本發(fā)明涉及紅外傳感技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器及自測(cè)試方法。

背景技術(shù)：

目前，全球傳感器市場(chǎng)呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，創(chuàng)新的多樣化傳感器，比如無線傳感器、智能傳感器、光纖傳感器等將在未來傳感器市場(chǎng)中占據(jù)更高的份額。微電子機(jī)械系統(tǒng)(microelectromechanicalsystem，mems)是利用半導(dǎo)體材料和微電子加工技術(shù)制造的。并且，微電子機(jī)械系統(tǒng)是由微傳感器、微執(zhí)行器、信號(hào)處理電路和通訊接口等組成的一體化微型器件。微電子機(jī)械系統(tǒng)具有光、機(jī)、電一體化，體積小、重量輕、功耗低，以及可動(dòng)、可形變或懸空微結(jié)構(gòu)等特點(diǎn)。其中，紅外熱電堆溫度傳感器是一種新型mems傳感器，由于其具有非接觸式測(cè)溫的特性，被廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、安防系統(tǒng)、智能家居以及消防、國(guó)防醫(yī)療和制程控制等場(chǎng)景中，以實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度的自動(dòng)檢測(cè)與控制。

現(xiàn)有的紅外熱電堆溫度傳感器在對(duì)物體的溫度進(jìn)行檢測(cè)時(shí)往往無從知曉其自身的檢測(cè)準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器及自測(cè)試方法。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器，包括發(fā)熱電阻、熱電堆、放大器、本地溫度測(cè)量模塊、信號(hào)處理模塊、自測(cè)試響應(yīng)分析模塊；

所述發(fā)熱電阻的一端接地，所述發(fā)熱電阻的另一端與所述信號(hào)處理模塊的第一輸入端連接；

所述熱電堆與所述放大器的輸入端連接，所述放大器的輸出端與所述信號(hào)處理模塊的第二輸入端連接；

所述本地溫度測(cè)量模塊與所述信號(hào)處理模塊的第三輸入端連接；

所述信號(hào)處理模塊的輸出端與所述自測(cè)試響應(yīng)分析模塊的輸入端連接；

其中，所述信號(hào)處理模塊用于提供第一控制電壓和第二控制電壓，所述發(fā)熱電阻在所述第一控制電壓的控制下產(chǎn)生第一紅外輻射，所述熱電堆將所述第一紅外輻射轉(zhuǎn)化為第一電壓差信號(hào)，所述發(fā)熱電阻在所述第二控制電壓的控制下產(chǎn)生第二紅外輻射，所述熱電堆將所述第二紅外輻射轉(zhuǎn)換為第二電壓差信號(hào)，所述放大器用于對(duì)所述第一電壓差信號(hào)和所述第二電壓差信號(hào)進(jìn)行放大，所述本地溫度測(cè)量模塊用于測(cè)量得到本地溫度值，所述信號(hào)處理模塊還用于根據(jù)所述第一控制電壓、放大后的所述第一電壓差信號(hào)和所述本地溫度值，獲得第一電學(xué)響應(yīng)率，所述信號(hào)處理模塊還用于根據(jù)所述第二控制電壓、放大后的所述第二電壓差信號(hào)和所述本地溫度值，獲得第二電學(xué)響應(yīng)率，所述自測(cè)試響應(yīng)分析模塊用于根據(jù)放大后的所述第一電壓差信號(hào)、放大后的所述第二電壓差信號(hào)、所述第一電學(xué)響應(yīng)率、所述第二電學(xué)響應(yīng)率和所述本地溫度值，基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷。

優(yōu)選的，還包括數(shù)模轉(zhuǎn)換器，所述發(fā)熱電阻通過所述數(shù)模轉(zhuǎn)換器與所述信號(hào)處理模塊連接。

優(yōu)選的，還包括第一模數(shù)轉(zhuǎn)換器，所述放大器通過所述第一模數(shù)轉(zhuǎn)換器與所述信號(hào)處理模塊連接。

優(yōu)選的，還包括第二模數(shù)轉(zhuǎn)換器，所述本地溫度測(cè)量模塊通過所述第二模數(shù)轉(zhuǎn)換器與所述信號(hào)處理模塊連接。

