（计算机应用技术专业论文）基于人工神经网络工业蒸汽热流量计量系统.pdf

毒 0 辽宁工程技术大学硕士学位论文 摘要 过热蒸汽广泛应用于工业、生活的各个领域。但目前在热能计量管 理和经济核算中，蒸汽计量通常采用质量流量计量方法，这种计量方法 不能真正反映用户的热量消耗的实际水平，用热能计量取代传统的质量 流量计量方法是过热蒸汽计量管理和经济核算的发展趋势。 本文基于人工神经网络技术，建立了工业蒸汽热流量及质量流量计 量系统。通过建立过热蒸汽密度和密度焓积的双输出人工神经网络模 型，实现质量流量的温度、压力补偿及过热蒸汽热流量的测量。在工业 蒸汽常用的工作范围内建立了基于人工神经网络模型工业蒸汽热流量 的测量系统；采用计算机模拟误差分析方法对测量系统进行误差分析， 确保了系统应用的可靠性。测量系统采用v c + + 和m a t l a b 联合编程 技术，充分地利用了m a t l a b 强大的运算能力和v c + + 软件开发功能， 建立了在线数据的采集、计算、存储、实时显示及历史数据查询为一体 的过热蒸汽计量系统，使过热蒸汽热流量的在线计量系统具有实时性和 可用性。 关键词：过热蒸汽热流量神经网络误差分析计算机模拟 辽宁工稃技术大学硕十学位论文 a b s t r a c t s u p e r h e a t e ds t e a mw i d e l yu s ei ni n d u s t r ya n dd a i l yl i f e b u ta tp r e s e n t ， t h em e a s u r e m e n to fs u p e r h e a t e ds t e a mu s u a l l yb a s e so nt h em a s sf l o wi n a d m i n i s t r a t i v eo ft h et h e r m a le n e r g ya n dt h ee c o n o m i c a la c c o u n t t h i s m e a s u r e m e n ts y s t e md o e s n ti n d i c a t et h er e a lc o n s u m e i n gt h e r m a le n e r g y t h ed e v e l o p m e n t m e n tt e n d e n c yi st h em e a s u r e m e n to ft h et h e r m a if l o w i n s t e a do ft h em e a s u r e m e n to ft h em a s sf l o w i tw a se s t a b l i s h e dt h em e a s u r e m e n ts y s t e mo ft h e r m a lf l o wa n dt h em a s s f l o wo ft h e i n d u s t r ys u p e r h e a t e ds t e a mb a s e do nt h ea r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k st e c h n o l o g y t h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k sm o d e li so u t p u t sb o t h t h ed e n s i t ya n d p r o d u c to ft h ed e n s i t ya n dt h ee n t h a l p yo ft h ei n d u s t r ys t e a m t oa c h i e v et h em e a s u r e m e n to ft h et h e r m a lf l o wa n dt h ec o m p e n s a t i o no ft h e p r e s s u r ea n dt h et e m p e r a t u r ef o rt h em a s sf l o w i n d i r e c tm e a s u r e m e n t s y s t e mw a se s t a b l i s h e db a s e do nt h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k sm o d e lf o r t h em a s sf l o wa n dt h et h e r m a lf l o wi nc o m m o n r a n g ei ni n d u s t r y , a n dt h e e r r o ro ft h em e a s u r e m e n ts y s t e mw a sa n a l y s e db ys i m u l a t t i n gi nc o m p u t e rt o g u a r a n t e e t h e r e l i a b i l i t yo ft