基于BP神经网络的超声波流量计的设计

• 作者: 宋森森 张政 张晓燕 高正中 龚群英
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: STM32 神经网络 时差法 广义互相关算法
• 年，卷（期）: 2016,（16）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TN926-34|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.16.002

摘要

基于控制器STM32，设计一款以时差法测量管道流量的超声波流量计，为了提高环境适应性和流量测量精度，时差测量采用基于BP神经网络滤波的广义互相关时延估计算法。该算法通过对多个具有特定统计规律的预滤波器的组合优化来对混合噪声进行滤波，其具有自学习调整能力，能够适应动态变化的环境。主要介绍流量测量基本原理、硬件结构以及软件设计，最后通过多种环境下的测试和结果分析，证明了该流量计适应性强、精确度高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高正中	山东科技大学电气与自动化工程学院	94	438	10.0	13.0
2	宋森森	山东科技大学电气与自动化工程学院	10	77	5.0	8.0
3	张晓燕	山东科技大学电气与自动化工程学院	4	24	2.0	4.0
4	龚群英	山东科技大学电气与自动化工程学院	6	50	4.0	6.0
5	张政	山东科技大学电气与自动化工程学院	3	19	2.0	3.0