一种基于avr单片机的智能数字气压计的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于AVR单片机的智能数字气压计，包括：气压传感器102、放大器103、AVR单片机105、A/D104转换器、温度传感器107、时钟电路108、通信电路109、EEPROM存储器110、键盘111和LED数码显示器112等组成，其特征在于，在温度、磁场等许多复杂环境因素变化的影响下，采用AVR单片机，利用智能优化技术对压力传感器输出信号进行处理后，实现压力信号的温度补偿，提高了数字气压计的测量精度。根据本发明所提供的智能数字气压计，达到了使用简单、智能化程度高、测量精确高、体积小、携带方便的检测要求。
【专利说明】—种基于AVR单片机的智能数字气压计
【技术领域】
[0001]本发明涉检测系统，尤其涉及智能检测技术，并且更具体地涉及一种基于AVR单片机的智能数字气压计系统。
【背景技术】
[0002]近年来，随着现代社会测量技术要求的不断提高，数字气压计技术已经迅速发展成为现代信息处理领域中一项非常重要的技术，并在许多领域内发挥着不可替代的作用:在气象台站，用高精度气压计测压并预测天气变化；在环保方面，用数字气压计测压来衡量环境好坏；在地矿，用气压器测量地下气压，以确保工作安全；在实验室，用数字气压计纪律实验环境；此外，气压计还可以用作高度计测量高度。
[0003]传统气压计的实现是通过物理方法实现，如水银气压计。但随着智能技术的发展以及实用性要求的提高，传统气压计越来越不能满足应用要求，主要体现在以下几个方面:气压计根据水银到达的刻度来读取气压值，可读性不高，使用不具有普遍性；气压计智能单一的测量气压值，而且无法自动记录已测结果，实用性不强；气压计受环境、测量者等的影响较大，所测值不精确；现今气压计应用越来越趋于小型化系统，趋向于把整个处理系统集成在一个小“黑盒子”，甚至于一块电路板上。这就要求用高集成度的处理芯片来完成原本需要许多部件合作完成的任务。另外，目前具有单一测压功能的气压计，其设定值是系统默认，无法调节和校正，使用起来不方便。
[0004]鉴于智能检测技术高度复杂性，要达到气压计的优化设计，采用目前传统的测量方式将无法达到理想的检测效果。一种有效的基于AVR单片机的智能数字气压计，能给出最佳的检测方式，达到较好的测量效果。
【发明内容】
[0005]本发明要解决的技术问题是，针对传统气压计可读性不高、功能单一、实用性不强、测值不精确、体积较大、结构不紧凑的特点，及现有检测技术和方法存在的局限性，采用基于AVR单片机的智能优化方法设计数字气压计，从而达到使用简单、智能化程度高、测量精确高、体积小、携带方便的检测标准。
[0006]为实现上述目的，本发明提供了一种基于AVR的智能气压计设计，智能气压计设计由气压传感器(MPX100)、放大器(LM324)、AVR单片机、A/D转换器、温度传感器(DS18B20)、时钟电路、通信电路、EEPROM存储器、键盘和LED数码显示器等组成，其特征在于，该气压计是一个智能化检测系统，AVR单片机分别与A/D转换器、温度传感器(DS18B20)、时钟电路、通信电路、EEPROM存储器、键盘和LED数码显示器等相连接，气压传感器(MPX100)同放大器(LM324)相连接，放大器(LM324)和A/D转换器相连接；
气压传感器(MPX100)，用于感应大气压力并将其转化为电压信号；
温度传感器(DS18B20)，用于将当前温度转化为电压信号；
放大器(LM324),用于将气压传感器转化的电压信号进行放大； A/D转换器，用于将模拟量转化为数字量；
AVR单片机，用于统一协调处理各器件之间的相互关系，彼此进行信息交换，并进行气 压计的智能优化计算；
时钟电路，用于给单片机提供时钟信号；
通信电路，用于与上位机进行通信联系；
EEPROM存储器，用于进行整个系统的大批量的存储数据的处理；
键盘，用于进行各种功能键和数字键的处理；
数码显示器LED，用于进行各种数字信号的显示；
技术方案是:系统通过气压传感器(MPX100)获取被测气压信号，通过放大器(LM324)将气压传感器转化的电压信号进行放大，利用A/D转换器将模拟量转化为数字量送到AVR单片机进行智能化处理，利用时钟电路产生AVR单片机所需要的时钟信号，通过通信电路，将AVR单片机与上位机进行通信联系，利用键盘进行气压智能检测过程中各种功能键和数字键的处理，通过EEPROM存储器存储整个系统的大批量的存储数据，将AVR单片机处理的数据在LED
数码显示器上进行显示。
[0007]AVR单片机的智能数字气压计的智能优化过程，具体步骤如下:
(1)数据采集、转换和显示处理；
(2)压力的补偿计算；
(3)采用BP神经网络方法进行气压计测量精度的补偿和优化处理；
其中BP神经网络优化计算，包括:传感器测量模型的计算和神经网络温度补偿模型的计算。
[0008]人工神经网络训练过程具体步骤如下:
(1)根据实际测量问题，结合BP神经网络特点选取适合的网络节点和训练函数；
(2)建立训练网络；
(3)对网络初始化；
