1、 智能传感器智能传感器第九章第九章第九章智能传感第九章智能传感器器9.1 智能传感器概述智能传感器概述9.2 智能传感器的构成、功能与特点智能传感器的构成、功能与特点9.3 智能传感器的实现途径智能传感器的实现途径9.4 典型智能传感器简介典型智能传感器简介9.1 智能传感器概述智能传感器概述 智能传感器（智能传感器（Intelligent sensor 或或 Smart sensor）最）最初是由美国宇航局初是由美国宇航局1978 年在开发出来的产品。宇宙飞船年在开发出来的产品。宇宙飞船上需要大量的传感器不断向地面发送温度、位置、速度上需要大量的传感器不断向地面发送温度、位置、速度和姿态等数
2、据信息，用一台大型计算机很难同时处理如和姿态等数据信息，用一台大型计算机很难同时处理如此庞杂的数据，要不丢失数据，并降低成本，必须有能此庞杂的数据，要不丢失数据，并降低成本，必须有能实现传感器与计算机一体化的灵巧传感器。智能传感器实现传感器与计算机一体化的灵巧传感器。智能传感器是指具有信息检测、信息处理、信息记忆、逻辑思维和是指具有信息检测、信息处理、信息记忆、逻辑思维和判断功能的传感器。它不仅具有传统传感器的各种功能判断功能的传感器。它不仅具有传统传感器的各种功能,而且还具有数据处理、故障诊断、非线性处理、自校正、而且还具有数据处理、故障诊断、非线性处理、自校正、自调整以及人机通讯等多种功能
3、它是微电子技术、微自调整以及人机通讯等多种功能。它是微电子技术、微型电子计算机技术与检测技术相结合的产物型电子计算机技术与检测技术相结合的产物。9.1 智能传感器概述智能传感器概述早期的智能传感器是将传感器的输出信号经处理和转化早期的智能传感器是将传感器的输出信号经处理和转化后由接口送到微处理机部分进行运算处理。后由接口送到微处理机部分进行运算处理。80年代智能年代智能传感器主要以微处理器为核心传感器主要以微处理器为核心,把传感器信号调节电路、把传感器信号调节电路、微电子计算机存贮器及接口电路集成到一块芯片上微电子计算机存贮器及接口电路集成到一块芯片上,使传使传感器具有一定的人工智能。感器具
4、有一定的人工智能。90年代智能化测量技术有了年代智能化测量技术有了进一步的提高进一步的提高,使传感器实现了微型化、结构一体化、阵使传感器实现了微型化、结构一体化、阵列式、数字式列式、数字式,使用方便和操作简单、具有自诊断功能、使用方便和操作简单、具有自诊断功能、记忆与信息处理功能、数据存贮功能、多参量测量功能、记忆与信息处理功能、数据存贮功能、多参量测量功能、联网通信功能、逻辑思维以及判断功能。联网通信功能、逻辑思维以及判断功能。智能化传感器是传感器技术未来发展的主要方向。在今智能化传感器是传感器技术未来发展的主要方向。在今后的发展中后的发展中,智能化传感器无疑将会进一步扩展到化学、智能化传感
5、器无疑将会进一步扩展到化学、电磁、光学和核物理等研究领域。电磁、光学和核物理等研究领域。9.2 智能传感器的构成、功能与特点智能传感器的构成、功能与特点智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成的，它充分利用微处理器的计算和存储能力，对的，它充分利用微处理器的计算和存储能力，对传感器的数据进行处理，并对它的内部行为进行传感器的数据进行处理，并对它的内部行为进行调节。调节。图图1是智能传感器的原理框图，它主要包是智能传感器的原理框图，它主要包括传感器、信号调理电路和微处理器。括传感器、信号调理电路和微处理器。图图 9.1智能传感器原理框图智能传感器原理框
