智能传感器原理及应用
2024年智能传感器
智能传感器智能传感器是一种集成了传感器、微处理器、计算和通信技术的设备，它能够感知、处理和传递环境信息，为各种应用提供智能化服务。
本文将介绍智能传感器的基本概念、工作原理、主要类型、应用领域以及发展趋势。
一、基本概念智能传感器是一种具有信息处理能力的传感器，它不仅能够感知环境信息，还能够对信息进行处理和分析，从而实现对环境的智能监测和决策。
智能传感器通常由传感器、微处理器、存储器、通信接口等部分组成，它们通过协同工作，实现对环境信息的全面感知和处理。
二、工作原理智能传感器的工作原理主要包括数据采集、数据处理和结果输出三个环节。
传感器采集环境信息，将其转换为电信号；然后，微处理器对采集到的数据进行处理和分析，提取出有用信息；智能传感器将处理结果通过通信接口输出，供其他设备或系统使用。
三、主要类型根据不同的应用场景和需求，智能传感器可以分为多种类型。
常见的智能传感器类型包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光敏传感器、声音传感器、气体传感器等。
这些传感器可以单独使用，也可以组合使用，以满足不同的监测需求。
四、应用领域智能传感器在各个领域都有广泛的应用，包括工业自动化、智能家居、环境监测、医疗健康、交通物流等。
在工业自动化领域，智能传感器可以用于生产线上的质量检测、设备故障诊断等；在智能家居领域，智能传感器可以用于室内环境监测、安全防范等；在环境监测领域，智能传感器可以用于大气、水质、土壤等环境参数的实时监测；在医疗健康领域，智能传感器可以用于生理参数的监测、疾病诊断等；在交通物流领域，智能传感器可以用于车辆监测、货物跟踪等。
五、发展趋势总结智能传感器作为一种具有信息处理能力的传感器，在各个领域都有广泛的应用。
随着科技的不断发展，智能传感器将不断进步，实现更加智能化的监测和决策。
一、工业自动化领域的应用智能传感器在工业自动化领域中的应用非常广泛，它们是实现智能制造的关键技术之一。
在生产线上的质量检测环节，智能传感器可以实时监测产品的尺寸、重量、颜色等参数，确保产品质量符合标准。
智能传感器的原理及应用
智能传感器的原理及应用1. 什么是智能传感器？智能传感器是指集成了感知、计算、通信和控制等多种功能的传感器设备。
它能够感知周围环境的变化，并将感知到的信息进行处理、存储和传输。
智能传感器通过内置的计算和通信模块，实现了对外部环境的智能感知和控制。
与传统的传感器相比，智能传感器在性能和功能上更加强大，能够实现更复杂的任务和应用。
2. 智能传感器的原理智能传感器的原理主要包括感知原理、计算原理、通信原理和控制原理。
2.1 感知原理智能传感器通过感知原理获取周围环境的信息。
常见的感知原理包括光学原理、声学原理、电磁原理、化学原理和力学原理等。
通过使用不同的传感器元件，智能传感器可以感知到光线、声音、温度、湿度、气体浓度、压力、速度、加速度等物理量。
2.2 计算原理智能传感器内置了计算模块，可以对感知到的信息进行处理和分析。
计算原理可以根据应用需求选择不同的算法和模型进行数据处理和决策-making。
2.3 通信原理智能传感器具有与外部系统进行数据交互的能力。
通过内置的通信模块，智能传感器可以将感知到的信息传输给上级设备或其他传感器，同时也可以接收来自外部系统的指令和数据。
常用的通信原理包括有线通信和无线通信。
2.4 控制原理智能传感器可以通过控制原理对周围环境进行调节和控制。
通过内置的控制模块，智能传感器可以实现对其他设备的控制，如开关控制、电机控制、阀门控制等。
3. 智能传感器的应用智能传感器在各个领域都得到了广泛的应用。
下面列举了几个常见的应用领域和智能传感器的具体应用案例。
