用基于人工神经网络的数据融合法测量水流泥沙含量  

Data Fused Method Based on Artificial Neural Network to Measure Sediment Concentration in Flow-Water

作　　者：张明社[1] 李小昱[2] 雷廷武[3] 王为[2] 张征[1] 

机构地区：[1]西北农林科技大学 [2]华中农业大学 [3]中国农业大学

出　　处：《农业工程学报》2002年第4期41-43,共3页Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering

基　　金：中科院水利部西北水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室项目 (10 5 0 1-92 ) ;西北农林科技大学科研专项资助项目 (0 80 8)

摘　　要：在采用电容传感器测量泥沙含量的过程中 ,电容传感器的输出值受环境温度的影响较大 ,为消除温度对测量数据的影响 ,提出了采用人工神经网络法对传感器进行数据融合处理的方法 ,该方法以传感器的泥沙含量值与温度值作为网络的输入 ,通过对网络的训练达到消除非目标参量——温度的影响。试验结果表明该方法收敛速度快 ,输出稳定性可显著提高 。In the process of measuring the sediment concentration in flow water, the temperature will greatly influence the testing results. A new method, based on artificial neural network under MATLAB environment is designed to fuse the two sensor information. The neural network used the capacitance sensor and the temperature sensor output as input. After the network is trained, it can make the sensor eliminate the temperature influence and improve the target parameter input. The simulation results show that the fusion results are stable and precise enough with this method.

关 键 词：人工神经网络 数据融合法 水流泥沙 电容传感器 泥沙含量 

分 类 号：TV149[水利工程—水力学及河流动力学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]