優(yōu)選的，所述自測(cè)試響應(yīng)分析模塊包括自測(cè)試控制單元、加權(quán)求和器、高斯函數(shù)查找單元、比較輸出單元、權(quán)值存儲(chǔ)器和高斯函數(shù)存儲(chǔ)器；

所述自測(cè)試控制單元用于接收時(shí)鐘信號(hào)、放大后的所述第一電壓差信號(hào)、放大后的所述第二電壓差信號(hào)、所述第一電學(xué)響應(yīng)率、所述第二電學(xué)響應(yīng)率和所述本地溫度值，并在接收到自測(cè)試信號(hào)時(shí)執(zhí)行自測(cè)試的響應(yīng)分析，為所述加權(quán)求和器、所述高斯函數(shù)查找單元和所述比較輸出單元提供控制信號(hào)；

所述加權(quán)求和器用于根據(jù)其接收到的參數(shù)從所述權(quán)值存儲(chǔ)器中讀取相應(yīng)的權(quán)值，以及在乘法控制信號(hào)的控制下進(jìn)行乘法運(yùn)算，以及在加法控制信號(hào)的控制下進(jìn)行加法運(yùn)算；

所述高斯函數(shù)查找單元用于將其接收到的參數(shù)作為高斯函數(shù)的自變量，并利用折半查找法在所述高斯函數(shù)存儲(chǔ)器中查找對(duì)應(yīng)的因變量，并將查找到的因變量作為輸出結(jié)果；

所述比較輸出單元用于接收所述高斯函數(shù)查找單元輸出的屬于合格類神經(jīng)元的第一加權(quán)求和結(jié)果和屬于不合格類神經(jīng)元的第二加權(quán)求和結(jié)果，并根據(jù)所述第一加權(quán)求和結(jié)果和所述第二加權(quán)求和結(jié)果對(duì)所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷，其中，若所述第一加權(quán)求和結(jié)果大于所述第二加權(quán)求和結(jié)果，則表明所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度屬于合格狀態(tài)，若所述第一加權(quán)求和結(jié)果等于或小于所述第二加權(quán)求和結(jié)果，則表明所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度屬于不合格狀態(tài)。

優(yōu)選的，所述基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：

輸入層：包含5維向量，所述5維向量包括放大后的所述第一電壓差信號(hào)、放大后的所述第二電壓差信號(hào)、所述第一電學(xué)響應(yīng)率、所述第二電學(xué)響應(yīng)率和所述本地溫度值；

隱含層：包含20個(gè)神經(jīng)元，所述20個(gè)神經(jīng)元包括18個(gè)故障類神經(jīng)元和2個(gè)非故障類神經(jīng)元；

求和層：包含2個(gè)加權(quán)求和器，所述2個(gè)加權(quán)求和器用于對(duì)所述隱含層中的運(yùn)算結(jié)果分兩部分分別進(jìn)行加權(quán)求和；

輸出層：包含1個(gè)加權(quán)比較器，所述加權(quán)比較器用于對(duì)所述求和層中的兩個(gè)加權(quán)求和結(jié)果進(jìn)行比較。

基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種應(yīng)用在如上所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器中的自測(cè)試方法，所述方法包括：

在所述信號(hào)處理模塊提供第一控制電壓時(shí)，所述發(fā)熱電阻在所述第一控制電壓的控制下發(fā)熱產(chǎn)生第一紅外輻射，利用所述熱電堆將所述第一紅外輻射轉(zhuǎn)化為第一電壓差信號(hào)，所述第一電壓差信號(hào)在經(jīng)過所述放大器放大后輸出給所述信號(hào)處理模塊；

在所述信號(hào)處理模塊提供第二控制電壓時(shí)，所述發(fā)熱電阻在所述第二控制電壓的控制下發(fā)熱產(chǎn)生第二紅外輻射，利用所述熱電堆將所述第二紅外輻射轉(zhuǎn)化為第二電壓差信號(hào)，所述第二電壓差信號(hào)在經(jīng)過所述放大器放大后輸出給所述信號(hào)處理模塊；

根據(jù)所述第一控制電壓、所述第一電壓差信號(hào)和由所述本地溫度模塊測(cè)量得到的本地溫度值，利用所述信號(hào)處理模塊獲得第一電學(xué)響應(yīng)率；