3.1 工业自动化•温度传感器：用于监测生产过程中的温度，确保生产环境的稳定和安全。
•压力传感器：用于检测管道或容器中的压力，以确保设备的正常运行和安全。
•液位传感器：用于监测液体的高度，可以帮助实现流程控制和仓库管理。
3.2 智能家居•光照传感器：用于检测环境中的光照强度，并根据需要自动调节灯光。
•湿度传感器：用于监测室内的湿度，自动控制加湿器或抽湿器的运行。
智能传感器的原理与应用
智能传感器的原理与应用随着科技的迅速发展，智能传感器在各个领域的应用越来越广泛。
智能传感器是一种能够对环境中的信息进行感知和采集，并将采集到的数据进行处理和传输的设备。
本文将探讨智能传感器的原理以及它在不同领域的应用。
一、智能传感器的原理智能传感器的原理主要包括传感器的感知、采集、处理和传输。
1. 感知感知是指传感器通过各种传感原理获取环境中的信息。
传感器可以利用光电效应、磁敏效应、声波传感等原理感知光线、温度、压力、湿度等多种环境参数。
2. 采集采集是指传感器将感知到的信息转化为电信号或数字信号。
传感器内部的电路和传感元件会将感知到的信息进行转换，如将光信号转化为电流或电压信号。
3. 处理处理是指传感器对采集到的信号进行处理和分析。
传感器内部的处理器会对信号进行滤波、放大、数字化等处理操作，以提高信号的准确性和稳定性。
4. 传输传输是指传感器将处理后的数据传输到外部设备。
传感器可以通过有线或无线方式将数据传输到计算机、云端等，以供进一步的分析和应用。
二、智能传感器的应用智能传感器在各个领域都有广泛的应用，下面以几个典型领域为例进行介绍。
1. 工业领域在工业领域，智能传感器被广泛应用于生产过程的监测和控制。
例如，在汽车制造过程中，智能传感器可以实时监测机器的运行状态和温度变化，以便及时发现问题并进行调整。
此外，智能传感器还可以用于检测机器的维护需求，提前预警，减少停机时间。
2. 城市管理智能传感器在城市管理中也发挥着重要的作用。
例如，在垃圾处理方面，智能传感器可以监测垃圾桶的填充程度，及时提醒相关部门进行清理，提高垃圾处理的效率。
另外，智能传感器还可以感知交通状况，优化红绿灯的控制，减少交通堵塞。
3. 医疗领域在医疗领域，智能传感器的应用有助于提高医疗的精确性和便捷性。
例如，智能传感器可以监测患者的体温、心率等生理参数，并将数据传输到医生的终端设备，实现远程监护和诊断。
此外，智能传感器还可用于智能床垫，监测患者的睡眠质量，提供个性化的睡眠建议。
智能传感器的工作原理和结构
智能传感器的工作原理和结构智能传感器是一种利用特定技术和原理来感知、探测并获取环境信息的设备，通过将收集到的信息进行处理和分析，并输出相应的信号或数据，用于实现自动化控制、监测和调节等功能。
智能传感器在各个领域都有广泛的应用，包括工业控制、环境监测、安防系统、医疗诊断、智能家居等方面。
本文将深入探讨智能传感器的工作原理和结构。
一、智能传感器的工作原理智能传感器的工作原理可以分为感知模块、信号处理模块和输出模块三个部分，其工作流程如下：1. 感知模块：智能传感器首先通过特定的感知元件感知周围的环境信息，感知元件通常是由敏感部件和转换元件组成。
敏感部件负责接收环境中的物理量，如温度、湿度、压力、光线强度等，而转换元件负责将这些物理量转换成电信号或其他可处理的信号。
2. 信号处理模块：感知模块输出的信号不一定是直接可用的，因此需要通过信号处理模块对信号进行放大、滤波、数字化等处理。
这一步的目的是将原始的感知信号转换成可靠的、稳定的电信号，以便后续的数据分析和控制。
3. 输出模块：经过信号处理后，智能传感器通过输出模块将处理后的信号以电压、电流、数字信号等形式输出。
输出的信号通常是与外部设备连接，用于实现自动控制、数据采集和监测等功能。
