011141323114133047噸1447980144812814482168噸1480933148102214811159噸15120841512114151221810噸15415921541570154168411噸156962115695591569674鄭州大學(xué)本科學(xué)位論文2011年5月6/37常溫測試數(shù)據(jù)：溫度稱量點(diǎn)1717.818.918.818.818.80噸1149247114935711494811148700114872811487271噸1203060120316112032811202528120255112025532噸1252432125253312526511251927125194612519473噸1298060129815912982731297567129758312975874噸1340439134053513406471339959133997413399785噸1379980138007413801821379513137952813795326噸1414030141712314172281416576141659014165957噸1451854145193214520351451398145141014514168噸1484659148475114848511484215148422414842329噸15156721515762151586015152401515248151525610噸15450541545142154523915446281544638154464511噸157295815730441573140157254315725521572562高溫測試數(shù)據(jù)：溫度稱量點(diǎn)53.154.656.858.559.50噸115469411551041153870115435411559651噸120833612086911207547120800312094812噸125754712578571256799125724712586193噸130302113032911302305130273813040174噸134525613454921344571134498313461795噸138467113848671384012138439513855086噸142161314217621420956142132014223547噸14563041456432145566914560111456967鄭州大學(xué)本科學(xué)位論文2011