李中年 （1949-）

男，湖北應城人，武漢理工大學自動化學院教授，工學學士，研究方向為電氣工程及其智能化。

基金項目：浙江省舟山市高新技術研發基金

摘要：針對AHIC（Automobile High-energy Ignition Coil）進口測試設備價格昂貴的問題，本文研發了一種基于LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）軟件平臺和NN（Neural Network）設施的AHIC性能智能型測試系統。此系統在LabVIEW環境下實現AHIC多種參數的虛擬測試，并應用NN實現對傳感器測量值非線性誤差的校正。系統硬件主要由傳感器組件、信號調理模塊、數據采集卡和計算機構建而成。實際測試結果表明，系統實時性好，測試精度很高，擴展非常容易，操控十分方便，性價比高，實用性強。

關鍵詞：AHIC；LabVIEW；BP-NN；智能測試

Abstract: For the expensive problem of AHIC (Automobile Highenergy Ignition Coil) 
measurement equipment, this paper developed an intelligent measurement system of AHIC 
based on LabVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) software 
platform and NN (Neural Network) facility. This system realizes virtual testing of 
AHIC of multiple parameters in LabVIEW, andnonlinear error correction of sensor
 measurements in NN. The hardware is composed by sensor,signal adjustive module, 
target of data acquisition and computer. The actual test results showthat the 
system is good in real-timeaccuracy, being expanded, operation, cost performance and 
practicality.

Key words: AHIC; LabVIEW; BP-NN; Intelligent measurement

1 引言

    當前國內所用的功能比較齊全的汽車高能點火線圈測試設備，幾乎都是進口國外的整機原裝設備，其價格昂貴，使用戶望而生畏，難以接受。針對這一問題，本文研發了一種基于LabVIEW^[1] （Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）和BP-NN（Back Propagation-Neural Network）的汽車高能點火線圈智能測試平臺，這種測試平臺的技術內涵實質上是虛擬儀器技術和人工智能技術的有機融合，其測試運作效果十分令人滿意。

2 系統硬件設計

    汽車高能點火線圈的工作過程是一種典型的高電壓小能量動態時域過程，其動態特性具有很大的隨機性和瞬變性。本系統能對帶模塊和不帶模塊的汽車高能點火線圈動態特性參數進行測試，諸如測試其初級動態電流、初級動態電壓、次級動態電壓、火花能量、火花電流、火花持續時間等多個參數，以及進行空載測試、帶容性負載測試、帶阻性負載測試等多種試驗方式。

    汽車高能點火線圈性能測試系統的基本工作原理是通過多個傳感器從點火線圈相關部位測取多種信號，并將這些信號經過調理后，再由數據采集卡進行采集處理，然后將這些信號送往計算機主機^[2] ，由相應軟件進行處理和保存；且通過鍵盤操作，完成各種輸入參量與測試要求的設置和檢測；測試結果由屏幕顯示，并可打印輸出。

    系統硬件中設置了許多傳感器，其中最重要的傳感器是電壓傳感器和電流傳感器。電壓傳感器（亦稱電壓探頭），其對線圈點火時的電壓參數進行采樣，并與電流傳感器配合可測火花能量。電壓傳感器輸入、輸出電壓衰減比選擇為2000:1；電流傳感器（亦稱電流探頭）的主要作用是對負載電流參數進行采樣。電壓傳感器和電流傳感器送出的模擬信號經高速采樣模塊處理后，送入計算機進行數據處理和保存，并由顯示屏對相關過程和數據進行顯示。

    系統硬件中采用的數據采集卡是基于PCI（Peripheral Component Interconnect）總線的PCI-6024E卡，其功能不但可以滿足系統的要求，并且還大大增強了系統對數據采集的靈活性和適應性。PCI-6024E卡是基于PCI總線的12位多功能數據采集卡，有16路單端接地的模擬輸入通道，2路數字輸出通道，8路數字I/O端口，2個24位定時/計數器^[3] ，支持DMA方式和雙緩沖區模式，最高采樣頻率達200KS/s，在雙極性模式時，輸入電壓范圍選擇有0.1V；1V；10V；20V四種，放大器增益為：0.5；1；10；100，足以滿足此測試系統數據采集的技術要求。系統的組成原理如圖1所示。

                                圖1   系統組成原理框圖

3 系統軟件設計

    系統軟件是采用LabVIEW的G語言編程平臺研發的，主要由程序前面板和程序圖形框兩部分組成，其軟件平臺主界面如圖2所示。系統軟件采用了模塊化設計和多線程技術，具體設計時首先根據系統的總體要求和技術參數，將系統軟件劃分為各個功能模塊（諸如：數據儲存模塊、數據顯示模塊、重要參數設置、修改模塊、數據統計分析模塊等），然后逐個進行設計與研制。模塊化程序結構不但增加了軟件的靈活性和整體效率，而且也提高了程序的可讀性和可維護性。