二、智能传感器的结构智能传感器通常由感知元件、信号处理电路、数据处理单元和输出接口等几部分组成，下面将从各部分的结构和功能进行详细介绍。
1. 感知元件：感知元件是智能传感器工作的起点，也是其核心组成部分。
不同类型的传感器具有不同的感知元件，如温度传感器采用热敏电阻或热电偶作为感知元件，光敏传感器采用光电二极管或光敏电阻作为感知元件。
感知元件的选择对于传感器的性能和适用范围有重要影响。
2. 信号处理电路：感知元件输出的信号通常比较微弱和不稳定，需要通过信号处理电路进行放大、滤波、放大、数字化等处理。
信号处理电路通常采用模拟电路和数字电路相结合的方式，以确保输出的信号具有良好的稳定性和可靠性。
智能传感器的原理和应用实例
智能传感器的原理和应用实例一、智能传感器的原理智能传感器是一种通过感知环境信息、处理数据并与其他设备进行通信的智能装置。
它具有以下原理：1.感知环境信息：智能传感器通过内部的传感器组件感知环境中的物理量，如温度、湿度、压力、光照等。
这些传感器组件可以是光电传感器、压力传感器、温度传感器等。
2.数据处理：一旦环境信息被感知到，智能传感器会进行数据处理，将感知到的原始数据转换为可用的数字信号。
这一过程通常涉及模拟信号转换、滤波、放大等处理。
3.通信功能：智能传感器通常具有通信功能，可以通过无线或有线方式与其他设备进行数据交互。
常见的通信方式包括蓝牙、Wi-Fi、LoRa等。
通过与其他设备的通信，智能传感器可以传输数据、接收命令，并与其他设备进行联动。
4.智能算法：智能传感器内部通常集成了一些智能算法，用于实现数据分析和决策。
这些算法可以在传感器内部完成，也可以通过与其他设备的协作来实现。
二、智能传感器的应用实例智能传感器在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用实例：1.智能家居：智能传感器在智能家居中发挥着重要作用。
例如，温湿度传感器可以感知室内的温度和湿度，并通过智能算法控制空调系统。
智能门锁可以感知用户的指纹或密码，并控制门锁的开关。
通过智能传感器，用户可以实现远程控制家居设备、自动化调节室内环境等。
2.工业自动化：智能传感器在工业自动化中被广泛应用。
例如，压力传感器可以监测管道中的压力变化，帮助工程师及时发现问题。
光电传感器可以检测物体的位置和运动状态，在自动化生产线上实现物体的追踪和定位。
智能传感器的应用可以提高工业生产的效率和质量。
3.智能农业：智能传感器在农业领域中的应用日益增多。
例如，土壤湿度传感器可以感知土壤的湿度情况，帮助农民合理浇水。
气象传感器可以感知环境中的温度、光照等指标，帮助农民预测天气变化。
通过智能传感器的应用，农民可以实现精准农业管理，提高农作物的产量和品质。
4.智能交通：智能传感器在交通领域中发挥重要作用。
智能传感器的工作原理及应用
智能传感器的工作原理及应用1. 什么是智能传感器？智能传感器是一种具有智能化功能的传感器，它能够感知和测量环境中的物理量，并将结果进行处理和分析，输出相应的信号或数据。
智能传感器通常包括传感元件、信号处理电路和通信接口等组成部分，能够对采集到的数据进行处理、存储和传输。
智能传感器的工作原理基于物理量与电信号之间的相互转换关系，通过感知环境中的物理量，将其转换成电信号，通过信号处理电路对其进行进一步处理和分析，最终输出有用的信息或数据。
智能传感器广泛应用于各个领域，如环境监测、工业自动化、智能家居、医疗设备等，为我们提供了强大的感知和监测能力，推动了各个行业的技术进步和发展。
2. 智能传感器的工作原理智能传感器的工作原理可以分为以下几个步骤：2.1 传感元件感知物理量智能传感器的传感元件通过特定的物理效应，感知环境中的物理量。
不同类型的传感器使用不同的传感元件来感知不同的物理量，如温度传感器使用热敏电阻、光敏电阻或热电偶等元件感知环境中的温度。