h em e a s u r e m e n ts y s t e m n em e a s u r e m e n t s y e t e mo ft h ed a t ac o l l e c t i o n ，c a l c u l a t i o n ，s a v i n g ，s h o w i n ga n df i n d i n gw a s s e tu pb yu s i n gv c + + a n dm a t l a bm i x e d l a n g u a g ep r o g r a m i n gt om a k et h e b e s tu s eo fc a l c u l a t i o n a lf o n c t i o no ft h em a t l a ba n dt h es o f t w a r e d e v e l o p m e n tf u n c t i o no f v c + + ，w h i c hm a k et h em e a s u r e m e n ts y s t e mm o r e u s a b l e k e yw o r d s ：s u p e r h e a t e ds t e a m ；t h e r m a lf l o w ；n e r v en e t w o r k ；s i m u l a t i o n a n a l y s i s 11吨f， o 0 玉 0 、 ： 肾 争| 、 创新点声明 本人声明所里交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果；应用人工神经网络技术实现工业蒸汽热流量计量这 一课题研究，尽我所知，到目前国内外文献朱见报道。 辽宁i 【稃技术大学硕十学位论文 1 绪论 1 1 课题研究的意义 作为一种便利的，高含热量，低含水的热能载体，过热蒸汽被广泛地应用于工 业、生活的各个领域。目前在热能计量管理和经济核算中，蒸汽及热水等热能资源 的计量通常采用质量流量计量方法，这种传统的热能计量方法不能真正反映用户的 热量消耗的实际水平，主要表现在二个方面： ( 1 ) 质量流量不能体现热能载体的所携带的热量。如：相同质量的过热蒸汽，其 热焓值是温度和压力的函数，不同压力与温度的蒸汽携带热量不同。 ( 2 ) 质量流量不能体现用户送回供热系统的热量。目前热能系统大多为闭路循环 系统，用户实际消耗的热量是供应方输出热能介质携带的热量与用户返回供热系统 的热量的差值。 热能资源做为商品，热能载体的质量计量方法并没有真正反映用户在热能使用 过程中实际消耗的热量，这种计量方法对于热能用户和供热单位都存在着一定的不 公平的因素。在这种计量系统下，用户方更注重热能介质的质量消耗，而忽视热量 本身，不利于能源的公平分配与合理利用，不利于热能源资源的节约和保护。 随着科学技术的进步与发展，能量消耗日益增加，世界各国的热能资源日趋紧 张，人们资源保护意识和成本意识不断增强，对能源计量的准确性提出了更高的要 求，在热能介质量流量计量基础上，提出了热能计量方法。热能计量是热能介质计 量的本质，用热流量计量方法取代传统的质量流量计量方法，是热能计量方法的革 命，在经济核算中，使热能计量更趋公平合理。 近年来，随着计算机及智能仪表的广泛应用与普及，为热流量计量的实现提供 了条件。目前，国内在民用采暖计费上，热能计量得以应用并得到了逐步完善。但 是在工业及商业核算上，热能计量尚处在研究和丌发阶段。我国是一个能源消耗大 国，每年消耗在工业供热方面的能量是巨大的【j 】，采用热能计量方法，可以促进供 热方提高供热介质的品质；对使用方的有利于调动节约热能意识，而实现公平分配、 合理利用热能资源，从而大量节约能源。 为此，本课题基于人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s - - a n n ) 技术，开发 工业过热蒸汽热流量计量系统，实现热能计量在工业中的应用。 l，li 辽宁工程技术大学硕士学位论文2 1 2 国内外研究水平和发展方向 1 2 1 国外发展概况 欧美国家热能计量技术历史较早，早在2 0 世纪2 0 年代欧洲在建筑采暖上就开 始进行按户热能计量采暖费用，尤其是经历了7 0 年代初期的能源危机后，如何在 保持经济发展的同时节省有限的能源成了各国的研究课题。各种商业、民用和工业 建筑采暖所需的能量消耗非常巨大，在8 0 年代初期，采暖计费制度已经在欧美国 家普及了，计费方法也逐步得到完善，热量计量技术也已基本成熟。 国外尤其是欧洲的热能计量，在民用上热流量计量有着丰富的经验和先进的技 术，目前，在我国出现的热计量收费改革试点地区所用的热能仪表大都是由欧美国 家引进的产品，在今后相当一段时间内，这些都将发挥重要的作用。在工业上，采 用在线动态补偿技术、虚拟仪表技术、容错技术和系统集成技术，对大型企业生产 和使用蒸气的情况进行监测和计量，计算出企业经济考核所需的蒸气质量流量和热 流量，并进行实时显示、自动累计和报表打印。欧美国家热流量的计量技术在工业 上处领先水平。 1 2 2 国内发展概况 我国的热能计量是经济体制改革的产物，我国热能计量是一个新兴的领域，国 内热能计量特点是起步晚、发展较快、规模小。