摘要：本文介绍了用神经网络方法测量烟尘浓度的原理，分析了其性能。采用神经网络法的智能烟尘浓度测量系统具有精度高，适用范围广的特点。
1引言
烟尘浓度检测是环境监测的一项重要内容，传统实时检测方法是采用光散射原理，建立一个静态的光电信号强弱与烟尘浓度的线性方程来测量烟尘浓度。该方法的前提是假定光电信号与烟尘浓度呈一定的线性关系，并且忽略由烟囱壁产生的散射信号。
然而在实际的检测中，由于各个烟囱里烟尘粒子大小、分布的不均匀，及烟囱的粗细不同导致烟囱壁产生的散射信号的强度也将不同。因此传统方法测量精度较低，比较难以满足实际的应用。
本测量系统充分利用了单片机的灵巧方便和计算机运算及存储能力*的特点，利用函数链神经网络的非线性自校正技术，在一定范围内克服了以上缺点，取得了比较满意的效果。
2测量原理
光通过粉尘介质时，当介质中含有折射率不同的物质时，光线将会发生散射。根据这一原理，通过选择合适的光电转换器件接收烟囱内烟尘的散射信号，就可得知烟囱内烟尘的浓度。
在实际的测量中，由于各个烟囱内烟尘颗粒大小及烟囱粗细的不同，导致由烟囱壁产生的散射信号强度不同，使得光电信号与烟尘浓度之间不能严格的存在一特定的线性传递函数。因此需对该传递函数进行非线性自校正，并且要求该传递函数能根据实际情况的变换，进行人为的改变。
本文采用函数链神经网络方法进行非线性自校正。该方法克服了查表法精度低，曲线拟合法有可能遇到矩阵病态情况而使求解受阻的缺点。
反非线性特性拟合方程（N=3）表示如下：
xi（ui=ao+a1ui+a2ui2+a3ui3
ui为在静态标定实验中获得的针对不同烟尘浓度的电信号的输出值。神经网络的估计误差为：
ei（k）=xi-xiest（k）
权值调节式为：
Wj（k+1）=Wj（k）+ηiei（k）uij其中：
xi（k）为第k步神经网络输出估计值；
xi为第i个标定点输入值，也是神经网络第i个期望输出值；
ei为估计误差；
Wj（k）为第k步时，第j个连接权值；
ηi为学习因子。
当权值调节趋于稳定时，所得权值为Wj：Wo、W1、W2、W3，即为多项式待定常数a0~a3，将学习完毕后得神经网络和传统的烟尘检测仪相串联，即可实现非线性自校正，见图1。采用该方法也抵消了烟囱壁产生的散射对测量结果的影响。
在实际测量时，因为用单片机编制程序求取反非线性拟合方程各个系数所需时间较长，我们采用VC6．0结合数据库Acess，编制出了计算反非线性拟合方程各个系数及针对各个不同的烟囱实现各个系数存取的应用程序。
当针对某一个烟囱计算出相应的反非线性拟合方程后，则存入计算机中，以后如想测量该烟囱的烟尘浓度，只需从计算机中调出相应的系数，输入单片机中，就可构成一台针对该烟囱浓度测量的测量仪，从而在没有增大硬件电路成本的前提下扩大了仪器的使用范围，提高了测量精度。
3测量系统的设计
基于函数链神经网络非线性自校正技术的烟尘浓度测量系统是由以单片机为核心的测量仪和计算机处理部分所组成。
3．1以单片机为核心的测量仪（如图2所示）
该测量仪以MCS51系列单片机为核心，设有相应的输入与输出单元。传感器由接收光纤及光电转换电路组成。人机对话采用3x4列键盘通道，完成反非线性拟合方程系数的设定、清除及其它测量控制参数的输入。与PC机通过串行口通讯，可实现测量数据的实时存储。
系统软件主要分为四大模块：初始化模块、计算模块、采集控制模块、显示模块。其中初始化模块包括反非线性拟合方程系数设定子程序，各寄存器初始化子程序等；计算模块包括浮点四则运算子程序，数字滤波子程序等；采集控制模块包括键盘控制子程序，采样时间控制子程序，与PC机通讯子程序等；显示模块包括测量数据显示子程序，提示符显示子程序等。
3．2计算机处理部分
计算机处理部分中的硬件由PC机构成，软件采用VC6．0及Acess数据库编制而成，主要完成：（1）反非线性拟合曲线系数的计算；（2）训练样本数据的存取及各个烟囱拟合曲线系数的存取；（3）实时接收、存储测量仪的实测数据。
该软件主要由4个模块组成：数据库数据存储模块、计算模块、显示模块、通讯模块。
数据库数据存储模块包括实时存储、读取测量仪的实测数据子程序，各个烟囱拟合曲线的存取子程序及各个训练样本存储子程序；计算模块主要实现反非线性拟合曲线系数的计算；显示模块包括提示信息显示子程序，数据格式输入错误提示子程序，参数设计子程序等；通讯模块主要是实现与单片机之间通过串行口进行通讯的功能。
4结论
采用本文提出的函数链神经网络非线性自校正技术设计的烟尘浓度检测仪，克服了传统实时烟尘浓度检测仪线性化程度较差及存在烟囱壁散射光影响的缺点。
针对不同的烟囱设计出不同的校正模型，降低了由于各个烟囱烟尘粒子大小不同及烟囱粗细不同造成的测量误差，在没有增加硬件电路成本的前提下，提高了测量精度，扩大了使用范围。
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