根據(jù)所述第二控制電壓、所述第二電壓差信號(hào)和所述本地溫度值，利用所述信號(hào)處理模塊獲得第二電學(xué)響應(yīng)率；

根據(jù)放大后的所述第一電壓差信號(hào)、放大后的所述第二電壓差信號(hào)、所述第一電學(xué)響應(yīng)率、所述第二電學(xué)響應(yīng)率和所述本地溫度值，利用所述自測(cè)試響應(yīng)分析模塊基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷。

優(yōu)選的，所述基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：

輸入層：包含5維向量，所述5維向量包括放大后的所述第一電壓差信號(hào)、放大后的所述第二電壓差信號(hào)、所述第一電學(xué)響應(yīng)率、所述第二電學(xué)響應(yīng)率和所述本地溫度值；

隱含層：包含20個(gè)神經(jīng)元，所述20個(gè)神經(jīng)元包括18個(gè)故障類神經(jīng)元和2個(gè)非故障類神經(jīng)元；

求和層：包含2個(gè)加權(quán)求和器，所述2個(gè)加權(quán)求和器用于對(duì)所述隱含層中的運(yùn)算結(jié)果分兩部分分別進(jìn)行加權(quán)求和；

輸出層：包含1個(gè)加權(quán)比較器，所述加權(quán)比較器用于對(duì)所述求和層中的兩個(gè)加權(quán)求和結(jié)果進(jìn)行比較。

本發(fā)明實(shí)施例中的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

本申請(qǐng)通過信號(hào)處理模塊在兩個(gè)不同時(shí)刻的不同控制電壓的控制下對(duì)發(fā)熱電阻進(jìn)行控制，使得熱電阻分別產(chǎn)生第一紅外輻射和第二紅外輻射，熱電堆再分別將第一紅外輻射轉(zhuǎn)化為第一電壓差信號(hào)以及將第二紅外輻射轉(zhuǎn)化為第二電壓差信號(hào)，在利用放大器分別對(duì)第一電壓差信號(hào)和第二電壓差信號(hào)進(jìn)行放大之后，信號(hào)處理模塊根據(jù)第一控制電壓、放大后的第一電壓差信號(hào)和本地溫度值獲得第一電學(xué)響應(yīng)率，信號(hào)處理模塊根據(jù)第二控制電壓、放大后的第二電壓差信號(hào)和本地溫度值獲得第二電學(xué)響應(yīng)率，最后自測(cè)試響應(yīng)分析模塊根據(jù)放大后的第一電壓差信號(hào)、放大后的第二電壓差信號(hào)、第一電學(xué)響應(yīng)率、第二電學(xué)響應(yīng)率和本地溫度值，基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)了紅外熱電堆傳感器對(duì)自身的準(zhǔn)確度的檢測(cè)。

附圖說明

通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考圖形表示相同的部件。在附圖中：

圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例中一種具體實(shí)施方式下的自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的結(jié)構(gòu)圖；

圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例中利用折半查找法在高斯函數(shù)存儲(chǔ)器中進(jìn)行查找的示意圖；

圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例中自測(cè)試響應(yīng)分析模塊的信號(hào)圖；

圖4示出了本發(fā)明實(shí)施例中自測(cè)試響應(yīng)分析模塊的時(shí)序圖；

圖5示出了本發(fā)明實(shí)施例中基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖。

其中，1為發(fā)熱電阻，2為熱電堆，3為放大器，4為本地溫度測(cè)量模塊，5為數(shù)模轉(zhuǎn)換器，6為第一模數(shù)轉(zhuǎn)換器，7為第二模數(shù)轉(zhuǎn)換器，8為信號(hào)處理模塊，9為自測(cè)試響應(yīng)分析模塊。

具體實(shí)施方式

下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器，包括發(fā)熱電阻1、熱電堆2、放大器3、本地溫度測(cè)量模塊4、信號(hào)處理模塊8、自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9。發(fā)熱電阻1的一端接地，發(fā)熱電阻1的另一端與信號(hào)處理模塊8的第一輸入端連接，熱電堆2與放大器3的輸入端連接，放大器3的輸出端與信號(hào)處理模塊8的第二輸入端連接，本地溫度測(cè)量模塊4與信號(hào)處理模塊8的第三輸入端連接，信號(hào)處理模塊8的輸出端與自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9的輸入端連接。