目前我国的热能计量还处在发展和 过渡阶段。国内热能计量目前已在民用采暖上开始启动。作为一种节能措施，国家 建设部将采暖热量计量收费列入建筑节能“九五”计划和2 0 1 0 年规划，由此开始 了我国采暖热量计量收费的改革。国内许多各省市开始了民用热能计量试点工作。 国外厂商看好我国热能仪表市场，目前已有多家欧美热能仪表厂商进入中国市场。 国内也有二十多家厂家进行热能表的研制与生产，国内的民用热能计量技术与热能 表研发、生产中，一方面学习和借鉴了国外的先进技术，一方面针对中国国情做了 大量的自主开发的努力，国内的采暖热能计量技术在软件和硬件上尽管与欧美国家 有一定的差距，但已趋成熟，并有许多适合国情的优点。在民用采暖热能的供需的 核算中，部分地采用热能计量作为结算依据。热能计量处于推广和普及应用阶段 2 1 。 在工业上大型企业蒸气热能计量的研究尚有报道，但在工业经济核算中使用热 能计量方法尚无报道。这是由于基于常规的统计分析模型的工业蒸汽的热流量计量 itfli 辽宁工程技术大学硕士学位论文 的精度和适用范围往往不能同时达到用户需要标准，由于过热蒸汽热流量计量的计 算模型较为复杂，热流量计量仅在实验室中通过少量试验，并没有在各种现场复杂 条件下进行足够的检验，以致在使用中出现许多未知因素，造成计量的误差。这样 由于计算模型精度受温度、压力范围的限制，从而制约了在工业或商业热能计量核 算中的推广应用，因此对蒸汽热流量计量技术和方法尚需进行更深入的研究，以开 发适用范围大、精度高的计算模型和更为稳定可靠的计量系统，是当前急需解决的 课题。 随着热能计量技术及智能仪表技术的不断完善及热能计量相关政策法规的实 施与深入，热能计量将会在各个领域得到广泛的应用和普及1 2 。 1 3 本文主要研究的内容 过热蒸汽的质量流量及热流量的计量是目前热量计量工作中的极其重要的一 环，蒸汽质量流量计量已经达到较高的精度，能够满足工程要求；过热蒸汽热流量 在线计量技术在国内尚属发展阶段。本课题对基于人工神经网络模型的过热蒸汽热 流量计量原理与实现方法进行研究，开发高精度的过热蒸汽热流量计量系统，推进 热流量计量在工业中应用与普及。 热流量计量首先要解决计算模型精度问题。从有关文献及资料分析中可以发 现，以确定性系统为基础的非统计性处理的经典计算公式及其相应算法，其准确度、 规格化、通用性往往不能同时达到工程所需要的标准。本课题提出应用人工神经元 网络的解决办法，建立适用范围大的人工神经网络过热蒸汽热流量计量的计算模 型。人工神经网络在工业参数测量中已得到广泛的应用，但用于精确测量模型尚未 见报道。因此，课题要解决人工神经网络外延性差的问题，使a 1 叮n 计算模型具有 足够的精度。 计量系统实用和可靠性需要通过对系统的误差分析来评定。由于a n n 模型为 “黑箱”数学模型，因此，必须解决计量系统的误差分析问题。本课题应用计算机模 拟误差分析方法，解决测量系统的误差传递与合成问题。 计算速度是系统具有良好的实时性的关键。本课题采用v c + + 与m a t l a b 混 合编程实现在线实时测量。应用v c + + 建立友好的用户界面，并在线调用m a t l a b 实现在线实时测量。充分地利用了m a t l a b 强大的运算能力以及v c h 软件开发 。ll；f 2 过热蒸气热流量计量原理 2 1 引言 过热蒸汽作为一种热能介质广泛应用于工业、商业、民用等领域。准确测量过 热蒸汽的热流量是目前要解决的课题之一。过热蒸汽携带的热量为质量流量与蒸汽 焓之积，因此，热流量的测量实质是解决蒸汽焓的测量问题。目前常用的测量方法 有查表法、经典的拟合公式法等，这些方法都存在着一定的局限性。其中查表法是 将蒸汽的焓值以数表的形式存储于计算机器，这种方法占用空间大，且速度慢，当 测量精度要求较高时，数表需要进一步细化，这一问题更加突出；经典的拟合法的 测量精度依赖于对模型预估的准确性，而过热蒸汽焓的模型形式是未知的，因此， 经典拟合模型在小范围内能够满足一定的精度要求，很难适应实际工况的波动。 本文采根据蒸汽热流量计量原理，提出用人工神经网络技术，建立测量所需的 密度和密度焓积模型，使计量系统在较大的范围内获得较高的精度。 2 2 热流量计量基本原理 过热蒸汽的流量以质量流量表示，热流量为质量流量与蒸汽焓的乘积，即 q = g _ h ( 2 1 ) 式中：q 一过热蒸汽热流量，k j h ： g 一过热蒸汽质量流量，k g l l ； h 一过热蒸汽焓值，k j k g 。 以涡街流量变送器为例，变送器输出信号对应于体积流量，质量流量为 g = v p( 2 2 ) 式中：v 一过热蒸汽体积流量，m 3 ； d 一过热蒸汽密度值，k g m 3 。 由式( 2 i ) 和式( 2 2 ) 有 q 5 矿p h ( 2 3 ) 热流量的累积值为 q = i v p hd t( 2 - 4 ) 辽宁工稃技术大学硕士学何论文 6 、 _ - 。_ 。_ - 。_ _ - 。_ 。_ 。_ - 。_ _ 。_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 。- 。_ _ 。- 。_ - 。_ - _ 。_ _ _ _ _ - - _ _ _ _ - 。_ _ _ _ _ 。_ - - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - i _ _ _ - _ _ _ _ _ - 。_ 。_ _ _ 。_ 。_ 。_ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ - - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - 一 对于差压变送器流量计量系统 z q = i k 娲一h d t ( 2 - 5 ) 式中：k 一流量系数； p 一孔板两端压差，m p a 。 由式( 2 3 ) 和( 2 5 ) 可知，在准确测量体积流量的基础上，通过测量过热蒸汽的比 焓和密度，即可实现过热蒸汽的热流量测量【3 , 4 1 。 过热蒸汽密度和焓是温度t 和压力p 的函数，将密度与焓的积p h 表示成t 、p 的函数 p h = f ( p ，r ) 则式( 2 2 ) 、( 2 3 ) 可表示为 q = v f ( p ，t ) ( 2 6 ) z q = i v f ( p ，r ) d t ( 2 - 7 ) 由式( 2 6 ) 和式( 2 7 ) 可知，通过测量可直接量测量t 、p 和v ，即可实现热流量 的测量。 2 3 神经网络的热流量测试系统的实现 目前，国际上尚无通用的 密度与焓值的计算公式，因此 过热蒸汽热流量测量的关键是 建立足够精确的密度和比焓的 数学模型。针对传统的经典拟 合方法得到的模型存在着适用 范围小，且精度差等问题，本 课题采用人工神经网络建立适 用范围大、精度高的过热蒸焓 值计算模型，实现焓值的间接 测量。以神经网络为手段的实图2 - 1 基于a n n 的热流量计量系统 辽宁t 羊早技术人学硕十学位论文 时信息处理方法建立的有关焓和密度数学模型。基于a n n 模型的热流量及质量流 量测量原理如图2 1 所示。 2 4 本章小结 过热蒸汽的热流量计量的实质是在准确测量质量流量的基础上，解决密度和 密度焓积的测量问题。建立足够精确的密度和密度焓积的计算模型，通过测量直接 量蒸汽的温度、压力和体积流量，可以间接测量过热蒸汽的热流量及实现质量流量 的实时补偿。计算机为热流量计量提供了更多、更便利的实现方法。测量的关键是 模型的准确性，本文在建模方法上采用人工神经网络技术，以提高测量系统的应用 范围和精度。 辽宁工稗技术大学硕十学付论文 3 蒸汽热流量计算机计量系统 3 1 引言 随着计算机技术的迅猛发展，以计算机为核心的测试系统已经强烈地冲击着传 统的测试方法，并大有取而代之之势。它不仅能够实现复杂的测试和控制功能，而 且也能够适应环境的变化带来的自动调整测试与控制方式，使得测试技术发生了巨 大的变革。更重要的是它变革了检测的原理和方法，实现了模拟量和数字量之间的 转换，从而提高了测试精度、速度，增强了系统的可靠性。 微型计算机问世不久就被应用到测试领域中。微机的价格的不断下降、功能的 不断完善以及解决了许多传统测试技术无法解决的测试难题，使之成为测试技术中 不可缺少的部分。因此，微处理器与传感器，微处理器与测量仪表相结合的技术也 越来越引起人们的广泛关注。微机的应用，从下面几个方面革新了测试的功能：扩 展了铡量参数的数目，提高了测量精度；革新了检测方法，使过去不能进行的某些 测量，现在能够进行了；简化了仪表与仪表或其他设备间的接口，也简化了仪表的 操作实现了集中控制：具有各种数据处理功能，并能进行各种算术逻辑运算，把 使用者从繁重的数据处理工作中解放出来，甚至还增加了专家推断、分析与决策的 功能。 本课题以计算机为核心，建立过热蒸汽的热流量计量系统，通过编制软件实现 过热蒸汽的热流量计量及各参数的实时测量。 3 2 计量系统的硬件组成 蒸汽热流量的计量系统是基于p c 机的计算机测量系统，由硬件和软件实现。 其硬件主要包括：测量变送设备、模数( a d ) 转换器，输入输出接口电路、计算 机等四部分。测量变送设备，即温度传感器、压力传感器和体积( 涡街) 流量传感 器，它们将直接量温度、压力、体积流量参数转换为电信号，然后通过电的方法进 行测量；a d 转换器是将传感器输入的模拟信号通过转换与之成正比的数字信号送 入计算机：计算机用来进行数掘处理，完成热流量和质量流量的计算，并将计算结 果显示和输出。过热流蒸汽热流量测试系统的硬件组成如图2 2 所示。 辽宁丁二稃技术大学硕士学位论文 p c l l 8 u 0 数据采集卡 图3 - 1 热流量计量系统硬件组成 ( 1 ) 传感器 数掘采集与控制的基本任务是物理信号( 电压电流) 产生或测量。传感器是将 非电量信号转换成与之有确定对应关系的电量( 信息) 输出的器件或装置。传感器 首先是一个测量装置，它以测量为目的；其次它又是一个转换装置，在不同量之间 进行转换。传感器作为测试系统中获取信息的最前沿的部件，得到的是被测对象的 第一手资料，类似于人类的感觉器官，所以在测试过程中传感器的选用是一个关键 的问题。选择传感器时应考虑下面几方面的要求【7 州。 精度高： 灵敏度高；线性范围宽广： 响应快，滞后、漂移小： 输出信号信噪比高： 稳定性、重复性好； 动念性能好； 负载效应低： 超标准过大的输入信号保护。 