傳感器非線性信號(hào)的智能處理與融合

前言

傳感器是將非電量轉(zhuǎn)化成電學(xué)量的元件或器件。通過(guò)實(shí)驗(yàn)或理論，可由輸入的非電量得到電學(xué)量輸出，這是正演。同時(shí)，由輸入得到輸出時(shí)，還受環(huán)境因素（如環(huán)境溫度，氣敏元件的加熱溫度，水汽等其他氣體）的干擾。人們需要把測(cè)得的電學(xué)信號(hào)，反推出非電量信號(hào)，達(dá)到使傳感器起作用的最終目的，這是反演。正演是由原因得到結(jié)果，而反演則是由結(jié)果去尋找其產(chǎn)生的原因，而且要撥開(kāi)各種干擾因素，因此，反演問(wèn)題比較困難。這就要依靠各種先進(jìn)算法，這也是研究和使用傳感器時(shí)必須解決的非線性信號(hào)的補(bǔ)償、智能處理與融合問(wèn)題。本書(shū)針對(duì)經(jīng)典和近代各種非線性信號(hào)（函數(shù)）擬合算法展開(kāi)討論，重點(diǎn)放在我們所提出的創(chuàng)新擬合算法及在傳感器中的應(yīng)用。又由于傳感器輸出的非線性信號(hào)與傳感器的制作密不可分，因此也對(duì)傳感器制作稍作介紹，以使讀者了解產(chǎn)生這種非線性信號(hào)的條件，但是本書(shū)不涉及單片機(jī)及其應(yīng)用。我們?cè)谝韵路矫孀龀隽藙?chuàng)新：（1）在國(guó)際上首次發(fā)現(xiàn)“壓阻式壓力傳感器的電橋存在零點(diǎn)電漂移現(xiàn)象”，對(duì)此現(xiàn)象給予了定義并進(jìn)行了理論分析，確定了該特性指標(biāo)檢定方法。我們還發(fā)現(xiàn)即使是利用“自平衡電橋激勵(lì)”也存在零點(diǎn)電漂移現(xiàn)象，這就涉及傳感器標(biāo)準(zhǔn)的制定。

內(nèi)容概要

　　《傳感器非線性信號(hào)的智能處理與融合》介紹了壓力傳感器、圓環(huán)力敏傳感器、氧傳感器、有機(jī)蒸氣傳感器及其輸出的非線性信號(hào)。因傳感器是將輸入的非電量轉(zhuǎn)化為電學(xué)量的元件，要求將測(cè)得的電學(xué)量反演輸出并顯示為非電量，以達(dá)到測(cè)量的最終目的，這就要依靠除經(jīng)典算法以外的各種先進(jìn)的算法，例如規(guī)范化多項(xiàng)式擬合法、輸入－輸出的歸十算法、模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、量子粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊算法才能完成反演轉(zhuǎn)換?！　　秱鞲衅鞣蔷€性信號(hào)的智能處理與融合》重點(diǎn)就是結(jié)合實(shí)際應(yīng)用介紹這些算法，書(shū)中有的算法是《傳感器非線性信號(hào)的智能處理與融合》作者獨(dú)創(chuàng)的。此外《傳感器非線性信號(hào)的智能處理與融合》還介紹了不同非線性信號(hào)的自然和強(qiáng)制融合過(guò)程，從而可實(shí)現(xiàn)傳感器的補(bǔ)償。以提高其測(cè)量精度?！秱鞲衅鞣蔷€性信號(hào)的智能處理與融合》適合于信息、半導(dǎo)體、微電子、物理電子、電機(jī)、自動(dòng)化等專(zhuān)業(yè)本科生、研究生及高校教師閱讀參考，也可供從事傳感器應(yīng)用及計(jì)量、人臉圖像識(shí)別、機(jī)器人、電網(wǎng)調(diào)度、半導(dǎo)體材料等方面的工程技術(shù)人員參考。