其中，信號(hào)處理模塊8用于提供第一控制電壓和第二控制電壓，發(fā)熱電阻1在第一控制電壓的控制下產(chǎn)生第一紅外輻射，熱電堆2將第一紅外輻射轉(zhuǎn)化為第一電壓差信號(hào)，發(fā)熱電阻1在第二控制電壓的控制下產(chǎn)生第二紅外輻射，熱電堆2將第二紅外輻射轉(zhuǎn)換為第二電壓差信號(hào)，放大器3用于對(duì)第一電壓差信號(hào)和第二電壓差信號(hào)進(jìn)行放大，本地溫度測(cè)量模塊4用于測(cè)量得到本地溫度值，信號(hào)處理模塊8還用于根據(jù)第一控制電壓、放大后的第一電壓差信號(hào)和本地溫度值，獲得第一電學(xué)響應(yīng)率，信號(hào)處理模塊8還用于根據(jù)第二控制電壓、放大后的第二電壓差信號(hào)和本地溫度值，獲得第二電學(xué)響應(yīng)率，自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9用于根據(jù)放大后的第一電壓差信號(hào)、放大后的第二電壓差信號(hào)、第一電學(xué)響應(yīng)率、第二電學(xué)響應(yīng)率和本地溫度值，基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(robustheteroscedasticprobabilisticneuralnetwork，rhpnn)對(duì)自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷。

本申請(qǐng)通過信號(hào)處理模塊8在兩個(gè)不同時(shí)刻的不同控制電壓的控制下對(duì)發(fā)熱電阻1進(jìn)行控制，使得熱電阻分別產(chǎn)生第一紅外輻射和第二紅外輻射，熱電堆2再分別將第一紅外輻射轉(zhuǎn)化為第一電壓差信號(hào)以及將第二紅外輻射轉(zhuǎn)化為第二電壓差信號(hào)，在利用放大器3分別對(duì)第一電壓差信號(hào)和第二電壓差信號(hào)進(jìn)行放大之后，信號(hào)處理模塊8根據(jù)第一控制電壓、放大后的第一電壓差信號(hào)和本地溫度值獲得第一電學(xué)響應(yīng)率，信號(hào)處理模塊8根據(jù)第二控制電壓、放大后的第二電壓差信號(hào)和本地溫度值獲得第二電學(xué)響應(yīng)率，最后自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9根據(jù)放大后的第一電壓差信號(hào)、放大后的第二電壓差信號(hào)、第一電學(xué)響應(yīng)率、第二電學(xué)響應(yīng)率和本地溫度值，基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)了紅外熱電堆2傳感器對(duì)自身的準(zhǔn)確度的檢測(cè)。

在一種具體實(shí)施方式中，如圖1所示，自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器還包括數(shù)模轉(zhuǎn)換器5、第一模數(shù)轉(zhuǎn)換器6和第二模數(shù)轉(zhuǎn)換器7，發(fā)熱電阻1通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器5與信號(hào)處理模塊8連接，放大器3通過第一模數(shù)轉(zhuǎn)換器6與信號(hào)處理模塊8連接，本地溫度測(cè)量模塊4通過第二模數(shù)轉(zhuǎn)換器7與信號(hào)處理模塊8連接。數(shù)模轉(zhuǎn)換器5用于將第一控制電壓和第二控制電壓進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn)換，第一模數(shù)轉(zhuǎn)換器6用于對(duì)電壓差信號(hào)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，第二模數(shù)轉(zhuǎn)換器7用于對(duì)本地溫度值進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換。

在本申請(qǐng)中，自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9包括自測(cè)試控制單元、加權(quán)求和器、高斯函數(shù)查找單元、比較輸出單元、權(quán)值存儲(chǔ)器和高斯函數(shù)存儲(chǔ)器。

其中，自測(cè)試控制單元用于接收時(shí)鐘信號(hào)、放大后的第一電壓差信號(hào)、放大后的第二電壓差信號(hào)、第一電學(xué)響應(yīng)率、第二電學(xué)響應(yīng)率和本地溫度值，并在接收到自測(cè)試信號(hào)時(shí)執(zhí)行自測(cè)試的響應(yīng)分析，為加權(quán)求和器、高斯函數(shù)查找單元和比較輸出單元提供控制信號(hào)。自測(cè)試控制單元先給使能信號(hào)test-en1給加權(quán)求和器，各加權(quán)求和器求和后接收運(yùn)算結(jié)束信號(hào)test-finish1，再給使能信號(hào)test-en2給高斯函數(shù)查找單元，以此類推。