同时考虑使用方便，便于安装调试和维修及性价比，本课题选用c y z l 0 3 c 型 压力传感器，g l d t h i o p t l 0 0 温度传感器，q h 8 5 0 0 2 5 涡流传感器。传感器的相应 属性如表3 - 1 3 3 所示。 辽宁r 稗技术人学硕+ 学付论文 测母范围0 - 3 5 m p a 过载极限 l 一2 倍 测蕈范围 2 0 0 5 0 0 过载极限1 5 - 2 倍 ( 2 ) p c l 8 1 2 p g 数据采集卡 本课题采用台湾研华公司( a d v a n t e c h ) p c l 8 1 2 p g 数据采集卡。该卡是研 华公司推出的一款应用于i b m p c x t a t 及兼容机的高性能、高速度的多功能数据 采集卡。此卡不仅功能强大，性能优越，而且相应的支持软件多，使得它成为工业 控制和实验室应用的理想选择，可广泛应用于数据采集、过程控制、自动检测、工 辽宁丁稃技术大学硕十学位论文 一i i - _ 。- _ - 。_ _ 。_ 。_ - 。- 。_ _ - _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ - - _ _ 。_ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ - _ _ _ _ - _ - 。_ _ 。_ - _ _ - _ _ _ - - 。_ 。_ 。_ _ _ _ _ _ _ 。一 厂自动化等领域。 p c l 8 1 2 p g 高速i o 板卡具有1 6 路单端模拟输入通道，可用来做为a d 转换 器使用；软件的可编程模拟输入范围为双极，范围为 + i o v ，+ 5 v ，士1 2 5 v ，士o 6 2 5 v ， 士0 3 1 2 5 v ；a d 转换有三种触发形式：软件触发、。可编程序步测触发、外部脉冲触 发；2 个1 2 位d a 转换通道，可以通过数据卡上的5 v 或1 0 v 参考电压来实现o + 5 v 或0 + 1 0 v 的输出范围选择。该卡板内集成多路开关、测试放大器及采样、保 持放大器，无需额外设计采样、保持放大电路，有助于简化电路设计，减少噪声的引 入并且板内带有lk b 的f i f o 寄存器，能很好地解决信号的连采样问题。 p c b a s e dc o n t r o l 技术是融合p c 技术、信号测量和分析技术、控制技术、通 讯技术于一体的高性能测量与控制技术，用于信号测量、工业过程数据采集与控制 等。它包工业电脑平台、功能卡和应用软件。通过插入各种功能卡和编写软件，形 成功能强大的数据采集系统。近年来p c b a s e dc o n t r o l 技术向更快、更精确的测控 方向发展。p c b a s e dc o n t r o l 核心技术包括 c o m p a c tp c i h o ts w a p 、坚固式安装、制冷 高速采集技术同步采集、精确信号触发与同步信号、d m a 传输 与传统测试仪器联网：g p i b 、i c o m p c b a s e d 运动控制系统 。 易于编程方式虚拟仪器编程、控件、组态式开发 易于使用和调试 b o a r di d 、通用p c i 、i s a 兼容、高密度 傲据采集卡的主要参数 在使用数掘采集卡时，操作对象主要就是模拟量输入输出，数字量输入输出。 对于模拟量输入输出工程中通常考虑如下一些参数：输入模式( 单端输入或差分输 入) 、输入范围、分辨率、采样速率、精度和噪声。 单端输入以一个共同接地点为参考点。这种方式适用于信号为高电平( 大于一 伏) 信号源与采集端之问距离较短( 小于1 5 英尺) ，并且所有输入信号有一个公共 接地端。差分输入方式下，每个输入可以有不同的接地参考点，并且由于消除了共 模噪声误差，所以差分输入的精度较高。 输入范围是指数据采集卡能够量化处理的最大、最小电压值。数据采集卡提供 了可选择的输入范围，它与分辨率、增益等配合，以获得最佳的测量精度。 辽宁工午早技术大学硕十学何论文 分辨率是模数转换的所使用的数字位数。分辨率高，输入信号的细分程度就越 高，能够识别的信号变化量就越小。增益表示信号被处理前放大或缩小的倍数。给 信号设置一个增益值，就可以实际减小信号输入的范围，使模数转换能尽量地细分 输入信号。 总之，输入范围，分辨率和增益，决定了输入信号可识别的最小模拟变化量。 此最小模拟量对应于数字量的最小位上的变化，通常叫做转换宽度( c o d ew i d t h ) 其算式为：转换宽度= 输入范围( 增益x 2 分辨率) 实际上这个分辨率是板卡上a d 转换芯片的转换精度，但并不代表板卡本身的 实际采集数据能够达到的精度。通常板卡精度会另有说明，例如：o 0 3 x f s r + i l b 精度为满量程的百分比再加减一个最小分辨单位。 采样速率决定了模数变换的速率。采样率高，则在一定时间内采样点就多，对 信号处理的数字表达越不精确。采样速率必须保证一定的数值，如果太低，则精度 就很差。根据耐奎特采样理论，采样频率必须是信号最高频率的两倍以上，采集到 的数据才可以有效地复现出原始的采集信号。 噪声会引起输入信号的畸变。噪声可以是计算机外部或内部的。