書(shū)籍目錄

1 傳感器中的非線性信號(hào)及其反演1.1 傳感器中的非線性信號(hào)1.1.1 壓力傳感器的零點(diǎn)電漂移特性指標(biāo)1.1.2 壓力傳感器的零點(diǎn)電漂移特性的理論分析1.1.3 零點(diǎn)電漂移的利用和抑制1.1.4 小結(jié)1.2 反向漏電對(duì)熱零點(diǎn)漂移的影響1.2.1 國(guó)外科學(xué)家提出的熱零點(diǎn)漂移模型1.2.2 反向漏電流對(duì)熱零點(diǎn)漂移影響模型1.3 壓力傳感器靈敏度電壓非線性分析1.3.1 擴(kuò)散電阻的理論模型1.3.2 靈敏度電壓非線性理論分析1.3.3 對(duì)靈敏度電壓非線性特性的模擬及實(shí)驗(yàn)1.3.4 小結(jié)1.4 壓力傳感器零點(diǎn)電漂移與熱漂移特性的模擬1.4.1 概述1.4.2 利用PSPICE處理非線性電阻的方法1.4.3 模擬結(jié)果1.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果1.4.5 小結(jié)1.5 氣敏傳感器的靈敏度非線性信號(hào)1.5.1 以TiO2膜為基的NO2氣敏傳感器中的靈敏度非線性1.5.2 新型智能TiO2基的氧敏傳感器中的靈敏度非線性1.5.3 ZnO薄膜的丙酮?dú)饷籼匦?.6 轎車(chē)門(mén)二限位器疲勞試驗(yàn)平臺(tái)與拉力傳感器的非線性信號(hào)1.6.1 概述1.6.2 疲勞實(shí)驗(yàn)平臺(tái)機(jī)械結(jié)構(gòu)1.6.3 力傳感器的制作1.7 非線性信號(hào)的反演1.7.1 反演問(wèn)題的困難1.7.2 電阻率測(cè)量中的反演問(wèn)題2 經(jīng)典非線性信號(hào)(函數(shù))擬合法2.1 最小二乘法2.1.1 直線最小二乘法2.1.2 曲線最小二乘法2.2 牛頓插值法2.2.1 牛頓插值法基本原理2.2.2 用牛頓插值法對(duì)傳感器輸出的非線性信號(hào)進(jìn)行反演2.2.3 小結(jié)3 近代非線性信號(hào)(函數(shù))擬合法3.1 MATLAB算法3.1.1 曲線擬合3.1.2 坐標(biāo)點(diǎn)不在一條曲線上的擬合3.2 模擬退火算法3.2.1 模擬退火算法的模型3.2.2 模擬退火算法的參數(shù)控制問(wèn)題3.2.3 模擬退火算法的應(yīng)用3.3 遺傳算法3.3.1 遺傳算法定義3.3.2 遺傳算法的特點(diǎn)3.3.3 遺傳算法的一般過(guò)程3.3.4 遺傳算法的運(yùn)算過(guò)程3.3.5 遺傳算法的應(yīng)用3.4 非線性函數(shù)規(guī)范化多項(xiàng)式擬合法3.4.1 原理3.4.2 擬合精度的影響因素3.4.3 規(guī)范化矩陣的各階同構(gòu)逆矩陣3.5 輸出信號(hào)基于規(guī)范化多項(xiàng)式擬合的智能壓力傳感器3.5.1 概述3.5.2 融入環(huán)境溫度信息的壓力解析表達(dá)式3.5.3 小結(jié)3.6 利用多項(xiàng)式擬合規(guī)范化方法實(shí)現(xiàn)范德堡函數(shù)的高精度反演3.6.1 概述3.6.2 范德堡函數(shù)的局域反演和全局反演3.6.3 范德堡函數(shù)非線性多項(xiàng)式在硅單晶圓片測(cè)試中的應(yīng)用3.6.4 范德堡函數(shù)非線性擬合多項(xiàng)式的誤差分析3.6.5 小結(jié)3.7 對(duì)硅的電阻率溫度系數(shù)與電阻率的關(guān)系曲線的各種擬合方法結(jié)果的比較3.7.1 各種擬合方法結(jié)果3.7.2 小結(jié)3.8 非線性函數(shù)反演“歸十”擬合法3.8.1 算法的基本原理3.8.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合成規(guī)范化多項(xiàng)式時(shí)各階變量系數(shù)間的關(guān)系3.8.3 歸十化多項(xiàng)式中w／wi-1的關(guān)系3.8.4.包括w／wi-1>1的全部情況的β、γ.δ的取值范圍3.8.5 歸十的反演擬合多項(xiàng)式去“歸十”化3.8.6 算法的應(yīng)用3.8.7 小結(jié)3.9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合法3.9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3.9.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)3.9.3 有學(xué)習(xí)率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合法3.10 無(wú)學(xué)習(xí)率權(quán)值調(diào)整神經(jīng)計(jì)算法擬合范德堡函數(shù)多項(xiàng)式3.10.1 樣本數(shù)與權(quán)值數(shù)相等的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合算法擬合范德堡函數(shù)3.10.2 樣本數(shù)大于權(quán)值數(shù)時(shí)誤差迭代下降的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合算法3.10.3 兩種神經(jīng)算法的比較3.11 量子粒子群優(yōu)化算法及仿真分析3.11.1 QPSO算法3.11.2 QDPSO算法3.11.3 典例仿真與對(duì)比分析3.12 模糊擬合算法3.12.1 模糊數(shù)學(xué)的名詞3.12.2 四控制要素模糊算法3.12.3 三控制要素模糊算法3.13 基于三控制要素的多項(xiàng)式模糊擬合在人臉圖像識(shí)別中的應(yīng)用3.13.1 人臉識(shí)別問(wèn)題3.13.2 人臉圖像數(shù)據(jù)的非線性降維3.13.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.14 利用模糊數(shù)學(xué)分類(lèi)和繪制硅片上電阻率等值線3.14.1 概述……4 傳感器非線性信號(hào)的補(bǔ)償與融合

章節(jié)摘錄

插圖：用半導(dǎo)體硅集成電路工藝制備壓力傳感器已有30多年歷史了，隨著市場(chǎng)需求其每年以20％的速度增長(zhǎng)，競(jìng)爭(zhēng)十分劇烈，但仍存在以下問(wèn)題迫切需要解決，并應(yīng)引起注意：（1）電阻非線性問(wèn)題突出。力敏電阻依靠p-n結(jié)與襯底隔離，在p區(qū)側(cè)的耗盡層寬度與外加電壓有關(guān)，故電阻條的有效導(dǎo)電厚度隨外加電壓而變化，表現(xiàn)為非線性，并直接導(dǎo)致零點(diǎn)的電漂移。（2）零點(diǎn)電漂移。壓力傳感器的特性指標(biāo)除眾所周知的幾個(gè)之外，我們?cè)谏习俅螌?duì)國(guó)內(nèi)外不同品種的壓力傳感器進(jìn)行測(cè)定時(shí)，均發(fā)現(xiàn)了零點(diǎn)電漂移現(xiàn)象，在國(guó)際上我們是領(lǐng)先觀察到并給予定義的。零點(diǎn)電漂移影響壓力傳感器的測(cè)量精度，使靈敏度大大降低。（3）熱零點(diǎn)漂移與漏電問(wèn)題。熱零點(diǎn)漂移是影響壓力傳感器性能的重要指標(biāo)，受到廣泛重視。國(guó)際上認(rèn)為熱零點(diǎn)漂移僅取決于力敏電阻的不等性及其溫度非線性，但我們認(rèn)為熱零點(diǎn)漂移還與力敏電阻的反向漏電有關(guān)，對(duì)該理論作出了重要補(bǔ)充，還指出多晶硅可以吸除襯底中的重金屬雜質(zhì)，從而減小力敏電阻的反向漏電、改善熱零點(diǎn)漂移，提高傳感器的性能。

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《傳感器非線性信號(hào)的智能處理與融合》由冶金工業(yè)出版社出版。

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