电容传感器测量水流泥沙含量的神经网络融合算法

摘要

为了消除温度对电容传感器在线测量水流泥沙含量的影响,采用人工神经网络方法对传感器的输出值进行数据融合处理.用电容传感器的泥沙测量值和温度值作为网络的输入,采用改进的BP算法对网络进行训练得到融合输出值,以消除温度干扰.试验结果表明,该数据融合方法可有效地消除环境温度对电容传感器所产生的影响,未经数据融合处理时的电容传感器输出波动的相对值为65.15﹪,经过数据融合处理后输出波动的相对值仅为2.72﹪,输出稳定值提高了23.95倍,效果十分显著.采用传统的基于标准梯度下降法的BP人工神经网络算法在求解时常因收敛速度太慢而影响求解质量,而采用经过优化的改进算法可以显著提高收敛速度.