要抑制外部噪 声误差，可以使用适当的调理电路，也可以增加采样信号的点数，再取这些信号的 平均值以拟制噪声误差。 i s a 卡是早期推出的工业标准总线，其稳定性各受业界的欢迎，因此直到现在 仍然在工业数掘采集与控制领域占有重要的位置。而p c i 技术则因为其良好的兼容 性，简便的安装和出色的性能而方兴未艾。 3 3 计量系统软件实现 3 3 1 计量系统的软件组成 热流量计量系统软件部分主要包括系统软件( w i n d o w s 操作系统) 和应用软件 两部。应用软件是用来进行测量和管理的程序，主要包括：数据采样、数据处理， 数据输出等程序。数据采集是将被测量相对应应的信号转换为计算机能够识别的信 号并输入给计算机。数据处理是由计算机执行以测试为目的的算法程序，得到与被 测参数对应的测量值，或者形成相应的决策与判断( 智能测试) ，包括比焓和密度人 工神经网络模块、热流量计算等模块等。计算机将采集来的数字量根据密度和焓模 辽宁工程技术大学硕士学位论文 型进行运算，由式( 2 3 ) 和( 2 4 ) 体积流量传感器送来的参数进行计算，就可以准确计 算出热量值及经过实时补偿的质量流量。数据输出是将处理结果送给输出设备，显 乐、打印或绘制成图形。 3 3 2 开发工具与环境 热流量计量系统的结构较为复杂，其相应的系统软件在设计上要能够实现对硬 件、内存的操作以及提供良好的人机接口界面。所以在开发环境的选择上要求编程 语言能兼顾i o 接口等低级操作功能和强大的界面生成能力。本系统采用基于 w i n d o w s 平台的v c + + 6 0 和m a l r a l b 混合编程。 v c 是汇集m i c r o s o f t 公司技术精华的主流产品，其最主要的特征是提供了n e c 类库，封装了w i n d o w s a p i 接口函数，充分利用类的继承性、封装性、多态性，可 以方便地设计自己需要的类。利用v c + + 的应用程序生成向导( a p p w i z a r d ) 功能生成 s d i 或m d i 应用程序框架，是程序员将主要精力集中在所要解决的具体问题上。另 外v c + + 对内存、硬件的操作较容易，是开发系统软件的首选工具【”。 尽管基于w i n d o w s 平台的v i s u a lb 编程也可以实现此系统的全部功能，但v b 并非完全具有面向对象的特点，尤其是v b 对w i n d o w s 的接口、对硬件的低级访问 以及计算机能力都很简单、笨拙和低效 1 2 , 1 3 1 。 3 3 3m a t l a b 软件简介 神经网络各种算法的具体实现最终要通过编程由计算机来完成，为此寻求一种 具有良好操作性和可扩展性的编程方法将具有重要意义。目前，有关神经网络的应 用程序己有应用，但通用性和可操作性并不是很理想。由m a t h w o r k s 公司推出的 m a t l a b 软件已提供了比较系统的神经网络工具箱，借助这一工具箱可使神经网络 领域的研究人员较为直观、方便地进行分析、计算及设计工作，从而大大节省了时 间f 1 4 】。 m a t l a b 是一种面向科学和工程计算的高级计算机语占，现已成为国际科技界 公认的最优秀的应用软件，在世界范围内广为流行和使用。m a t l a b 有不同于其它 高级语言的特点，它被称为第四代计算机语言。正如像f o r t r a n 与c 语言等第三 代计算机语言使人们摆脱了对计算机硬件的操作一样，m a t l a b 语言使人们从繁琐 的程序代码中解放出来。它丰富的函数使开发者无需重复编程，只要简单地调用和 辽宁工程技术大学硕士学位论文1 4 使用。m a t l a b 最大的特点是简单和直接，它有如下特点 编程效率高m a t l a b 是一种是一种面向科学和工程计算的高级计算机语 言，允许用数学形式的语言编写程序，且比b a s i c 、f o r t r a n 和c 语言等更加接 近书写计算公式的思维方式。 用户使用方便m a t l a b 语言是一种解释执行语言，它灵活方便，其调试 程序手段丰富，调试速度快，需要学习时间少。m a t l a b 语言把编程、编译、链接 和执行融为一体。它能在同一画面上灵活操作，快速排除输入程序中的错误，从而 加快了用户编写、修改和调试程序的速度。 扩充能力强，交互性好m a t l a b 语言有丰富的数据库，在复杂计算时可 以直接调用，而且m a t l a b 的库函数同用户文件在形式上一样，所以用户文件也 可作为m a t l a b 库函数来调用。用户可以根据自己的需要方便地建立和扩充新的 库函数，以提高m a t l a b 的使用效率和扩充功能。另外为了充分利用f o r t r a n 、 c 等语言的资源，通过建立m e x 调用文件的形式，混合编程，方便地调用f o r t r a n 、 c 等语言的子程序，还可以在f o r t r a n 、c 等语言中方便地使用m a t l a b 的强大 的数值计算功能。 良好的移植性和开放性m a t l a b 是用c 语言编写的，由于c 语言的可 移植性很好，于是m a t l a b 可以很方便地移植到能运行c 语言的操作平台上。除 了内部函数外，m a t l a b 所有的核心文件和工具箱文件都是公开的、可读可写的源 文件，用户可以通过对源文件的修改和自己编程构成新的工具箱。 