專利名稱：一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及傳感器，尤其是涉及一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法。
背景技術(shù)：
多功能傳感器是能夠同時(shí)測量多個(gè)物理量的傳感器，是現(xiàn)代傳感技術(shù)的主要發(fā)展趨勢之一。隨著多功能傳感器的發(fā)展，其相應(yīng)的信號重構(gòu)方法也是必須研究的問題。目前，雖然適用于多功能傳感器的信號重構(gòu)方法有不少，但是既能保證重構(gòu)精度，又能夠在智能芯片上使用的方法很少，而基于B樣條和卡爾曼濾波的重構(gòu)方法就是其中之一。然而，目前該方法在B樣條模型結(jié)構(gòu)的選擇上，一般是通過人工選擇，并沒有相應(yīng)的算法指導(dǎo)，使得在重構(gòu)過程中為了達(dá)到一定的精度，進(jìn)行了大量不必要的計(jì)算。
目前，國內(nèi)外在傳感器的平衡算法上已有一定的研究，但是仍存在一些問題。大多數(shù)的文獻(xiàn)中，并未研究傳感器信號重構(gòu)的平衡算法，對于模型的結(jié)構(gòu)，一般采用的是多次嘗試或者依靠經(jīng)驗(yàn)的方法，只要獲得了需要的重構(gòu)效果，并不考慮其他的問題，如建模所需的計(jì)算量、模型的復(fù)雜程度等。文獻(xiàn)(魏國，劉劍，孫金瑋，et al.基于LS-SVM的非線性多功能傳感器信號重構(gòu)方法研究.自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2008，34(8):869-875)中，針對多功能傳感器的信號重構(gòu)，利用L折交叉驗(yàn)證優(yōu)化了支持向量機(jī)的參數(shù)。然而，該文中僅研究了被優(yōu)化參數(shù)對信號重構(gòu)誤差的影響，并未研究其對參數(shù)辨識所需計(jì)算量的影響° 文獻(xiàn)(Michele Gubian, Anna Marconato, Andrea Boni, et al.A study onUncertainty-Complexity Tradeoffs for Dynamic Nonlinear Sensor Compensation.1EEE transactions on instrumentation and measurement，2009，58 (I):26-32)和文獻(xiàn)(Michele Gubian, A.Marconato, A.Bonij et al.Uncertainty-Complexity Trade-Offs forSensor Compensation Design, AMUEM2007, Italy, 2007:127-132)在研究動(dòng)態(tài)傳感器非線性補(bǔ)償問題時(shí)，釆用了支持向量機(jī)的方法對傳感器進(jìn)行了逆向建模。在該文中，作者研究了標(biāo)定過程中的精度和計(jì)算復(fù)雜度的評價(jià)方法，并通過優(yōu)化支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了兩者之間的平衡。然而，該文針對的是單一功能的傳感器補(bǔ)償問題，且被優(yōu)化的對象為支持向量機(jī)。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法。
首先，簡要介紹一下B樣條算法。B樣條算法是構(gòu)造復(fù)雜非線性曲線或曲面的重要工具。由B樣條所構(gòu)造的曲線或曲面具有良好的低階光滑特性，用其建立多功能傳感器逆模型能夠有效地避免欠擬合和過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)，從而提高信號重構(gòu)精度。以三輸入單輸出的模型為例，介紹B樣條模型的基本結(jié)構(gòu)。給定一組樣本數(shù)據(jù)辦^ ^^)}:^=^和三個(gè)方向上的節(jié)點(diǎn)序列:
權(quán)利要求
1.一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法，其特征在于包括以下步驟: 1)根據(jù)每一個(gè)輸入方向上節(jié)點(diǎn)向量維數(shù)的取值范圍，確定對其進(jìn)行二進(jìn)制編碼所需的位數(shù)，將所有輸入方向上的節(jié)點(diǎn)向量維數(shù)放在同一個(gè)二進(jìn)制數(shù)中，該二進(jìn)制數(shù)就是遺傳算法的個(gè)體； 2)隨機(jī)產(chǎn)生初始種群，即由多個(gè)二進(jìn)制數(shù)組成的數(shù)組； 3)令計(jì)數(shù)器N=l，N代表遺傳算法循環(huán)的次數(shù)； 4 )對于種群中的所有個(gè)體，對其進(jìn)行解碼，獲得其對應(yīng)的各個(gè)方向上的節(jié)點(diǎn)向量維數(shù)，并以此建立B樣條模型； 5)計(jì)算每個(gè)B樣條模型的重構(gòu)最小均方誤差MSE以及建模所需的乘運(yùn)算次數(shù)； 6)計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)； 7)根據(jù)每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)，對種群進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，產(chǎn)生新的種群； 8)判斷循環(huán)次數(shù)N是否到達(dá)預(yù)先設(shè)定的值Nmax，若未到達(dá)，則N=N+1并跳往步驟3;若達(dá)到設(shè)定值，則平衡算法結(jié)束，給出優(yōu)化結(jié)果，即此時(shí)種群中的最優(yōu)個(gè)體。
