超声波流量计多声道气体测量技术探讨 六十七

3.4 基于神经网络方法的多声道超声波气体流量计仿真研究

3.4.1 换能器位置的确定及神经网络构建

还是以D = 300mm，φ = 60°四声道交叉结构超声波气体流量传感器为例，根据Gauss-Legendre 数值积分方法求解得到的4 个节点值为0.8611363 3,0 x = ± ，0.3399810 2,1 x = ± 。由Rx = r 计算得出各个声道的分布的位置为: r1 129.165mm = ，r2 51mm = ，r 51mm 3 = − ，r4 129.165mm = − 。为4 个输入端单层线性神经网络结构。四个输入端( ) ~ ( ) 1 4 V r V r 分别为四个声道的沿轴线方向的平均流速，流过测量管段横截面的平均流速V 为四个声道的平均流速根据权系数W1 ~W4 加权求和而得。

3.4.2 权系数的线性神经网络求解

按照工业气体流速的一般测量范围为0.5~30m/s，根据式(3.43)求解出在测量范

围内各个声道沿轴线方向的平均流速（学习样本值）。要求目标输出误差小于0.001，按照Widrow－Hoff 学习规则，利用leanrwh 函数来修正网络的权值和阈值。通过Matlab 及其神经网络工具箱仿真求解出在流速测量范围内，不同声道的输入值对应的权系数。

超声波流量计