高效方便的矩阵和数组运算m a t l a b 像f o r t r a n 、c 等语言一样规定 了矩阵的算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符和赋值运算符，而且 这些运算符大部份可以毫无改变地应用到数组运算中。另外它不需要定义数组的维 数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解问题时显得高效、方便， 这是其它高级语言不能比拟的。 语句简单，内涵丰富 方便的绘图功能 3 4 本章小结 过热蒸汽热流量计量系统是状态监测系统，用来测量过热蒸汽的参数，检查和 辽宁工程技术大学硕士学位论文 监视过热蒸汽的消耗状态。热流量计量系统从其原理来说属于复杂的间接测量系 统，采用传统的测试方法难以实现，计算机测试技术的发展与应用为热流量的测量 提供了有利的工具。 本文应用目前应用较为广泛的p c l 数据采集卡作为数据采集硬件的核心元 件，简化了测试系统的硬件系统。通过编制数据采样、数据处理、数据输出等程序 实现热流量的测量及蒸汽参数的实时测时。在软件环境上，用m a t l a b 构造人工 神经网络的计算模型，充分利用m a t l a b 强大数据计算能力和v c + + 和的软件 开发功能，使过热蒸汽热流量的在线计量系统具有实时性和可用性。 辽宁工稃技术大学院硕士学位论文 4 神经网络模型 4 1 引言 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ，a n n ) 是模拟人脑的全新信息 处理系统，具有鲜明的生物背景和理论基础，由于其具有高度的鲁棒性和容错能力， 广范应用于复杂客观非线性过程的建模。神经网络的研究自从8 0 年代形成热潮至 今已近2 0 年了，其应用范围已扩展到许多领域，包括模式识别、函数逼近、智能控制、 数据挖掘、知识发现等多个方面。神经网络从结构上模仿生物神经网络，由大量的 简单神经元按一定规则连接构成网络系统，以求达到模拟人类形象直觉思维的目 标。神经网络利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用其本身结构表达输入 与输出的关联知识。神经网络依据过程的输入输出数据可以从宏观上建立过程的模 型，给建模带来一种非传统的表达工具。 根据k l o m o g o r o v 定理，若隐含层节点单元可任意配置，则三层非线性网络能 够任意精度逼进任意非线性函数及平方可积函数，通过建立合适的网络拓扑结构， 采用精确的训练模型，可以达到很高的预测精度。神经网络方法在用于非线性数据 和含噪声的数据时较经典的建模方法具有更大的优越性嘲。 但在应用过程中也面临着一系列的问题，遇到了一些重要的困难。比如如何确 定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等等。这些问题严重影 响了神经网络的整体性能，并阻碍了神经网络的应用和发展。在实用中，泛化 ( 6 e n e r a l i z a t i o n ) 能力，即网络识别 j f f 练集合以外样本的能力，被认为是衡量神经 网络性能的最重要指标，没有泛化能力的网络是没有实用价值的，如何将其有效地 提高已成为最受关注的问题之一。 为此本文提出一种改进的b p 算法以提高其泛化能力，该算法在提高系统的鲁 棒性方面具有较好的效果。 4 2 人工神经网络原理 人脑是由大量神经细胞组合而成的，这些细胞相互联接，每个细胞完成其某一 种基本功能。从整体上看，他们相互整合完成一种复杂的计算思维活动，这些工作 是并行的，有机地关联在一起的。人工神经网络就是采用物理可实现的器件或采用 辽宁丁稃技术大学院硕士学位论文 - 1 7 现有的计算机来模拟生物体中神经网络的某些结构与功能，并反过来应用于工程或 其它领域的一种非线性系统。人工神经网络由很多的处理单元有机地连接起来，进 行并行的工作，它的信息传播和存储方式与生物神经网络相似，是很多相同的简单 处理器的组合。人工神经网络的信息是存储在处理单元之间的连接权上。 构成人工神经网络的神经元模型用于模拟图4 - i 的生物神经元。神经单元有多 重输入工= ( 毛，x ：，x 。) 7 和输出y 组成，并且其内部状态为神经元输入信号加权和。 图4 - i 单神经元原理 神经元的输出表示为 删= ( 喜啡m ) ( 4 - 1 ) 这里x ，( 1 ，n ) 为神经元的输入；妣( 1 ，n ) 表示连接权；o 为 阈值；n 表示输入的数目，f ( ) 为输出变换函数。常见的几种变换函数有：( a ) 比例 函数：( b ) 的和函数；( c ) 双曲函数；( d ) 阶跃函数；( e ) s ( s i g m o i d a l ) 形函数。 与生物系统一样，许多人工神经元通过相互连接形成一个并行和分布式的信息 处理网络结构，即人工神经网络简称神经网络。每个神经元自一个单一的输出，它 可以连接到很多其它神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接 权系数。