2.2 信号转换与调理传感元件感知到物理量后，将其转换成对应的电信号。
这个过程通常需要一定的信号调理和放大处理，以保证信号质量和准确度。
2.3 信号处理与分析智能传感器通过信号处理电路对转换后的电信号进行进一步处理和分析。
这个过程可以包括滤波、数字化、算法运算等，用于提取有用的信息或数据。
2.4 数据输出与通信经过信号处理和分析，智能传感器将处理后的数据输出到外部系统或设备中，实现数据的传输和应用。
智能传感器通常具备通信接口，可以通过有线或无线方式将数据传输到监测系统、控制器或其他设备中。
3. 智能传感器的应用智能传感器的应用非常广泛，下面列举几个常见的应用领域：3.1 环境监测智能传感器在环境监测领域起到了重要作用。
例如，气体传感器可以感知室内空气中的有害气体浓度，温湿度传感器可以感知环境中的温度和湿度变化，光照传感器可以感知周围光照强度等。
这些传感器可以为环境监测提供实时数据和预警信息，帮助保障人们的健康与安全。
智能传感器的原理组成及应用
智能传感器的原理组成及应用自动化领域所取得的一项最大进展就是智能传感器的发展与广泛使用..但究竟什么是“智能”传感器下面;来自6个传感器厂家的专家对这一术语进行了定义..据Honeywell工业测量与控制部产品经理TomGriffiths的定义：“一个良好的‘智能传感器’是由微处理器驱动的传感器与仪表套装;并且具有通信与板载诊断等功能;为监控系统和/或操作员提供相关信息;以提高工作效率及减少维护成本..”图1：智能传感器;像这种带有AS接口通信的感应式位置传感器;可减少系统中的传感器数量..内部诊断功能使传感器能提供故障的预指示..图2：根据IEEE1451;传感器被分为两部分：带传感元件、适当的信号调理电路以及A/D转换器的智能传感器接口模块STIM;和传感器电子数据表TEDS——一块标明传感器类型、组成与型号、校准参数及比例系数等内容的存储器芯片..STIM与具有联网能力的应用处理器NCAP相连;而NCAP为通信网络提供接口..无故障通信：“智能传感器的优势;”GEFanuc自动化公司控制器产品经理BillBlack说;“是能从过程中收集大量的信息以减少宕机时间及提高质量..”MTS传感器公司Temposonics磁致伸缩位移传感器产品经理DavidEdeal对此补充说：“分布式智能的基本前提是;在适当位置和时间拥有有关系统、子系统或组件的状态的全部知识;以进行‘最优的’过程控制决策..”Cognex公司Checker机器视觉部产品营销经理JohnKeating继续补充说;“对于一种真正的‘智能’机器视觉传感器;它应该不需要使用者懂得机器视觉..”智能传感器必须具备通信功能..“最起码;除了满足最基本应用的反馈信号;‘智能’传感器必须能传输其它信息..”Edeal表示..这可以是叠加在标准4-20mA 过程输出、总线系统或无线安排上的HART可寻址远程传感器高速通道的开放通信协议信号..该领域正在增长的因素是IEEE1451——一系列旨在为不同厂家生产的传感器提供即插即用能力的智能传感器接口标准..诊断与程序智能传感器可对其运行的各个方面进行自监控;包括“摄像头的污浊;超容忍限或不能开关等;”GEFanuc自动化公司的Black说..Pepperl+Fuchs公司智能系统经理HelgeHornis补充说;“除此之外;还有线圈监控功能;目标超出范围或太近..”它也可以对工况的变化进行补偿..“‘智能’传感器;”Omron电子有限公司战略创意总监DanArmentrout表示;“必须首先能监视自身及周围的环境;然后再决定是否对变化进行自动补偿或对相关人员发出警告..”