0 引 言
声表面波（SAW）技术是一门新兴热门研究课题之一，国内外已有温度、压力、加速度等传感器的相关报道。SAW压力传感器借助于它无以伦比的性能，诸如：1）数字号输出；2）高灵敏度、高分辨力、抗干扰能力强；3）易于大规模集成。正是由于这些自身的优越性，它有着广泛的应用领域。但美中不足的是SAW压力传感器对环境的要求比较苛刻，SAW振荡器输出频率信号随着压力、温度、磁场等外界因素变化而变化，特别是温度的影响是测量误差的主要来源，为保证SAW压力传感器高准确度和高灵敏度测量，必须进行有效的温度补偿。本文将神经网络和模糊控制技术相结合，对SAW压力传感器进行智能化温度补偿，通过此方法进行的改进，使SAW压力传感器能更好地应用到工程领域。
1 温度补偿方案
在传统的温度补偿中，例如：硬件补偿和软件补偿2种方法。但存在着补偿电路漂移、局部最优、精度不够等缺点，无法满足SAW压力传感器补偿要求。鉴于此种情况，本文采用了神经模糊控制方法，对SAW压力传感器进行智能温度补偿。
神经模糊控制是一种用神经网络实现的模糊控制的方法。在形式结构上是用多点网络实现的模糊映射。而神经网络的非线性和可训练性说明它可以实现任何一种映射关系。因此，本文利用神经网络对知识的表达机理，通过学习训练，实现控制规则基记，从而实现模糊输入-模糊输出的映射。
在SAW压力传感器后面接神经模糊控制器，把传感温度T作为输入，则神经模糊控制器能直接输出被测量。
2 实现控制规则的神经网络
在一般情况下，模糊控制的推理功能是在隶属函数不变的条件下进行的。在实际运用当中是随时间的改变而改变的。为了弥补单一模糊控制技术这种不足，特采用神经网络的学习功能进行隶属度的调节，实现自动调节功能，以适应实际的需要。本文用含一个隐含层的三层前馈神经网络。
其中，p为输入矢量，R为输入矢量维数，S1为隐含层神经元个数，S2为输出层神经元个数，W1为隐含层神经元权值矩阵，W2为输出层权值矩阵，b1为隐含层神经元阀值，b2为隐含层神经元阀值，n1为隐含层输入节点，n2为输出层节点。f1为S型函数，f2为purelin型函数。神经网络算法是用于前馈多层网络的学习算法。如果输出不能得到期望的输出，则转入后向传播。通过误差的后向传播调整各层之间的权系数。反复输入样本序列，直至权系数不在改变为止，输出误差在规定的范围之内。算法采用如下改进：1）采用模拟退火法以克服局部最小；2）用奇函数作激励函数和传播过程中采用新误差传播因子完善该算法收敛性问题。
鉴于BP神经网络训练过程需要对所有权值和阀值进行修正，是一种全局逼近神经网络，但训练速度较慢，不适用实时性较强场合，故采取了局部逼近网络——径向基网络。 由于神经网络的神经元个数不确定性，经大量数据的实验验证，本文选取输入层有2个神经元，隐含层有4个神经元。输出层只有1个神经元。采用只有1个隐含层的三层网络对控制基进行学习记忆。把每条控制规则作为神经网络的样本进行训练学习，从而能实现这个规则基的神经网络权系数。
基于神经网络在推理方面不足，故借助于模糊控制强大的推理功能，提取有效的条件语句，进而加快网络的训练速度。选取偏差E和偏差变化率△E作为输入和控制量U作为输出。偏差E和偏差变化率△E的模糊量分别为大（L），中（M），小（S）。
横行元素表示E的模糊量，竖行表示△E的模糊量，两者交叉为控制量U的模糊量。根据表中数据，可知共有3×3种推理语句，采用推理法将条件语句表简化得出以下4条语句：
if E=S and △E=S then U=L;
if E=S and △E=M then U=L;
if E=M and △E=S then U=L;
if E=M and △E=M then U=M;
将产生贡献的语句选出，可能存在的个数为20，21，…，2n。这样，减少了冗余的推理语句，有利于网络训练速度的快速进行。
3 仿真与应用
现在矿井下事故频繁发生，用AE声发射预测瓦斯突发是非接触测量一种趋势，由于环境条件限制，用SAW压力传感器作为接收声发射信号的传感器，就必须保证测量信号的高准确性和智能性特点，而用神经模糊控制对温度进行了智能补偿，加上先进的封装技术，可使SAW在实际的瓦斯预测测量中发挥巨大作用。通过实验验证，此种方法可行。在MATLAB6.0环境下进行神经网络的训练和仿真，通过神经网络工具箱，编制相应的仿真训练程序，实现仿真过程。在仿真时，随机选取几组频率-温度作为输入，最后，进行标定压力值和仿真结果的比较。
实际中，温度变化对SAW压力传感器的性能影响非常明显，通过神经网络的训练，训练的频率和误差在规定范围内，其最大误差仅为1%，BP算法的仿真结果和实际测量值吻合。
4 结论
本文提出采用神经迷糊控制技术对SAW压力传感器进行有效的温度补偿，使SAW压力传感器在实际的应用中能更加准确地对被测对象进行压力测量，并且，采用神经网络构成控制器，信息处理采用模糊量的近似推理，将神经网络技术和模控制技术相结合，实现SAW压力传感器温度补偿的智能化，为SAW压力传感器实际应用奠定了基础。
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