2.如權(quán)利要求1所述一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法，其特征在于在步驟5)中，所述重構(gòu)最小均方誤差MSE的計(jì)算公式為:MSE = J-Zte-ft)2V =1 式中，η是樣本數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)； gi樣本數(shù)據(jù)的真實(shí)值； ft經(jīng)過信號重構(gòu)后，對樣本數(shù)據(jù)的估計(jì)值； 乘運(yùn)算次數(shù)的計(jì)算公式為:Num = NumsingleXn 式中，Num是整個(gè)信號重構(gòu)所需的乘運(yùn)算次數(shù)； Numsingle是單次卡 爾曼濾波所需的乘運(yùn)算次數(shù)； 對于三輸入單輸出的B樣條模型，單次卡爾曼濾波所需的乘運(yùn)算次數(shù)為: Numsingle = λ 3+2 λ 2+9 λ +120 λ = (Li+k) (L2+k)...(Lm+k) 式中，λ是卡爾曼濾波狀態(tài)向量的維數(shù)； m是傳感器被測量的個(gè)數(shù)； L1, Iv-Lm為各個(gè)被測量對應(yīng)的內(nèi)節(jié)點(diǎn)向量維數(shù)； k為卡爾曼濾波的階數(shù)。
3.如權(quán)利要求1所述一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法，其特征在于在步驟6)中，所述計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)的公式為:Fitness = Numsingle+P = λ 3+2 λ 2+9 λ +120+ΡΓΟMSEcs P = I [αMSE > ε 式中，F(xiàn)itness是適應(yīng)度函數(shù)； P是懲罰因子； ε是門限閥值；a是懲罰常數(shù)，一般設(shè)為一個(gè)極大的整數(shù)。
4.如權(quán)利要求1所述一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法，其特征在于利用遺傳算法對B樣條模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使得適應(yīng)度函數(shù)最小，遺傳算法的步驟如下: 1)將B樣條結(jié)構(gòu)參數(shù)，即各個(gè)輸入方向上的節(jié)點(diǎn)向量維數(shù)，即L，M和N進(jìn)行二進(jìn)制編碼,并給出初始種群； 2)計(jì)算當(dāng)前種群中個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)以及利用B樣條進(jìn)行信號重構(gòu)后的MSE； 3)計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)的取值； 4)利用遺傳算法，對現(xiàn)有種群進(jìn)行選擇、交叉和變異，產(chǎn)生新的種群； 5)計(jì)算新種群中最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)，若循環(huán)次數(shù)高于預(yù)設(shè)值Nmax則結(jié)束，否則返回步驟2 )。
全文摘要
一種多功能傳感器信號重構(gòu)精度和計(jì)算量的平衡方法，涉及傳感器。對一種現(xiàn)有的基于B樣條和擴(kuò)展卡爾曼濾波的多功能傳感器信號重構(gòu)方法的精度和計(jì)算量進(jìn)行平衡，其目標(biāo)為使得平衡后的信號重構(gòu)方法既能保證精度，計(jì)算量又相對較低。分別利用最小均方誤差和乘運(yùn)算次數(shù)對信號重構(gòu)方法的精度和計(jì)算量進(jìn)行了量化；利用這兩個(gè)參數(shù)設(shè)計(jì)了適應(yīng)度函數(shù)；利用遺傳算法優(yōu)化B樣條的結(jié)構(gòu)，使得適應(yīng)度函數(shù)最小，以實(shí)現(xiàn)對信號重構(gòu)方法精度和計(jì)算量的平衡。能夠在保證精度較高的基礎(chǔ)上，大大降低信號重構(gòu)過程所需的計(jì)算量，同時(shí)也可以用于其他多功能傳感器信號重構(gòu)方法上。
文檔編號G06F17/15GK103176951SQ201310121260
公開日2013年6月26日 申請日期2013年4月9日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月9日
發(fā)明者王昕 , 魏國, 孫金瑋, 范賢光, 許英杰 申請人:廈門大學(xué)