6、图智能传感器的结构智能传感器的结构（1）非集成化实现）非集成化实现非集成化智能传感器是将传统的经典传感器（采非集成化智能传感器是将传统的经典传感器（采用非集成化工艺制作的传感器，仅具有获取信号用非集成化工艺制作的传感器，仅具有获取信号的功能）、信号调理电路、带数字总线接口的微的功能）、信号调理电路、带数字总线接口的微处理器组合为一整体而构成的一个智能传感器系处理器组合为一整体而构成的一个智能传感器系统。其框图如图统。其框图如图2图图 9.2 非集成化智能传感器框图非集成化智能传感器框图智能传感器的结构智能传感器的结构（2）集成化实现）集成化实现这种智能化传感器系统是采用微机械加工技术和这种智能
7、化传感器系统是采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术，利用硅作为基本材料大规模集成电路工艺技术，利用硅作为基本材料来制作敏感元件、信号调理电路、微处理器单元，来制作敏感元件、信号调理电路、微处理器单元，并把它们集成在一块芯片上而构成，故又可称为并把它们集成在一块芯片上而构成，故又可称为集成智能传感器（集成智能传感器（integrated smart/intelligent sensor）。其外形如图）。其外形如图3所示。所示。图图 9.3集成智能传感器结构集成智能传感器结构 智能传感器的结构智能传感器的结构（3）混合实现）混合实现根据需要与可能，将系统各个集成化环节，如敏根据需要与可能，将
8、系统各个集成化环节，如敏感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总线接口，以不同的组合方式集成在两块或三块芯线接口，以不同的组合方式集成在两块或三块芯片上，并装在一个外壳里。如图片上，并装在一个外壳里。如图4所示集成化敏所示集成化敏感单元包括弹性敏感元件及变换器。信号调理电感单元包括弹性敏感元件及变换器。信号调理电路包括多路开关、放大器、基准、模路包括多路开关、放大器、基准、模/数转换器数转换器（ADC）等。）等。图图9.4在一个封装中可能的混合集成实现方式在一个封装中可能的混合集成实现方式智能传感器的功能智能传感器的功能(1)具有自动调零、自校准、自
9、标定功能。具有自动调零、自校准、自标定功能。智能传感器不仅能够自动检测各种被测参智能传感器不仅能够自动检测各种被测参数，还能进行自动调零、自动调平衡、自数，还能进行自动调零、自动调平衡、自动校准，某些智能传感器还能自动完成标动校准，某些智能传感器还能自动完成标定工作。定工作。智能传感器的功能智能传感器的功能(2)具有逻辑判断和信息处理能力，能对具有逻辑判断和信息处理能力，能对被测量进行信号调理和信号处理（对信号被测量进行信号调理和信号处理（对信号进行预处理、线性化、或对温度、静压力进行预处理、线性化、或对温度、静压力等参数进行自动补偿等）。等参数进行自动补偿等）。智能传感器的功能智能传感器的功
10、能(3)具有自诊断功能。智能传感器通过自具有自诊断功能。智能传感器通过自检软件，能对传感器和系统的工作状态进检软件，能对传感器和系统的工作状态进行定期或不定期的检测，诊断出故障的原行定期或不定期的检测，诊断出故障的原因和位置并做出必要的响应。因和位置并做出必要的响应。智能传感器的功能智能传感器的功能(4)具有组态功能，使用灵活。在智能传具有组态功能，使用灵活。在智能传感器系统中可设置多种模块化的硬件和软感器系统中可设置多种模块化的硬件和软件，用户可通过微处理器发出指令，改变件，用户可通过微处理器发出指令，改变智能传感器的硬件模块和软件模块的组合智能传感器的硬件模块和软件模块的组合状态，完成不同
11、的测量功能。状态，完成不同的测量功能。智能传感器的功能智能传感器的功能(5)具有数据存储和记忆功能，能随时存取检测具有数据存储和记忆功能，能随时存取检测数据数据 智能传感器的功能智能传感器的功能(6)具有双向通信功能，能通过各种标准总线接具有双向通信功能，能通过各种标准总线接口、无线协议等直接与微型计算机及其它传感器、口、无线协议等直接与微型计算机及其它传感器、执行器通信。执行器通信。智能传感器的特点智能传感器的特点(1)精度高精度高(2)测量范围很宽，并具有很强的过载能力。测量范围很宽，并具有很强的过载能力。(3)高信噪比高、高分辨力高信噪比高、高分辨力(4)高可靠性与高稳定性高可靠性与高稳
12、定性(5)自适应性强智能传感器具有判断、分析与处自适应性强智能传感器具有判断、分析与处理功能理功能(6)性价比高性价比高(7)超小型化、微型化超小型化、微型化(8)低功耗低功耗9.3 智能传感器的实现途径智能传感器的实现途径1）采用新的检测原理和结构实现信息处理的智）采用新的检测原理和结构实现信息处理的智能化。能化。2）应用人工智能材料实现信息处理的智能化）应用人工智能材料实现信息处理的智能化 3）集成化）集成化 4）软件化）软件化 5）多传感器信息融合技术）多传感器信息融合技术 6）网络化）网络化 9.3.1 集成化集成化智能传感器的集成化有两种途径。一是利智能传感器的集成化有两种途径。一是
13、利用微电子电路制作技术和微型计算机接口用微电子电路制作技术和微型计算机接口技术将传感器信号调理单元集成在同一个技术将传感器信号调理单元集成在同一个芯片上。这种集成化传感器信号调理电路芯片上。这种集成化传感器信号调理电路又可分为两种类型：又可分为两种类型：1）传感器信号调理器；）传感器信号调理器；2）传感器信号处理系统。）传感器信号处理系统。1）传感器信号调理器）传感器信号调理器传感器信号调理器传感器信号调理器是将信号的传感器信号调理器传感器信号调理器是将信号的A/D转换器、温度补偿及自动校正电路集成在一转换器、温度补偿及自动校正电路集成在一起，输出模拟量或数字量。例如菲利普公司生产起，输出模拟
14、量或数字量。例如菲利普公司生产的的UZZ9000型单片角度传感器信号调理器，配上型单片角度传感器信号调理器，配上KMZ41型磁阻式角度传感器后即可精确地测量型磁阻式角度传感器后即可精确地测量角度。角度。图图9.5 UZZ9000的内部框图的内部框图 2）传感器信号处理系统）传感器信号处理系统传感器信号处理系统是在芯片种集成了微处理器传感器信号处理系统是在芯片种集成了微处理器（P）或数字信号处理器（）或数字信号处理器（DSP），并且带串行），并且带串行总线接口。和传感器信号调理器相比，传感器信总线接口。和传感器信号调理器相比，传感器信号处理系统则以数字电路为主，其性能比传感器号处理系统则以数字电
15、路为主，其性能比传感器信号调理器更先进，使用更灵活。信号调理器更先进，使用更灵活。例如美国德州仪器公司（例如美国德州仪器公司（TI）生产的）生产的TSS400S2（带（带MCU），美国美信（），美国美信（MAXIM）公司生产）公司生产的的MAX1460（带（带DSP）图图9.6 MMX1460传感器信号处理系统内部框图传感器信号处理系统内部框图智能传感的特点智能传感的特点 1）微型化）微型化 2）精度高）精度高3）多功能）多功能4）阵列化）阵列化5）使用方便）使用方便 9.3.2 软件化软件化不论智能传感器以何种硬件组成方式实现，传感不论智能传感器以何种硬件组成方式实现，传感器与微计算机器与微
16、计算机/微处理器相结合所实现的智能传微处理器相结合所实现的智能传感器系统，都是在最小硬件条件基础上采用强大感器系统，都是在最小硬件条件基础上采用强大的软件优势来的软件优势来“赋予赋予”智能化功能的。传感器的智能化功能的。传感器的数据经过数据经过A/D转换后，所获得的数字信号一般不转换后，所获得的数字信号一般不能直接输入微处理器应用程序中使用，还必须根能直接输入微处理器应用程序中使用，还必须根据需要进行加工处理，如非线性校正、噪声抑制、据需要进行加工处理，如非线性校正、噪声抑制、自补偿、自检、自诊断等，以上这些处理也称为自补偿、自检、自诊断等，以上这些处理也称为软件处理。以软件代硬件也体现出传感