(4)对网络进行训练；
(5)对网络进行实验研究；
(6)应用训练好的网络进行压力测量的优化。
[0009]具体来说就是通过人工神经网络(BP神经网络)对压力传感器输出信号进行处理后，最终实现压力传感器的温度补偿，提高传感器的测量精度，通过压力传感器和温度传感器测量到的目标量(气压)和干扰量(温度)作为样本数据输入到BP神经网络中，把待测量作为神经网络的期望输出值，可以看作神经网络的输出值。这样，就可以组成通常所需要的输入、输出样本数据对，然后送入神经网络学习，采用整批或分批数据学习输入学习网络，学习好的神经网络就可以用来工作或检验神经网络优化控制的效果。
[0010]本气压计有益效果和优点:利用本气压计和所提供的智能检测技术，本系统与其它检测方式相比，其工作温度范围和测量气压范围较大，精确度较高，系统稳定性和抗干扰能力较强，多显示功能使使用者直观监测当前各个信号的状况(如显示温度、电源电压及压力电压值等)，系统预留串行通信端口能将测得数据传输给计算机进行所需的各种处理，实现气压计的智能化，给使用者带来极大的方便。所建立的BP神经网络模型经过训练后，可以很好地补偿压力传感器所受的温度干扰，提高测量精度。
[0011]通过结合以下附图，阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特征、特点和优点将会变得更加清楚。
【专利附图】
【附图说明】
[0012]图1是本发明的一种基于AVR单片机的智能数字气压计结构示意图；
图2是获得图1 一种基于AVR单片机的智能数字气压计智能优化过程流程图。
[0013]图3是获得图1 一种基于AVR单片机的智能数字气压计主程序流程图。
[0014]图4是获得图1 一种基于AVR单片机的智能数字气压计人工神经网络具体训练过程及其
算法流程流程图。
【具体实施方式】
[0015]下面将结合附图对本发明的【具体实施方式】进行详细说明。
[0016]图1是本发明的一种基于AVR单片机的智能数字气压计结构示意图。
[0017]包括:气压传感器(MPX100)102、放大器(LM324) 103、AVR 单片机 105、A/D 104转换器、温度传感器(DS18B20) 107、时钟电路108、通信电路109、EEPROM存储器110、键盘111和LED数码显示器112等组成，其特征在于，该气压计是一个智能化检测系统，AVR单片机105分别与A/D转换器104、温度传感器(DS18B20) 107、时钟电路108、通信电路109、EEPROM存储器110、键盘111和LED数码显示器112等相连接，气压传感器(MPX100) 102同放大器(LM324) 103相连接，放大器(LM324) 103和A/D转换器104相连接；
气压传感器(MPX100) 102，用于感应大气压力并将其转化为电压信号；
温度传感器(DS18B20) 107，用于将当前温度转化为电压信号；
放大器(LM324) 103,用于将气压传感器转化的电压信号进行放大；
A/D 104转换器，用于将模拟量转化为数字量；
AVR单片机105，用于统一协调处理各器件之间的相互关系，彼此进行信息交换，并进
行
气压计的智能优化计算；
时钟电路108，用于给单片机提供时钟信号；
通信电路109，用于与上位机进行通信联系；
EEPROM存储器110，用于进行整个系统的大批量的存储数据的处理；
键盘111，用于进行各种功能键和数字键的处理；
LED数码显示器112，用于进行各种数字信号的显示；
系统通过气压传感器(MPX100) 102获取被测气压101信号，通过放大器(LM324) 103将气压传感器转化的电压信号进行放大，利用A/D 104转换器将模拟量转化为数字量送到AVR单片机105进行智能化处理，利用时钟电路108产生AVR单片机105所需要的时钟信号，通过通信电路109，将AVR单片机105与上位机进行通信联系，利用键盘111进行气压智能检测过程中各种功能键和数字键的处理，通过EEPROM存储器110存储整个系统的大批量的存储数据，将AVR单片机处理的数据在LED数码显示器112上进行显示。[0018]图2是获得图1 一种基于AVR单片机的智能数字气压计智能优化过程流程图。
[0019]具体步骤如下:
在步骤201，开始优化过程；
在步骤202，数据采集、转换和显示处理；
在步骤203，压力的补偿计算；
在步骤204，采用BP神经网络方法进行气压计测量精度的补偿和优化处理；
在步骤205，结束优化过程。
[0020]其中BP神经网络优化工作，包括:传感器测量模型的计算和神经网络温度补偿模型的计算。
[0021]具体来说就是通过人工神经网络(BP神经网络)对压力传感器输出信号进行处理后，最终实现压力传感器的温度补偿，提高传感器的测量精度，通过压力传感器和温度传感器测量到的目标量(气压)和干扰量(温度)作为样本数据输入到BP神经网络中，把待测量作为神经网络的期望输出值，可以看作神经网络的输出值。这样，就可以组成通常所需要的输入、输出样本数据对，然后送入神经网络学习，采用整批或分批数据学习输入学习网络，学习好的神经网络就可以用来工作或检验神经网络优化控制的效果。
