Design of a neural networks linearization for temperature measurement system based on different thermocouples sensors types
العناوين الأخرى
تصميم شبكة عصبية خطية لنظام قياس درجة الحرارة اعتمادا على أنواع مختلفة
العنوان الموازي
تصميم شبكة عصبية خطية لنظام قياس درجة الحرارة اعتمادا على أنواع مختلفة
المؤلف
al-Araji, Ahmad Sabah Abd al-Amir
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 27، العدد 08 (30 يونيو/حزيران 2009)، ص ص. 1622-1639، 18ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
يصف هذا البحث طريقة تجريبية لتقدير اللاخطية، التعيير و الفحص لأنواع مختلفة من المزدوج الحراري نوع (K & J) باستخدام شبكة عصبية اصطناعية تم تعديلها بنموذج شبكة أيلمن العصبية باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي للتعليم.
طبيعة تصرف المزدوجات الحرارية هي اللاخطية و لكن المطلوب أن يكون الإخراج خطي.
و لكن التصرف الخطي التقريبي المقبول للمزدوج الحراري دائما يحتوي على مستوى معين للدقة، الضوضاء و خطاء القياس، لهذا السبب تم استخدام تقنية الشبكة العصبية لتقليل هذه المؤثرات.
مشكلة تخمين خصائص الإدخال و الإخراج للمتحسس بدأت تزداد معالجتها باستخدام تقنيات البرمجيات مثل استخدام لغة ++Turbo C.
الشبكة العصبية و لوح جمع البيانات باستخدام المنفذ المتوازي للحاسبة مع وحدة شرط تكييف الإشارة المصممة، استخدمت في أمثلية البيانات و تجميع البيانات التجريبية على التوالي.
و بعد نجاح تعلم الشبكة (النموذج العصبي) على التصرف الخطي، تم حساب درجات الحرارة من خلال فولتية الإخراج للمزدوجات الحرارية.
الملخص EN
This paper describes an experimental method for the estimation of nonlinearity, calibration and testing of the different types of thermocouples (J and K) using modified Elman recurrent neural networks model based Back-Propagation Algorithms (BPA) learning.
Thermocouples sensors are nonlinear in behavior nature but require an output that is linear.
The linear behavior approximation is accepted, for a given accuracy level, noise and measurement errors are always present.
Therefore, neural networks techniques are frequently required to minimize these effects.
The problem of estimating the sensor’s input-output characteristics is being increasingly tackled using software techniques such as Turbo C + + language.
A neural networks and a data acquisition parallel port interface board with designed signal conditioning unit are used for data optimization and to collect experimental data, respectively.
After the successful training completion of the neural networks, it is then used as a neural linearizer to calculate the temperature from the thermocouple’s output voltage
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Araji, Ahmad Sabah Abd al-Amir. 2009. Design of a neural networks linearization for temperature measurement system based on different thermocouples sensors types. Engineering and Technology Journal،Vol. 27, no. 08, pp.1622-1639.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-49014
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Araji, Ahmad Sabah Abd al-Amir. Design of a neural networks linearization for temperature measurement system based on different thermocouples sensors types. Engineering and Technology Journal Vol. 27, no. 08 (2009), pp.1622-1639.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-49014
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Araji, Ahmad Sabah Abd al-Amir. Design of a neural networks linearization for temperature measurement system based on different thermocouples sensors types. Engineering and Technology Journal. 2009. Vol. 27, no. 08, pp.1622-1639.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-49014
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 1632-1633
رقم السجل
BIM-49014
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر