針對真空度測量精度低的現(xiàn)狀，提出一種真空度測量精度改善方法。以熱偶規(guī)為研究對象，基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡設計真空度測量系統(tǒng)。通過設計BP 網(wǎng)絡結構，采用三種不同的算法對網(wǎng)絡權值進行訓練，以獲得盡可能穩(wěn)定、精度更高的BP神經(jīng)網(wǎng)絡。對三種算法由測試樣本進行測試，三種算法訓練的網(wǎng)絡能較大程度地提高真空度測量精度，受熱絲電流、熱絲冷阻干擾影響大大減小；而且最速下降法對應的網(wǎng)絡輸出值波動較大，附加動量法次之，自適應學習速率調整法對應的輸出值波動最小，波動量小于0.01。

　　目前真空測量的精度很低，一般會導致20%的誤差。提高真空測量的精度和速度一直是真空測量關注的重要內容。提高真空測量的精度和速度可以通過改進規(guī)管結構和真空計信號轉換電路兩方面來實現(xiàn)。真空規(guī)管結構對真空測量的影響很大,不同的測量結構對應于不同的測量原理，導致不同的測量效果。在規(guī)管結構確定下，如何改進真空計信號轉換電路的硬件和軟件是關鍵。本文提出一種處理算法能夠提高真空測量的精度，使得規(guī)管在外界加熱電流波動或熱絲冷阻發(fā)生變化時仍能輸出較精確的真空度測量值。

1、真空測量系統(tǒng)原理及框圖設計

　　本系統(tǒng)以熱偶規(guī)ZJ-54D 為對象進行分析。熱偶規(guī)工作原理分析: 在熱偶規(guī)測量范圍內，真空度的變化僅與氣體熱傳導有關，因此在熱絲加熱電流不變時，熱電偶的輸出電動勢僅與真空度有關，根據(jù)熱電動勢與真空度之間對應關系構建特性曲線圖。假定規(guī)管的特性曲線準確可靠，且不考慮油蒸汽、炭、粉塵的沾污影響。

　　實際應用中，熱絲的輸入電流會產生波動，從而偏離標定電流，影響熱偶規(guī)的輸出電動勢。同時，由于環(huán)境溫度的變化，導致熱絲冷端電阻值發(fā)生相應變化，也會對電動勢大小產生相應影響。由于交叉干擾的存在，最終導致熱電動勢與壓強之間的關系偏離規(guī)管特性曲線，從而降低熱偶規(guī)的測量精度。本真空度測量系統(tǒng)以單個規(guī)管為對象，不涉及規(guī)管的零散性分析。

　　為了消除熱絲電流的波動及熱絲冷阻的變化對真空度測量的影響，將加熱電流、熱絲冷阻和熱電動勢信號接入信息處理網(wǎng)絡，網(wǎng)絡輸入為3 個信號，其中U3 為被測熱電動勢的電壓輸出信號，U1、U2 為2個非目標參量的檢測信號，網(wǎng)絡輸出的初始熱電動勢為Ec，根據(jù)熱電動勢和壓強之間的特性曲線求出被測壓強。輸出量Ec為被測熱電動勢的單值函數(shù),這樣可以消除加熱電流和熱絲冷阻2 個非目標量的影響; 而且在加熱電流變化和熱絲冷阻波動的情況下，可使系統(tǒng)輸出Ec，以允許偏差逼近被測目標量E，從而實現(xiàn)系統(tǒng)目標量測量精度的提高。

圖1 真空度測量系統(tǒng)框圖

2、真空度測量系統(tǒng)BP網(wǎng)絡設計

　　2.1、BP網(wǎng)絡結構設計

　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡對被測信息進行分析處理，可以提高測量精度。從預測電動勢的角度出發(fā)，首先確定神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構。本文采用3 層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡以建立在不同加熱電流和熱絲冷阻條件下的電動勢預測模型，以達到提高測量精度的效果。輸入層節(jié)點數(shù)由輸入信號的個數(shù)確定即加熱電流、熱絲冷阻、熱電動勢，則輸入層節(jié)點數(shù)n = 3，中間層為隱節(jié)點層，輸出層為預測輸出的電動勢，則輸出層節(jié)點數(shù)m= 1，其真空度測量系統(tǒng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡基本結構如圖2 所示。

　　隱含層節(jié)點數(shù)的選擇是人工神經(jīng)網(wǎng)絡最為關鍵的步驟，本文采用試湊法確定最佳隱節(jié)點數(shù)。試湊法是確定最佳隱節(jié)數(shù)常用的方法，在用試湊法時，通過如下經(jīng)驗公式確定隱節(jié)點數(shù)

　　式中，k 為隱層節(jié)點數(shù)，n 為輸入層節(jié)點數(shù)，m 為輸出層節(jié)點數(shù)，A為1~ 10 之間的常數(shù)。根據(jù)經(jīng)驗公式，先設置較少的隱節(jié)點訓練網(wǎng)絡,然后逐漸增加隱節(jié)點數(shù)，采用同一樣本集中進行訓練。由于網(wǎng)絡對應不同的樣本具有不同的誤差，以多對訓練樣本中最大者Emax代表網(wǎng)絡的總誤差E ,也可用其均誤差根

　　作為網(wǎng)絡的總誤差，從而確定網(wǎng)絡總誤差最小時對應的隱節(jié)點數(shù)。隱層、輸出層的神經(jīng)元轉移函數(shù)采用Sigmoid 函數(shù)，可避免神經(jīng)元的輸出進入飽和狀態(tài)。

圖2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡基本結構圖

結論

　　針對真空度測量精度不高的問題，本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡設計了真空度測量數(shù)據(jù)的信息處理方法。通過設計BP 網(wǎng)絡結構，由實測樣本數(shù)據(jù)采用三種算法對網(wǎng)絡權值進行訓練，以獲得穩(wěn)定、精度更高的真空度測量BP 網(wǎng)絡。由測試數(shù)據(jù)檢驗，三種算法訓練的網(wǎng)絡較原測量數(shù)據(jù)的精度大大提高，受加熱電流和熱絲冷阻值變化的影響大大減弱; 同時，自適應學習速率調整法、附加動量法對應的測量輸出數(shù)據(jù)波動量較最速下降法小，而其中自適應學習速率調整法對應的測量輸出數(shù)據(jù)波動量最小，小于0.01。這將為下一步高精度真空計開發(fā)提供有力的技術支撐。