很多智能传感器都能重装到控制现场;通过提供“可设置参数;使用户能替换一些‘标准’传感器;”Hornis说道;“例如;典型的传感器一般都设置为常开NO或常关NC;而智能传感器则能设置为以上任何一种状态..”智能传感器拥有很多优势..随着嵌入式计算功能的成本继续减少;“智能”器件将被更多地应用..独立的内部诊断功能可避免代价高昂的宕机;从而迅速收回投资..传感器原理结构在一段特制的弹性轴上粘贴上专用的测扭应片并组成变桥;即为基础扭矩传感器；在轴上固定着：1能源环形变压器的次级线圈;2信号环形变压器初级线圈;3轴上印刷电路板;电路板上包含整流稳定电源、仪表放大电路、V/F变换电路及信号输出电路..在传感器的外壳上固定着：1激磁电路;2能源环形变压器的初级线圈输入;3 信号环形变压器次级线圈输出;4信号处理电路传感器分类倾角传感器：倾角传感器在军事、航天航空、工业自动化、工程机械、铁路机车、消费电子、海洋船舶等领域得到广泛运用..辉格公司为国内用户提供全球最全面、最专业的产品方案和服务..提供超过500种规格的伺服型、电解质型、电容型、电感型、光纤型等原理的倾角传感器..加速度传感器线和角加速度：分低频高精度力平衡伺服型、低频低成本热对流型和中高频电容式加速度位移传感器..总频响范围从DC至3000Hz..应用领域包括汽车运动控制、汽车测试、家电、游戏产品、办公自动化、GPS、PDA、手机、震动检测、建筑仪器以及实验设备等..红外温度传感器：广泛应用于家用电器微波炉、空调、油烟机、吹风机、烤面包机、电磁炉、炒锅、暖风机等、医用/家用体温计、办公自动化、便携式非接触红外温度传感器、工业现场温度测量仪器以及电力自动化等..不仅能提供传感器、模块或完整的测温仪器;还能根据用户需要提供包括光学透镜、ASIC、算法等一揽子解决方案..传感器的应用传感器的应用领域涉及机械制造、工业过程控制、汽车电子产品、通信电子产品、消费电子产品和专用设备等..①专用设备：专用设备主要包括医疗、环保、气象等领域应用的专业电子设备..目前医疗领域是传感器销售量巨大、利润可观的新兴市场;该领域要求传感器件向小型化、低成本和高可靠性方向发展..②工业自动化：工业领域应用的传感器;如工艺控制、工业机械以及传统的；各种测量工艺变量如温度、液位、压力、流量等的；测量电子特性电流、电压等和物理量运动、速度、负载以及强度的;以及传统的接近/定位传感器发展迅速..③通信电子产品：手机产量的大幅增长及手机新功能的不断增加给传感器市场带来机遇与挑战;彩屏手机和摄像手机市场份额不断上升增加了传感器在该领域的应用比例..此外;应用于集团电话和无绳电话的超声波传感器、用于磁存储介质的磁场传感器等都将出现强势增长..⑤汽车工业：现代高级轿车的电子化控制系统水平的关键就在于采用压力传感器的数量和水平;目前一辆普通家用轿车上大约安装几十到近百只传感器;而豪华轿车上的传感器数量可多达二百余只;种类通常达30余种;多则达百种..。
智能传感器的工作原理和结构
智能传感器的工作原理和结构智能传感器是一种能够感知、获取环境信息，并将信息转化为电信号进行处理和分析的装置。
它广泛应用于工业、物联网、智能家居等领域，能够实现对环境的实时监测和数据采集，为智能化系统提供重要的数据支持。
本文将就智能传感器的工作原理和结构进行详细介绍。
一、智能传感器的工作原理1. 传感器的感知原理智能传感器的工作原理基于感知环境的物理量，并将其转化为可测量的电信号。
传感器通常能感知的物理量包括温度、湿度、压力、光强、声音等。
传感器通过感知周围环境的物理变化，将这些变化转化为电信号，再将电信号传输至信号处理单元进行处理。
温度传感器会感知周围环境的温度变化，并将其转化为电压信号进行传输。
2. 信号处理和分析传感器感知到的电信号需要进行处理和分析，最终输出为能够被外部系统识别的数据。