17、器智能化软件处理。以软件代硬件也体现出传感器智能化的优越性所在。的优越性所在。9.3.2.1 非线性自校正技术非线性自校正技术图图 9.7 开环式非线性补偿仪表框图开环式非线性补偿仪表框图9.3.2.1 非线性自校正技术非线性自校正技术线性放大器的表达式为线性放大器的表达式为要求整台仪器的输入输出特性为要求整台仪器的输入输出特性为式中式中K，a，S，b都为常数都为常数则，线性化器的输入输出关系式为则，线性化器的输入输出关系式为从而有从而有 V0=Sf1-1(V2-a/k)+b9.3.2.1 非线性自校正技术非线性自校正技术(a)智能传感器系统框图；（智能传感器系统框图；（b）输入（）输入（x）
18、输出（）、输出（u）特性；）特性；(b)（c）反非线性特性）反非线性特性u-x；（；（d）智能传感器系统的输入（）智能传感器系统的输入（x）输出（输出（y）特性）特性非线性自校正的三种实现方法非线性自校正的三种实现方法 1）计算法）计算法2）查表法）查表法3）插值法）插值法1）计算法）计算法计算法就是利用软件编制一段反非线性特性关系表达式计算法就是利用软件编制一段反非线性特性关系表达式的计算程序。的计算程序。当被测参数经过采样、滤波后，直接进入当被测参数经过采样、滤波后，直接进入计算程序进行计算，从而得到线性化处理的输出参数，计算程序进行计算，从而得到线性化处理的输出参数，因此，在掌握传感器
19、输入输出特性因此，在掌握传感器输入输出特性f（x）的情况下，利）的情况下，利用编制好的反非线性特性函数，就能快速准确的实现传用编制好的反非线性特性函数，就能快速准确的实现传感器的线性输出。感器的线性输出。如果近似表达式为线性的，则可采用如果近似表达式为线性的，则可采用理论直线法、端点理论直线法、端点线法、端点平移法、最小二乘法等来拟合线法、端点平移法、最小二乘法等来拟合；对于非线性；对于非线性曲线，利用传感器的标定数据，根据曲线，利用传感器的标定数据，根据最小二乘原理最小二乘原理，可，可以获得非线性特性的拟合函数。以获得非线性特性的拟合函数。1）计算法）计算法利用最小二乘法求取反非线性曲线的利
20、用最小二乘法求取反非线性曲线的n阶多项式表达式的阶多项式表达式的具体步骤如下具体步骤如下：(1)对传感器及其条例电路进行静态标定，得校准曲线。对传感器及其条例电路进行静态标定，得校准曲线。标定点得数据为标定点得数据为 N为标定点个数，为标定点个数，i1N1）列出逼近反非线性曲线的多项式方程）列出逼近反非线性曲线的多项式方程1）计算法）计算法(2)假设反非线性特性拟合方程为：假设反非线性特性拟合方程为：n的数值由所要求的精度来定。若的数值由所要求的精度来定。若n3，则，则式中：式中：为待定常数。为待定常数。(9-1)(9-2)1）计算法）计算法求解待定常数的函数。根据最小二乘法原则来确求解待定常
21、数的函数。根据最小二乘法原则来确定待定常数定待定常数 的基本思想是，由多项的基本思想是，由多项式（式（92）式确定的各个）式确定的各个 值，与各个点的值，与各个点的标定值标定值xr之均方差应最小，即之均方差应最小，即 最小值最小值 (9-3)1）计算法）计算法（93）式是待定常数）式是待定常数 的函数。为的函数。为了求得函数了求得函数 最小值时的常数，对最小值时的常数，对函数求导并令它为零，即函数求导并令它为零，即令令 ，得，得 令令 ，得，得1）计算法）计算法 令 ，得令 ，得1）计算法）计算法经整理后得矩阵方程经整理后得矩阵方程式中：式中：N为试验标定点个数；为试验标定点个数；1）计算法）
