[发明专利]基于人工神经网络算法的罐车用液温传感器及其方法

权利要求书

1.基于人工神经网络算法的罐车用液温传感器，其特征在于，包括探头与终端系统，所述探头有用于检测温度与用于检测液位的集成功能，探头与终端之间电连接；

所述探头包括底板（10）、筒体（11）、换能器（12）、上盖（13）、密封环（14）、屏蔽导线（15）及温度传感器（16），所述筒体（11）一端与底板（10）相连，另一端与上盖（13）相连，其中换能器（12）设于筒体（11）内，温度传感器（16）安装于底板（10）上且朝向上盖（13）的端面上，所述屏蔽导线（15）与筒体（11）之间通过密封环（14）相连；

所述终端包括盖体（1）、显示屏（2）、处理器、电池（4）、壳体（5）、电连接器（6）、电路板（7）、开关（8）及密封圈（9），所述壳体（5）顶部与上盖（13）相连，壳体（5）底部与电连接器（6）相连，壳体（5）内设有处理器，其处理器底部与电路板（7）相连，电路板（7）上还安装有开关（8），处理器上还设有用于提供电源的电池（4）与显示屏（2），电池（4）与电池仓盖（3）相连，所述处理器与壳体（5）之间通过密封圈（9）密封相连。

2.根据权利要求1所述基于人工神经网络算法的罐车用液温传感器，其特征在于，所述盖体（1）呈透明设置，其盖体（1）可显示出显示屏（2）内容。

3.根据权利要求2所述基于人工神经网络算法的罐车用液温传感器，其特征在于，所述的显示屏（2）上设有罐体的液温与液位状态。

4.根据权利要求1所述基于人工神经网络算法的罐车用液温传感器，其特征在于，所述探头与终端之间相连时，通过屏蔽导线（15）与电连接器（6）相连，其中电连接器（6）为插座结构，屏蔽导线（15）上设有与插座相配合的插头结构。

5.根据任意权利要求1～4所述基于人工神经网络算法的罐车用液温传感器的方法，其特征在于，包含以下步骤：

（1）首先在罐车装载液体且行驶状态下，利用探头获取运输车辆行驶过程中的液位与液温数据，探头将探测得到的信号作为人工神经网络的输入，显示屏为最终显示数据作为人工神经网络输出；

（2）控制人工神经网络处于学习状态，将步骤一采集的训练样本数据输入到人工神经网络中，神经网络对输入变量做出响应，产生网络输出，然后对网络输出和目标输出进行比较并进行人工神经网络训练，当两者的误差不满足预设的精度时，神经网络调整网络权值，直到误差小于预设精度时结束；

（3）人工神经网络训练包括信号正向传播与误差反向传播过程，信号正向传播过程是信号通过输入神经元依次逐层传递，经过隐层和输出层的非线性处理，最后由输出神经元输出，该过程网络权值不变；

误差反向传播过程是将神经网络的输出和目标输出比较，当误差较大时，将两者的误差信号作为输入信号从网络的输出层逐层向前传播，反向传播使得神经网络的网络权值朝着误差函数见效的方向不断修正，直到误差减小到预设的精度；

（4）当神经网络处于工作状态，神经网络根据步骤三中训练好的网络权值对输入液温与液位做出响应，使得车辆运行状态下的液位和液温不随行驶过程发生变化，从而显著改善了液温与液位的测量准确度。