信号处理单元通常由模拟电路和数字电路组成，负责将传感器传来的电信号进行放大、滤波和转换，使其能够被微处理器读取。
而微处理器则对信号进行分析和处理，最终输出为数字信号，供外部系统使用。
3. 数据传输和存储智能传感器通过通信模块与外部系统进行数据传输，将经过处理的环境信息传输至监控系统或云端存储。
通信模块通常包括有线和无线两种方式，如RS485、Modbus、WiFi、蓝牙等。
这些通信方式能够使智能传感器方便地与外部系统进行数据交互，实现远程监测和控制。
二、智能传感器的结构1. 传感器感知单元传感器的感知单元由感知元件和信号调理电路组成。
感知元件是智能传感器的核心部件，负责将环境的物理量转化为电信号。
常见的感知元件包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。
信号调理电路用于对感知到的电信号进行放大、滤波和转换，以便后续的数字信号处理。
2. 信号处理单元传感器的信号处理单元由模拟电路和数字电路组成。
模拟电路负责对传感器感知到的模拟信号进行放大、滤波和转换，将其转化为适合微处理器处理的电信号。
数字电路则由微处理器和ADC（模数转换器）构成，负责将模拟信号转化为数字信号，并进行数字信号处理和分析。
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智能传感器原理及应用
电子与通信工程 2013级在职研究生 杨 娜 一、（10分）简述压阻式压力传感器的工作原理。
答：压阻式压力传感器组成框图如下：
图中第一部分可等效为质量-弹簧-阻尼机械力学系统的弹性敏感元件，它将输入的被测压力P 转换为中间变量即应力δ及其对应的应变ε。
常用的弹性敏感元件有周边固定的膜片，在压力P 的作用下，膜片上的应力分布不同，确定处的应力与压力成正比。
图中第二部分是膜片相应部位采用半导体工艺制作的电阻条——电阻式变换器，由于压阻相应则有相应的电阻变化量∆R 输出，电阻变化量与相应部位膜片应力δ成正比。
二、（10分）简述智能传感器系统的基本组成。
答：智能传感器系统主要由传感器、调理电路、数据采集与转换、计算机及I/O 接口设备组成。
如下图所示。
三、（15分）设计一个巴特沃斯低通数字滤波，要求：该低通数字滤波器等效模拟滤波器()Hd s 幅频特性过渡段特征是：对信号频率
1100f Hz =的衰减率
10.3δ≤；对信号频率2400f Hz =的衰减率20.8δ≥；写出巴特沃斯低通数
字滤波器()Hd z 的实现过程。
答：1、等效模拟低通滤波器传递函数H(s)的确定。
(1)需求出阶次n 及截至频率()c ω即可确定H(s)。
阶次n 应满足
幅值比A1
A2
，
ω。
(2)确定等效模拟低通滤波器H(s)的截至角频率()
c
(3)求模拟滤波器的传递函数H（s）
2、等效滤波器的H d(Z)确定
四、（15分）用窗口法设计一个线性相位低通FIR滤波器，要求：截止频率为c f，采样频率是8c f；通带范围内，衰减度不超过5.8dB。
答：（1）理想的频响为：
（2）选窗的大小与形状：令N=11，此时，a如用矩形窗：
b.如用海明窗：
()
} {008
.0,
168
.0,
399
.0,
682
.0,
912
.0,
682
.0,
399
.0,
0168
.0,
08
.0
=
n
ω
(3)加窗
序列相乘等于对应项相乘。
如用矩形窗，由于矩形窗系数均为1，因此直接取中间11项即可：
()=
n
h{-0.045,0，0.075,0.159,0.225,0.25,0.225,0.159,0.075,0，-0.045}
()n
h就是所要求的FIR滤波器系数。
（4）检验。
()
n
h是否合乎要求需要通过检验来判别。
经检验，矩形窗衰减度为5.58db，满足要求。