22、计算法求解该方程，得到待定系数求解该方程，得到待定系数a0a31）计算法）计算法(2)将所求得常系数将所求得常系数a0a3存入内存存入内存将已知得反非线性特性拟合方程（将已知得反非线性特性拟合方程（92）式写成下列形）式写成下列形式：式：为了求取对应有电压为为了求取对应有电压为u得输入被测值得输入被测值x，每次只需将采，每次只需将采样值样值u代入（代入（94）式中即可）式中即可。(9-4)1）计算法）计算法利用神经网络方法求解反非线性曲线系数的基本利用神经网络方法求解反非线性曲线系数的基本思路思路：图图 9.9函数链神经网络函数链神经网络1）计算法）计算法采用函数链神经网络法求拟合多项式的系数
23、的思路为：如图如图9所示的一函数链神经网络，图中所示的一函数链神经网络，图中为网络的连接权值，连接权值的个数与反非线性多项式为网络的连接权值，连接权值的个数与反非线性多项式的结束相同，即。假设神经网络的神经元是线性的，函的结束相同，即。假设神经网络的神经元是线性的，函数链神经网络的输入值为：数链神经网络的输入值为：为静态标定实验中获得的标定点输出值。函数链神经网为静态标定实验中获得的标定点输出值。函数链神经网络的输出值为：络的输出值为：式中：式中：为输出估计值，将为输出估计值，将 估计值与标定值估计值与标定值 进行比较，经神经网络学习算法不断调整权值进行比较，经神经网络学习算法不断调整权值 ，
24、直至估计误差，直至估计误差 的均方值足够小。的均方值足够小。估计误差为：估计误差为：权值调节式为：权值调节式为：1）计算法）计算法1）计算法）计算法式中：式中：第第k步神经网络输出估计值；步神经网络输出估计值；第第i个标定点输入值，也是神经网络的第个标定点输入值，也是神经网络的第i个个期望输出值；期望输出值；估计误差，第估计误差，第k步神经网络输出估计值与期步神经网络输出估计值与期望输出值之差；望输出值之差；第第k步时，第步时，第j个连接权值；个连接权值；学习因子，它的选择影响到迭代的稳定性学习因子，它的选择影响到迭代的稳定性和收敛速度。当权值调节趋于稳定时，所得权值为和收敛速度。当权值调节趋
25、于稳定时，所得权值为即为多项式待定常数即为多项式待定常数1）计算法）计算法即为多项式待定常数即为多项式待定常数权值的初始值为一随机数。如果设定的合理则学习过程权值的初始值为一随机数。如果设定的合理则学习过程时间短，时间短，与与 一般为同一数量级；一般为同一数量级；比比 至少低一个数至少低一个数量级；量级；比比 低更多的数量级。所低数量级依非线性特性低更多的数量级。所低数量级依非线性特性的非线性程度的不同而不同。的非线性程度的不同而不同。将学习完毕后的神经网络和原来的传感器系统相串将学习完毕后的神经网络和原来的传感器系统相串联，就构成可以进行非线性自校正的智能传感器系统。联，就构成可以进行非线性
26、自校正的智能传感器系统。如图所示。如图所示。1）计算法）计算法图图9.10利用神经网络进行非线性校正的智能传感器系统利用神经网络进行非线性校正的智能传感器系统2）查表法）查表法查表法是将传感器的输出电压由小到大按顺序计查表法是将传感器的输出电压由小到大按顺序计算出该电压所对应的被测参数，将输出电压与被算出该电压所对应的被测参数，将输出电压与被测参数的对应关系等分为若干点，将对应关系编测参数的对应关系等分为若干点，将对应关系编写成表格，存入存储器。这样传感器每输出一个写成表格，存入存储器。这样传感器每输出一个电压值，就从存储器中取出一个对应的被测参数电压值，就从存储器中取出一个对应的被测参数值。