加權(quán)求和器用于根據(jù)其接收到的參數(shù)從權(quán)值存儲(chǔ)器中讀取相應(yīng)的權(quán)值，以及在乘法控制信號(hào)的控制下進(jìn)行乘法運(yùn)算，以及在加法控制信號(hào)的控制下進(jìn)行加法運(yùn)算。具體地，加權(quán)求和器接收到的參數(shù)來自前一級(jí)模塊。

高斯函數(shù)查找單元用于將其接收到的參數(shù)作為高斯函數(shù)的自變量test-x，并利用折半查找法在所述高斯函數(shù)存儲(chǔ)器中查找對(duì)應(yīng)的因變量test-y，并將查找到的因變量作為輸出結(jié)果。具體地，高斯函數(shù)查找單元接收的參數(shù)來自前一級(jí)模塊。

比較輸出單元用于接收所述高斯函數(shù)查找單元輸出的屬于合格類神經(jīng)元的第一加權(quán)求和結(jié)果和屬于不合格類神經(jīng)元的第二加權(quán)求和結(jié)果，并根據(jù)所述第一加權(quán)求和結(jié)果和所述第二加權(quán)求和結(jié)果對(duì)所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷，其中，若所述第一加權(quán)求和結(jié)果大于所述第二加權(quán)求和結(jié)果，則表明所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度屬于合格狀態(tài)，若所述第一加權(quán)求和結(jié)果等于或小于所述第二加權(quán)求和結(jié)果，則表明所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度屬于不合格狀態(tài)。

另外，權(quán)值存儲(chǔ)器和高斯函數(shù)存儲(chǔ)器中用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)供查找和輸出使用。

進(jìn)一步，利用折半查找法在高斯函數(shù)存儲(chǔ)器中查找對(duì)應(yīng)的因變量的實(shí)現(xiàn)過程如圖2所示，高斯函數(shù)存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)了1001組(x,y)，x與y的關(guān)系為高斯函數(shù)，先初始化min＝-5.00；max＝5.00；mid＝0.00；輸入的x先與mid比較，若midx則更新min＝mid+0.01；若midx則更新max＝mid-0.01；每次更新都重算mid＝(max+min)/2，將重算的mid再與x比較，直到mid＝x,則查找到了x，輸出表中對(duì)應(yīng)的y,查找表工作完成。

下面將對(duì)自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9的工作過程進(jìn)行詳細(xì)介紹，自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9的信號(hào)圖如圖3所示，時(shí)序圖如圖4所示，時(shí)鐘clk的上升沿觸發(fā)，先要完成20個(gè)神經(jīng)元的運(yùn)算，每個(gè)神經(jīng)元先加權(quán)求和，再查高斯函數(shù)表。在使能信號(hào)test-en1高電平有效控制下加權(quán)求和，每一個(gè)參數(shù)先在test-mult低電平有效控制下和相應(yīng)權(quán)值做乘法，再在test-add低電平有效控制下做加法，5個(gè)輸入?yún)?shù)所以要5個(gè)test-mult和test-add有效電平。在test-en2高電平有效控制下做高斯函數(shù)的折半查找，先在test-comp低電平有效控制下作比較，再在test-mid低電平有效控制下做加法和除法更新mid的值，經(jīng)過多次比較和更新mid，直到在輸入test-xi等于mid時(shí)，將mid作為地址gauss-address輸入高斯函數(shù)表中，查出對(duì)應(yīng)的test-yi輸出，最后將test-finish2置高電平輸出給自測(cè)試控制單元，表示高斯函數(shù)查找結(jié)束。以上加權(quán)求和與高斯查找要重復(fù)20次，表示完成20個(gè)神經(jīng)元的運(yùn)算。第三步做兩個(gè)加權(quán)求和，一個(gè)算出合格類的加權(quán)求和值sum1，另一個(gè)不合格類神經(jīng)元的加權(quán)求和sum2。最后一個(gè)模塊做比較輸出，接收上一級(jí)給的合格類神經(jīng)元的加權(quán)求和結(jié)果sum1與不合格類的求和結(jié)果sum2，比較大?。簊um1大則表示測(cè)試結(jié)果合格，輸出電學(xué)響應(yīng)率re，將自校準(zhǔn)使能信號(hào)self-cali變成1，觸發(fā)自校準(zhǔn)模塊，輸出test-finish4傳給自測(cè)試控制單元，表示自測(cè)試響應(yīng)分析方法結(jié)束；sum2或者兩者相等，則自測(cè)試結(jié)果不合格，只輸test-finish4給自測(cè)試控制單元結(jié)束自測(cè)試。

