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智能型壓力變送器的非線性校正

發(fā)布時間:2023-10-23     瀏覽次數(shù):
摘要:根據(jù)多傳感器的信息融合,在單片機的控制管理下研究了智能型壓力變送器的非線性校正,通過模擬實驗測出的標定數(shù)據(jù)的計算可知,校正后的多傳感器的交叉靈敏度大大減少,從而提高了測量精度、性能的穩(wěn)定性和運行的可靠性。
0前言
  使用傳感器采樣信號時,由于環(huán)境參量的影響必然存在交叉靈敏度,表現(xiàn)在傳感器的輸出值不只決定于一個參量,當其他參量變化時,輸出值也要發(fā)生變化。例如,一個壓力(差)傳感器,當壓力(差)參量恒定而溫度或靜壓參量變化時,其輸出值也發(fā)生改變。即存在有對溫度或對靜壓參量的交叉靈敏度。存在交叉靈敏度的傳感器,其性能不穩(wěn)定,測量精度低。多傳感器信息融合技術",就是通過對多個參數(shù)的監(jiān)測并采用一定的信息處理方法達到提高每一個參量測量精度的目的。
  近年來計算機技術的飛速發(fā)展,使得儀器、儀表向自動化、多功能化發(fā)展,應用單片機進行控制,使其具有自校正、自診斷、自補償?shù)哪芰?特別是目前發(fā)展較快的總線技術要求變送器(或傳感器)具有良好的可靠性和更高的精度。為此,國外一些公司已推出智能型變送器。
  智能型壓力變送器的非線性校正進行分泌性。眾所周知的壓阻式壓力傳感器存在對靜壓、溫度交叉靈敏度,尤其是它對溫度的敏感成為它的最大缺點。人們?yōu)榱讼郎囟葘λ挠绊懜冻隽碎L期的努力和高昂的代價。為了獲得精度高穩(wěn)定性好的傳感器,一些人從對壓阻式壓力傳感器的研究轉而研究諧振式、電容式傳感器。差壓電橋、靜壓電橋和感溫電阻集為一體的硅壓阻式多功能傳感器,推出了智能型壓力/壓差變送器,其測量精度達(0.1~0.075)%rS,溫度附加差也大大減少。如此優(yōu)異性能的實現(xiàn)得益于它具有多種智能功能,其中尤其是采用了多傳感器信息融合處理技術。
經(jīng)過30年對氣體傳感器材料和機理,仍證明僅依靠提高單個傳感器的選擇性是困難的,克服這一困難的主要途徑是發(fā)展氣體傳感器的陣列技術。
  近年來,模糊理論人工神經(jīng)元理論以及各種傳感器陣列分析理論紛紛被應用來增強傳感器的智能化程度,以有效地克服自身交叉靈敏度、時漂老化等因素而存在的不穩(wěn)定性不可靠性。
  智能型壓力變送器采用二傳感器采樣信號,利用線性回歸分析法,介紹二傳感器的信息融合技術,并通過單片機對信號進行處理,使得整個系統(tǒng)的輸出精度得到進一步提高,而且功能多樣化。
1壓力變送器的實驗
  智能型壓力變送器采用壓差傳感器和溫度傳感器分別測量兩個目標參量p和t。兩個輸出信息進行融合處理后便可提高兩個目標參量的測量精度,減小相互交叉靈敏度。若目標參量p的輸出值為Up,另一目標參量t的輸出值為Ut,則可用兩個二次曲面擬合方程“來描述。
 
  根據(jù)實驗標定點的輸人標準值p、t及傳感器相應的輸出值Up、U,;可聯(lián)立求解常系數(shù)的矩陣方程,確定常系數(shù)。
  若壓力標定點取6個,溫度標點取5個.所得壓力傳感器的二維實驗標定數(shù)據(jù)如表1所示。
 
2智能型壓力變送器的實驗
  在上述實驗的基礎上,加上單片機后,在數(shù)據(jù)融合技術子程序和非線性校正(標度變換)的子程序控制下。所得智能型壓力傳感器的二維,實驗標定數(shù)據(jù)見表1。兩子程序的流程圖分別如圖1和圖2所示。
 
3實驗結果分析
(1)兩種實驗結果表明,經(jīng)非線性校正后,智能型壓力傳感器的溫度靈敏度a.明顯的降低,說明溫度對智能型變送器的工作影響大大減少,從而提高了該儀器的工作穩(wěn)定性和測量精度。其精度基本上符合智能型壓力變送器的主要性能指標(精度=±0.3%)的要求。
 
(2)由于本實驗的溫度采樣信號由烘箱提供.因而溫度基本上不受壓力影響。故當差壓為零時,傳感器的輸出值不變,特別是當兩輸出信息進行融合處理后,使得兩種實驗結果幾乎一樣,故兩種情況的零位溫度系數(shù)ao相等。
4結論
  自行設計的智能型壓力變送器,由于采用了信息融合技術,又通過單片機對信號進行處理,使得整個系統(tǒng)的輸出精度得到進一步提高,可靠性得到加強而且實現(xiàn)了功能多樣化。但由于所采用的元件和芯片等方面的原因,很難保證達到預期效果。關鍵問題是在軟件設計時必須在以下幾個方面下功夫。
(1)對實驗得到的數(shù)據(jù)進行認真地數(shù)學分折,選取最佳補償方式進行補償。
(2)整個電路系統(tǒng)應采取盡可能地簡化和優(yōu)化,以致不帶來附加的千擾信號。
(3)在編制程序的過程中,應注意結構化程序的設計。
(4)應盡可能選取精度較高的電源供電。
 
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