27、值。3）插值法）插值法实际使用时，可以把计算法和查表法结合起来，形成插实际使用时，可以把计算法和查表法结合起来，形成插值法。值法。它是根据精度要求对反非线性曲线如图它是根据精度要求对反非线性曲线如图11进行分进行分段，用若干段折线逼近曲线，将折点坐标值存入数据表段，用若干段折线逼近曲线，将折点坐标值存入数据表中，测量时首先要明确对应输入被测量中，测量时首先要明确对应输入被测量x的电压值的电压值u是在是在哪一段；然后根据那段的斜率进行线性插值，即得输出哪一段；然后根据那段的斜率进行线性插值，即得输出值值yx。下面以四段为例，折点坐标值为：下面以四段为例，折点坐标值为：横坐标：横坐标：u1,u2,
28、u3,u4,u5；纵坐标：纵坐标：x1,x2,x3,x4,x5；各线性段得输出表达式为：各线性段得输出表达式为：3）插值法）插值法第第段段第第段段第第段段第第段段3）插值法）插值法输出输出yx表达式的通式为表达式的通式为式中：式中：k为折点的序数，四条折线有五个折点为折点的序数，四条折线有五个折点k1，2，3，4，5。由电压值由电压值u求取被测量求取被测量x的程序框图，如图的程序框图，如图12所示所示。3）插值法）插值法图图 9.11 反非线性的折线逼近反非线性的折线逼近3）插值法）插值法图图 9.12 非线性自校正流程图非线性自校正流程图界m，即。3）插值法）插值法 折线与折点的确定有两种方
29、法：近似法与截线近折线与折点的确定有两种方法：近似法与截线近似法。不论哪种方法所确定的折线段与折点坐标似法。不论哪种方法所确定的折线段与折点坐标值与所要逼近的曲线之间存在误差，按照精度要值与所要逼近的曲线之间存在误差，按照精度要求，各点误差求，各点误差i都不得超过允许的最大误差界都不得超过允许的最大误差界m，即即 。3）插值法）插值法1、近似法、近似法折点处误差最大，折点在误差界上。折线与逼近折点处误差最大，折点在误差界上。折线与逼近的曲线之间的误差最大值为，且有正有负。的曲线之间的误差最大值为，且有正有负。2、截线近似法、截线近似法折点在曲线上且误差最小。这是利用标定值作为折点在曲线上且误差
30、最小。这是利用标定值作为折点的坐标值。折线与被逼近的缺陷之间的最大折点的坐标值。折线与被逼近的缺陷之间的最大误差在折线段中部，应该控制该误差值不大于允误差在折线段中部，应该控制该误差值不大于允许的误差界，各折线段的误差符号相同，或全部许的误差界，各折线段的误差符号相同，或全部为正，或全部为负。为正，或全部为负。3）插值法）插值法图图 9.13曲线的折线逼近曲线的折线逼近3）插值法）插值法线性插值法的线性化精度由折线的段数决定，分线性插值法的线性化精度由折线的段数决定，分段数越多，精度越高，但数表占内存越多。一般段数越多，精度越高，但数表占内存越多。一般分为分为24段折线比较合适。在具体分段时，
31、可以等段折线比较合适。在具体分段时，可以等分也可以不等分，根据传感器的特性而定。分也可以不等分，根据传感器的特性而定。当传感器的输入和输出之间的特性曲线的斜率当传感器的输入和输出之间的特性曲线的斜率变化较大时，采用线性插值不能满足精度要求时，变化较大时，采用线性插值不能满足精度要求时，可采用二次曲线插值法。就是利用抛物线代替原可采用二次曲线插值法。就是利用抛物线代替原来的曲线，以提高精度。来的曲线，以提高精度。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术 利用软件进行抗干扰处理的方法可以归纳成两种：利用软件进行抗干扰处理的方法可以归纳成两种：一种方法是利用数字滤波器来滤除干扰，另一种一种方法是