然而，就目前的研究和技术水平，神经网络中神经元的数目远远少于生物 神经网络的数目，求和和交换函数的形式还过于简单。此外神经网络中所有神经元 取用相同的形式，而在生物神经网络中神经元的形式是各不相同的。即便如此神经 网络具有的四个重要特性，即月能的逼近。并行计算结构，分布式的知识和学习能 一 。；吵。 确 地；) 乏 辽宁t 稗技术大学院硕+ 学位论文1 8 力，将在基于神经网络的控制中发挥重要作用。 多层神经网络是一种全局逼近网络，其神经网络结构见图4 2 。多层神经网络 的主要优点是： ( 1 ) 只要有足够的隐层和隐层结点，多层网络可以逼近任意的非线性映射关系； ( 2 ) 多层神经网络的学习算法属于全局逼近的方法，它具有较好的泛化能力。 它的主要缺点是： ( 1 ) 很慢的收敛速度； ( 2 ) 不可预测局部极小； ( 3 ) 难以确定隐层和隐结点的个数。 睁层 输出层输 层 信号渣 图4 - 2 神经网络结构 神经网络可分为两种类型，前馈型神经网络的和递归型的神经网络。在递归型 神经网络中，许多神经元间相互连接组成网络。而前馈型神经网络为递阶结构，同 一层的神经元间没有内连，并且信号沿一个方向从输入层到输出层i i s a 6 1 。 4 3 改进泛化b p 算法 学习速度与泛化能力是评价神经网络性能的两个重要指标，以前大量的研究 工作都是围绕着缩短学习时间的问题，然而泛化特性对某些实际应用来讲更值得 研。泛化是用来表征网络对不在训练集中的样本仍能j 下确处理的能力，它实际是 种内部插值或外部插值行为。对于实际系统，总希望通过对样本的学习达到对小随 辽宁- 稃技术大学院硕士学位论文 1 9 机干扰输入信号的正确处理。这就对网络的泛化特性提出了很高的要求。 为了改善网络的泛化特性，通常采用的方法是变换网络结构，或者对确定的 网络结构增加约束条件，如加权衰减法和噪声训练法。这些方法尽管有效，但由于 某些参数选择的不确定性而常常造成实现上的困难。 4 3 1b p 神经网络 在目前提出的神经网络模型中，b p 网络模型( b a c kp r o p a g a t i o n ) 是研究最多的 人工神经网络之一。基于b p 算法的神经网络已成功地应用于许多领域，特别是 用于复杂系统的辨识与控制，取得了很好的效果。 b p 神经网络是基于误差反传算法的多层前馈神经网络，每个神经元只前馈到 其下一层的所有神经元，并不存在层内联接、隔层联接和反馈联接，图4 3 为b p 算法流程图。网络训练方法为有 导师指导学习，根据逐层反传的 误差信号用梯度下降法进行网络 权值修正和优化。这种网络理论 上比较成熟，应用也最广，具有 算法简单、结构明了的优点。并 已证明3 层以上网络具有对任意 函数的逼近能力，它已广泛用于 模式识别、函数逼近、系统辨识 及自动控制等领域【1 8 之”。 4 3 2 改进泛化b p 算法 网络的泛化能力，可通过在 网络输入值变化较小时使网络输 出值基本不变，即误差函数针对 输入微小变化不敏感来提高。换 言之，计算误差函数对所有输入 的导数，使其达到最小。 设一单输出网络，传统的 图4 - 3b p 算法流程图 罱 、 辽宁工程技术大学院硕十学位论文 2 0 b p 算法的误差函数为 e ：丢童眈一瓦f ( 4 - 1 ) - j - i 其中为样本数：j ，为网络实际输出：j ，沩样本输出。若增加一项能量函数 e = 三氰封 其中肼为输入节点数。则可组成新的网络误差函数 e = e o + 邑 ( 4 - 2 ) ( 4 - 3 ) 当网络按新的误差函数梯度下降方向修正权值时，由于历的存在，使得网络 的输入对于微小变化不敏感。下面要利用反传算法使指标f 为最小。为简便起见， 仅以三层单输出b p 网络推导网络权值修正规律。 隐层： 输出层 n e t h | ( i ) = 口q ( 1 ) x | 1 1 ) + q j ( o j h | 1 1 ) = f ( ne t h 。t ) ) n e t o ( t ) = 勘i ( 1 ) hi o + r f ) yk t ) = f o v e t o f ) ) 其中l 隐层单元数； ，一输入节点数； 酿( 幻一时刻第j 个隐节点的阀值： ( 4 - 4 ) ( 4 - 5 ) ( 4 - 6 ) ( 4 - 7 ) 辽宁f 稃技术大学院硕士学位论文 r ( 幻一f 时刻输出单元的阀值； ，( 幻一时刻第个隐节点与第f 个输入点之间的权值； 彤( 幻一t 时刻第，个隐节点与输出层之问的权值； ，( ) 一神经元激励函数： f o x j = l 吖14 - p 4j ( 4 - 8 ) 因为第个样本 则由原网络的误差反传可得 因此 丽o e 丽o = ( y t 瓦，j ( 1 ) ) 意知吨( 1 ) m h l i l ) ) 考= 伊蒜 由以上各式可得 ( 4 9 ) ( 4 - 1 0 ) ( 4 - 1 1 ) ( 4 - 1 2 ) 丝：丝! 。丝2 o w 。t ) 栅；( 磅a w i t ) ：丝! o n e t o ( t ) + 旦 o n e t o t t la w | l t )o w j ( t ) 2 丽o ea 。+ 爱州狮删，j ( 4 - o 、j 一匕 一 k 。川 ，一2 l i 口 g 里主型丝查叁竺堕堡堂生堡壅 一二竺二一 丝：望!+ 丝 一