五、（50分）已知压力传感器在不同温度状态下的压力静态标定数据如下表所示。
采用神经网络方法或回归分析方法（任选一）完成传感器的自补偿：
（1）在Matlab环境下采用BP神经网络模型法实现温度自补偿智能化模块的设计。
要求：设计一个具有温度补偿功能的BP神经网络；网络训练完毕后，输
U与其工作环境温度传感器的输入压力传感器量程范围内的任何输出电压值P
U，补偿模块可给出对应的压力值，该压力值在消除温度影响的同时出电压值T
也进行了零点及非线性补偿。
答：设计步骤：
二传感器数据融合智能传感器系统如下图所示。
1、二维标定试验
在工作温度范围内选定多个不同的温度状态对被补偿的压力传感器进行标定试验，表1列出了在21.5—70度间6个温度状态的静态标定数据，在压力传感器量程范围内，选了6个标定值，总计有36个表定点，可获得6个温度状态对应的6条压力传感器的输入（P)输出（U)静态特性，也称这些标定值为样
本数据。
2、神经网络样本文件的制作
神经网络文件样本有两种，分别用以对神经网络进行训练或检验用的神经网络训练文件和检验样本文件。
1）样本数据对
由二维标定试验中的36个标定点，获得36组试验标定数据或说获得36组样本数据对，如表6-2所示，样本数据对由对应输入量与对应输出量两部分组成，表中每个序号样本对含有三个输入量，对应输出量为p,
2）样本文件的制作
通常将标定试验获得的样本数据总对中的一部分用作神经网络的训练形成
的训练样本文件，形成网络结构及权值；再用剩下部分的样本数据对形成检验样本文件，进行神经网络的检验。
（1）训练样本文件。
训练样本文件由b1.txt与b2.txt两个文件组成，装入了除了表6-2中除了1，8，15，18，9，22，29，35，8组样本对以外的其余28组样本对，形成28列3行，训练用输入样本文件b1.txt，装载的是神经网络的输入数据。
b2.tx文件存有一行28列数据，是与输入样本数据对应的神经网络的期望输出值。
两个文件的每列是一组样本数据对。
文件中每行的样本数据要求等间隔排列，以便程序能够正确读取样本文件数据：
（2）检验样本文件。
由b3.txt,b4.txt两个文件组成，装载了表2中1，8，15，18，19，22，29，36，8个样本数对。
3、样本文件的归一化处理
4 、在MATLAB 环境下的BPNN的设计流程
根据流程设计以下程序:
（1）程序初始化
（2）输入4个样本文件数据
（3）4个样本文件归一化
（4）设置网路参数，创建BPNN
使用该函数首先要设置隐层与输出层神经元数数量以及相应的传递函数，确定训练函数，学习函数以及功能函数。
（5）代入训练样本文件，设置网络参数，训练已创建的BPNN,
(6)输出BPNN模型结构参数，用函数获得输入层及隐层间的权值及隐层与输出层的权值。
（7）带入检验样本文件，用已经训练好的BPNN计算检验样本的输出结果。
（8）检验结果评价，计算检验结果的绝对偏差或者应用误差，判断结果能否满足实用要求，
5.训练检验
（1）条件，输入节点3，隐层节点6，输出层节点1，训练迭代次数1000。
（2）训练与测试，
运行编好的程序，程序将自动输入网络训练与检验所需要的4个样本文件，并进行1000次训练与检验。
1000次训练检验结束后，检验样本的网络输出如表所示，通过与期望输出的对比，可以看到检验结果与期望输出结果的误差很小。
PNN模型结构参数。
（3）训练检验好的BPNN模型结构参数
隐层的6个阈值；
隐层与输出层的6个连接权值；
输出层的一个阈值；14.4767775
6、采用BPNN消除压力传感器交叉敏感的效果评价
（1）BPNN融合压力传感器的静态特性，将表2中36组数据样本同时作为训练与检验样本进行BPNN融合，融合后的压力值如表4所示。
（2）最小二乘法线性度的计算。
（3）温度稳定性参数的计算。