信號采集調理模塊中壓力傳感器部分采用DG通用系列標準型全不銹鋼焊接結構壓力變送器，精確度最高可達0.1%FS，具有小體積、高性能、高性價比、高穩定性、高靈敏度等特點。差壓傳感器電壓信號經濾波及正向跟隨后接分壓電阻。ATmega128內部A/D直接從分壓電阻上采樣得到10位A/D值。設計的壓力傳感器信號處理電路如圖2所示。

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　　2.2 紅外液位檢測電路設計

　　為了自動檢測單位體積的檢測液的流動速度，在玻璃容器的輸入、輸出口分別安裝了紅外檢測系統。這里設計的紅外光源驅動電路如圖3所示。其中+12 V電壓通過兩個100 kΩ電阻加在放大器的兩端形成同相比例，放大電路放大倍數為Vi0=(1+Rf/R1)V來驅動三極管的導通與截止，驅動發光二極管。

　　3 系統軟件設計

　　3.1 控制算法的設計

　　為了實現陶瓷檢測設備高精度、反應速度快、寬測量范圍的性能指標要求。設計的陶瓷檢測控制軟件采用PID控制算法和模糊神經網絡控制的隸屬度函數相結合的方法，來完成對各個模塊的控制。實現參數標定、設置、透氣度測量、恒壓信號(PWM信號)輸出等功能。軟件完成初始化設置后，進行壓力信號的數據采集與處理、恒壓控制輸出等。根據實際工況，壓力信號變化范圍太大時，系統將處于等待狀態，直到壓力被調節到9 500～10 050 Pa的范圍要求。同時，當誤差范圍比較大時會根據模糊神經網絡算法來粗調PWM信號，當距10 000 Pa范圍較小時再采用PID精確調節，保證輸出的PWM信號在設計范圍內。

　　普通的PID控制是反饋控制系統中取偏差的比例、積分、微分的組合控制。固定參數PID控制屬于線性控制。而液位上升的過程具有非線性、時變性及不確定性等特點，對于這類系統采用固定參數PID控制很難實現理想的控制效果，因此采用了變參數控制的方法。

　　這里將模糊控制知識表達容易的特點和神經網絡自學習能力強的優勢相結合，取長補短，以提高整個系統的學習能力和表達能力，實現電機的在線智能調速。通過該智能控制系統，將模糊控制規律和隸屬函數隱含地分布在整個網絡中，用神經網絡實現模糊推理，用神經網絡的在線自學習能力來調整隸屬函數和改變模糊控制規律，使控制系統工作狀態可根據設定速度和環境狀態變化而自動調整，實現速度的智能控制。

　　實驗結果表明，該算法可以有效控制PWM輸出的穩定性，近而可以很好的穩定壓力，保證其在設計值范圍內，并且進一步提高了系統檢測精度。