[0022]图3是获得图1 一种基于AVR单片机的智能数字气压计主程序流程图。
[0023]具体步骤如下:
在步骤301,系统运彳了开始；
在步骤302，微处理单元MCU初始化；
在步骤303，计算气压值；
在步骤304，系统开中断；
在步骤305，调用键盘处理程序；
在步骤306，调用显示处理程序；
在步骤307，系统等待中断，返回步骤305，重新运行。
[0024]图4是获得图1 一种基于AVR单片机的智能数字气压计人工神经网络具体训练过程及其算法流程流程图。
[0025]具体步骤如下:
在步骤401,系统运彳了开始；
在步骤402，网络初始化；
在步骤403，输入训练样本；
在步骤404，求隐单元输出；
在步骤405，求输出层偏差；
在步骤406，判断偏差是否满足要求；
在步骤407，偏差不满足要求，调整隐层到输出层连接权值，返回到步骤404 ;
在步骤408，偏差满足要求，结束训练过程。
[0026]本气压计有益效果和优点:利用本气压计和所提供的智能检测技术，本系统与其它检测方式相比，其工作温度范围和测量气压范围较大，精确度较高，系统稳定性和抗干扰能力较强，多显示功能使使用者直观监测当前各个信号的状况(如显示温度、电源电压及压力电压值等)，系统预留串行通信端口能将测得数据传输给计算机进行所需的各种处理，实现气压计的智能化，给使用者带来极大的方便。所建立的BP神经网络模型经过训练后，可以很好地补偿压力传感器所受的温度干扰，提高测量精度。
[0027]在图1至图4所示的结构示意图和流程图的基础上，结合本系统技术人员无需创造性的工作即可进行应用软件的开发，进行基于AVR单片机的智能数字气压计的优化设计。
[0028]本发明主要提供了一种基于AVR单片机的智能数字气压计。通过计算和测试，可得出在不同气压和温度条件下，所设计的数字气压计实验测试结果如表1所示。
[0029]表1智能数字气压计的实验测试结果
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【权利要求】
1.一种基于AVR单片机的智能数字气压计，包括:气压传感器(MPXlOO) [102]、放大器(LM324) [103]、AVR 单片机[105]、A/D [104]转换器、温度传感器(DS18B20) [107]、时钟电路[108]、通信电路[109]、EEPR0M存储器[110]、键盘[111]和LED数码显示器[112]等组成，其特征在于，AVR单片机[105]分别与A/D[104]转换器、温度传感器(DS18B20)[107]、时钟电路[108]、通信电路[109]、EEPROM存储器[110]、键盘[111]和LED数码显示器[112]等相连接，气压传感器(MPX100) [102]同放大器(LM324) [103]相连接，放大器(LM324) [103]和A/D[104]转换器相连接； 气压传感器(MPX100) [102]，用于测量大气压力并将其转化为电压信号； 温度传感器(DS18B20) [107]，用于将当前温度转化为电压信号； 放大器(LM324) [103]，用于将气压传感器转化的电压信号进行放大； A/D [104]转换器，用于将模拟量转化为数字量； AVR单片机[105]，用于统一协调处理各器件之间的相互关系，彼此进行信息交换，并进行气压计的智能优化计算； 时钟电路[108]，用于给单片机提供时钟信号； 通信电路[109]，用于与上位机进行通信联系； EEPROM存储器[110]，用于进行整个系统的大批量的存储数据的处理； 键盘[111]，用于进行各种功能键和数字键的处理； LED数码显示器[112]，用于进行各种数字信号的显示。
2.一种用于如权利要求1所述的一种基于AVR单片机的智能数字气压计的智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)数据采集、转换和显示处理； (2)压力的补偿计算； (3)采用BP神经网络方法进行气压计测量精度的补偿和优化处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于AVR单片机的智能数字气压计的智能优化方法，其特征 在于人工神经网络具体训练过程及其算法分析过程是通过执行以下步骤实现: (O网络初始化； (2)输入训练样本； (3)求隐单兀输出； (4)求输出层偏差； (5)判断偏差是否满足要求； (6)偏差不满足要求，调整隐层到输出层连接权值，重新求输出层偏差； (7)偏差满足要求，结束训练过程。
4.根据权利要求1所述的一种基于AVR单片机的智能数字气压计，其特征在于气压计的微处理器为AVR单片机。
【文档编号】G01L19/04GK103852207SQ201210519057
【公开日】2014年6月11日 申请日期:2012年12月6日 优先权日:2012年12月6日
【发明者】潘炼, 王竞春, 刘静, 武妍妮, 李珂, 刘仁银, 孟辉, 杨彪, 李遥, 刘振, 向旭龙, 吴爱龙 申请人:武汉科技大学