本申請(qǐng)將放大后的第一電壓差信號(hào)、放大后的第二電壓差信號(hào)、第一電學(xué)響應(yīng)率、第二電學(xué)響應(yīng)率和本地溫度值這五個(gè)物理量輸入基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中來判斷自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)是否準(zhǔn)確。其中，基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先訓(xùn)練好，基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖5所示，包括：

輸入層：包含5維向量，所述5維向量包括放大后的第一電壓差信號(hào)(即△v1)、放大后的第二電壓差信號(hào)(即△v2)、第一電學(xué)響應(yīng)率(即re1)、第二電學(xué)響應(yīng)率(即re2)和本地溫度值(即t0)。

隱含層：包含20個(gè)神經(jīng)元，所述20個(gè)神經(jīng)元包括18個(gè)故障類神經(jīng)元和2個(gè)非故障類神經(jīng)元。隱含層激勵(lì)函數(shù)為高斯函數(shù)，如下式。其中和c和德爾塔為訓(xùn)練結(jié)果給出的權(quán)重參數(shù)，視不同的i和j而不同。x和p為輸入和輸出值。

求和層：包含2個(gè)加權(quán)求和器，所述2個(gè)加權(quán)求和器用于對(duì)所述隱含層中的運(yùn)算結(jié)果分兩部分分別進(jìn)行加權(quán)求和。下式中β為對(duì)應(yīng)的p的權(quán)重，共有m個(gè)β所以有m個(gè)p，m個(gè)β之和為1。

輸出層：包含1個(gè)加權(quán)比較器，所述加權(quán)比較器用于對(duì)所述求和層中的兩個(gè)加權(quán)求和結(jié)果進(jìn)行比較。若屬于合格類神經(jīng)元的第一加權(quán)求和結(jié)果大于屬于不合格類神經(jīng)元的第二加權(quán)求和結(jié)果，則表明自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)準(zhǔn)確，其準(zhǔn)確度屬于合格狀態(tài)，若第一加權(quán)求和結(jié)果等于或小于第二加權(quán)求和結(jié)果，則表明自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)不準(zhǔn)確，其準(zhǔn)確度屬于不合格狀態(tài)。比較輸出函數(shù)如下，每個(gè)f乘以對(duì)應(yīng)權(quán)重α，max函數(shù)選出j個(gè)乘積中的最大值，然后arg是一個(gè)映射關(guān)系，映射成合格或者不合格的結(jié)果輸出。

gbayes＝arg(max{αjfj(x)})

在本申請(qǐng)的rhpnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的整體實(shí)現(xiàn)框架中，第一層5個(gè)神經(jīng)元用5個(gè)存儲(chǔ)器實(shí)現(xiàn)，利用5個(gè)存儲(chǔ)器存儲(chǔ)5維向量，第二層20個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元都包含一個(gè)加權(quán)求和器，一個(gè)高斯函數(shù)查找表和一個(gè)運(yùn)算結(jié)果存儲(chǔ)器，實(shí)際電路實(shí)現(xiàn)中加權(quán)求和器和高斯函數(shù)查找表只有一個(gè)，供20個(gè)神經(jīng)元分時(shí)復(fù)用，運(yùn)算結(jié)果依次存入20個(gè)運(yùn)算結(jié)果存儲(chǔ)器中；第三層兩個(gè)加權(quán)求和器，把第二層的運(yùn)算結(jié)果分兩部分加權(quán)求和，得出結(jié)果給第四層；第四層是比較選擇器，比較第三層的兩個(gè)和，合格類的和更大則輸出測(cè)試結(jié)果為合格，反之輸出結(jié)果為不合格。這些運(yùn)算由一個(gè)有限同步狀態(tài)機(jī)充當(dāng)控制器，給各個(gè)部分提供時(shí)序。