    對于汽車高能點火線圈測試系統，由于需要檢測的參數和技術要求很多，因此將整個系統分成了8個模塊，而且采用多線程并行運行的方法，這樣可以確保整個系統能以較高的效率運作。然而LabVIEW在使用多線程時，并不是線程越多越好，因此，該系統只設置了三個線程，即數據采集、數據顯示和數據分析，且分別放在三個獨立的線程上，這樣既可使設置的線程不致于過多，又可以采集到完整的數據。

                                圖2   系統軟件平臺的主界面  

4 系統非線性誤差的補償

    對于汽車高能點火線圈這種測試系統，由于其傳感器的輸入輸出存在非線性，而且容易受到工作環境影響，這會給實際測量結果帶來較大誤差。特別是此系統為基于PC-DAQ（Data Acquisition）的虛擬儀器系統，由傳感器、信號調理模塊、數據采集卡以及數據采集與處理軟件多個部分組成，因此該系統要達到高測量精度，對系統的非線性誤差進行補償校正是至關重要的。

    對于這種智能化虛擬測試系統來說，傳統的誤差修正補償方法與技術表現出很大的局限性和不適應性。而NN對修正補償這種測試系統的非線性特性卻能完美的“勝任”。該系統采用了目前應用最為廣泛的BP-NN。工程實際應用中的BP-NN通常具有三層結構，除了輸入層和輸出層外，還包含中間層（亦稱隱含層）。這樣的三層BP-NN能夠在線學習并調理系統輸入和輸出之間的非線性關系^[4] 。這里所采用的基本神經元的函數式為：
     
                                           (1)

    式中θ為偏移量，為響應函數。

    系統采用的三層BP-NN，其中輸入層有兩個節點（神經元），這兩節點的輸入信號分別為電壓傳感器和電流傳感器的輸出信號；中間層節點數（神經元個數）由試驗確定，取試驗誤差最小時的節點數（這里為30）；輸出層輸出為汽車高能點火線圈性能測試^[5] 結果，依據當時測試對象所需輸出參量個數，在線自動確定（生成）輸出層節點（神經元）個數。

    因為被控（即修正補償）對象為測試系統的非線性誤差 ，此誤差不僅具有非線性，而且還具有時變性，其相應的BP-NN運作模型（即修正非線性誤差的作用函數） ^[6] 可設定為：
                                (2)

    若BP-NN中有p個非線性節點，則系統輸出為：
                             (3)

    式中Ng[·]和N [·] 均為BP-NN修正補償^[7] 系統非線性誤差的動態子神經網絡。可見，只有當Ng[·]→g[·]和N [·]→ [·]時，才能使y(k) →r(k)。

    設置準則函數為： 
                  (4)

    則BP-NN訓練過程（即權系調整過程）為
                                   (5)
                                     (6)

    BP-NN學習算法：   
                                       (7)
                                        (8)                                      

    將式（3）和式（4）代入式（7）和式（8）可得：
                      (9)

                  (10)

    系統運作之前[y(k)]未知，可設其符號已知，記為   sgn{[y(k)]}，代替（9）式和（10）式中的[y(k)]，則有：
                     (11)

                  (12)

    式中ηw>0，ηv>0，它們決定BP-NN收斂于被控對象的速度。綜上所述可見，此BP-NN校正補償系統非線性誤差的運作原理及過程 ^[8] 如圖3所示。

    同一層的各基本神經元在LabVIEW中的實現如圖4所示。而實現修正補償系統非線性誤差的子VI程序^[9] 圖形框如圖5所示。

                        圖3   BP-NN對系統非線性誤差校正補償運作原理

                               圖4   基本神經元在LabVIEW中的實現

                                      圖5   子VI程序圖形框

5 結論

    此測試系統主要基于LabVIEW圖形化軟件環境、虛擬儀器硬件設施以及相關傳感器組件，并且輔以BP-NN對傳感器測量值進行非線性校正的舉措與設施，成功地構建了一種智能化的汽車高能點火線圈測試平臺，它能對汽車高能點火線圈的多項技術參數進行測試，并能滿足各種各樣汽車高能點火線圈測試的要求，實測效果表明，系統運作安全可靠、測量精度很高，功能擴展升級容易、操作使用簡單方便，并且性價比高。

    其它作者：

    陳永紅（1980-），女，山西臨汾人，武漢理工大學自動化學院研究生，碩士在讀，研究方向為智能控制與智能自動化；

    周  欣（1984-），女，湖北松滋人，武漢理工大學自動化學院研究生，碩士在讀，研究方向為智能控制與智能自動化。



參考文獻

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