基于神经网络的多声道超声气体流量计研究

摘要

在以弦向声道布置的多声道超声气体流量计原理的基础上,采用Gauss-Legendre数值积分和线性神经网络相结合的方法完成自适应调整权系数的多声道超声气体流量计建模。在建模过程中,根据Legendre正交多项式的节点值,计算多声道超声换能器的位置分布值,再按照Widrow-Hoff学习规则,由leanrwh函数求解出各声道的层流流速和权系数值表,最后根据实时测量出的层流流速,通过插值算法自适应匹配一组最佳的权系数值,计算出流速和流量值。并以4声道交叉布置方式的超声气体流量计为例,进行测量误差仿真实验和物理实验,误差均能满足实际测量要求。