基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種應(yīng)用在如上所述的自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器中的自測(cè)試方法，所述方法包括：

步驟601：在所述信號(hào)處理模塊8提供第一控制電壓時(shí)，所述發(fā)熱電阻1在所述第一控制電壓的控制下發(fā)熱產(chǎn)生第一紅外輻射，利用所述熱電堆2將所述第一紅外輻射轉(zhuǎn)化為第一電壓差信號(hào)，所述第一電壓差信號(hào)在經(jīng)過所述放大器3放大后輸出給所述信號(hào)處理模塊8；

步驟602：在所述信號(hào)處理模塊8提供第二控制電壓時(shí)，所述發(fā)熱電阻1在所述第二控制電壓的控制下發(fā)熱產(chǎn)生第二紅外輻射，利用所述熱電堆2將所述第二紅外輻射轉(zhuǎn)化為第二電壓差信號(hào)，所述第二電壓差信號(hào)在經(jīng)過所述放大器3放大后輸出給所述信號(hào)處理模塊8；

步驟603：根據(jù)所述第一控制電壓、所述第一電壓差信號(hào)和由所述本地溫度模塊測(cè)量得到的本地溫度值，利用所述信號(hào)處理模塊8獲得第一電學(xué)響應(yīng)率；

步驟604：根據(jù)所述第二控制電壓、所述第二電壓差信號(hào)和所述本地溫度值，利用所述信號(hào)處理模塊8獲得第二電學(xué)響應(yīng)率；

步驟605：根據(jù)放大后的所述第一電壓差信號(hào)、放大后的所述第二電壓差信號(hào)、所述第一電學(xué)響應(yīng)率、所述第二電學(xué)響應(yīng)率和所述本地溫度值，利用所述自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷。

其中，所述基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：

輸入層：包含5維向量，所述5維向量包括放大后的所述第一電壓差信號(hào)、放大后的所述第二電壓差信號(hào)、所述第一電學(xué)響應(yīng)率、所述第二電學(xué)響應(yīng)率和所述本地溫度值；

隱含層：包含20個(gè)神經(jīng)元，所述20個(gè)神經(jīng)元包括18個(gè)故障類神經(jīng)元和2個(gè)非故障類神經(jīng)元；

求和層：包含2個(gè)加權(quán)求和器，所述2個(gè)加權(quán)求和器用于對(duì)所述隱含層中的運(yùn)算結(jié)果分兩部分分別進(jìn)行加權(quán)求和；

輸出層：包含1個(gè)加權(quán)比較器，所述加權(quán)比較器用于對(duì)所述求和層中的兩個(gè)加權(quán)求和結(jié)果進(jìn)行比較。

上述本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案，至少具有如下的技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

本申請(qǐng)通過信號(hào)處理模塊8在兩個(gè)不同時(shí)刻的不同控制電壓的控制下對(duì)發(fā)熱電阻1進(jìn)行控制，使得熱電阻分別產(chǎn)生第一紅外輻射和第二紅外輻射，熱電堆2再分別將第一紅外輻射轉(zhuǎn)化為第一電壓差信號(hào)以及將第二紅外輻射轉(zhuǎn)化為第二電壓差信號(hào)，在利用放大器3分別對(duì)第一電壓差信號(hào)和第二電壓差信號(hào)進(jìn)行放大之后，信號(hào)處理模塊8根據(jù)第一控制電壓、放大后的第一電壓差信號(hào)和本地溫度值獲得第一電學(xué)響應(yīng)率，信號(hào)處理模塊8根據(jù)第二控制電壓、放大后的第二電壓差信號(hào)和本地溫度值獲得第二電學(xué)響應(yīng)率，最后自測(cè)試響應(yīng)分析模塊9根據(jù)放大后的第一電壓差信號(hào)、放大后的第二電壓差信號(hào)、第一電學(xué)響應(yīng)率、第二電學(xué)響應(yīng)率和本地溫度值，基于概率的魯棒性異方差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)自測(cè)試紅外熱電堆溫度傳感器的溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確度進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)了紅外熱電堆2傳感器對(duì)自身的準(zhǔn)確度的檢測(cè)。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對(duì)這些實(shí)施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。