32、利用数字滤波器来滤除干扰，另一种方是采用软件开门狗（什么东西？）、指令冗余、方是采用软件开门狗（什么东西？）、指令冗余、软件陷阱、多次采样技术、延时防止抖动、定时软件陷阱、多次采样技术、延时防止抖动、定时刷新输出口等技术来抑制干扰。刷新输出口等技术来抑制干扰。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术数字滤波器数字滤波器传统的模拟滤波器是由硬件电路构成，存在受元器件精传统的模拟滤波器是由硬件电路构成，存在受元器件精度限制、滤波器变通性差，器件体积庞大等缺点。智能度限制、滤波器变通性差，器件体积庞大等缺点。智能传感器系统中采用数字滤波器，它通过计算机执行一段传感器系统中采用数字滤波器，它通过计
33、算机执行一段相应的程序来滤除夹杂在信号中的干扰部分，而无需增相应的程序来滤除夹杂在信号中的干扰部分，而无需增加任何硬件设备。由软件实现的离散时间系统的数字滤加任何硬件设备。由软件实现的离散时间系统的数字滤波器和由硬件实现的连续时间系统的模拟滤波器相比，波器和由硬件实现的连续时间系统的模拟滤波器相比，虽然实时性较差，但稳定性和重复性好，调整方便灵活，虽然实时性较差，但稳定性和重复性好，调整方便灵活，能在模拟滤波器不能实现的频带下进行滤波，故得到越能在模拟滤波器不能实现的频带下进行滤波，故得到越来越广泛的应用来越广泛的应用。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术数字滤波器的基本结构数字滤波器
34、的基本结构对被测模拟信号的处理过程如图所示。被测模拟量首先对被测模拟信号的处理过程如图所示。被测模拟量首先经过采样经过采样/保持电路（保持电路（S/H），送至模数转换器（），送至模数转换器（ADC）转换成数字量，然后通过数字滤波器（转换成数字量，然后通过数字滤波器（DF）滤除其中的）滤除其中的干扰信号，最后通过数模转换器（干扰信号，最后通过数模转换器（DAC）获得模拟量输）获得模拟量输出。出。图图 9.14模拟信号的处理过程模拟信号的处理过程9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术设数字滤波器的输入信号为设数字滤波器的输入信号为 ，输出信号为，输出信号为 ，则，则输入序列和输出序列之间的关
35、系可用差分方程表示为输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程表示为式中，输入信号式中，输入信号 可以是模拟信号经过采样和可以是模拟信号经过采样和ADC变变换后得到的数字序列，也可以是计算机的输出信号；换后得到的数字序列，也可以是计算机的输出信号；、均为系数。上述差分方程组成的数字滤波器，称为递均为系数。上述差分方程组成的数字滤波器，称为递归型数字滤波器，其输出不仅与输入有关，还与过去的归型数字滤波器，其输出不仅与输入有关，还与过去的输出有关。输出有关。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术若差分方程中的系数若差分方程中的系数 均取均取0，则得到，则得到式中表示，输出值仅与输入有关，而与过
36、去式中表示，输出值仅与输入有关，而与过去的输出无关。这类滤波器即为非递归型滤波的输出无关。这类滤波器即为非递归型滤波器。系数器。系数 、选择不同，可设计成低通、选择不同，可设计成低通、高通、带通或带阻式数字滤波器。高通、带通或带阻式数字滤波器。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术数字滤波器的设计数字滤波器的设计1）设计步骤）设计步骤设计数字滤波器时，一般可按以下步骤来进行：设计数字滤波器时，一般可按以下步骤来进行：首先，（在此处加入首先，（在此处加入“根据根据”）干扰信号的特征来选择合适的数字）干扰信号的特征来选择合适的数字滤波器；滤波器；建立其典型的差分方程数学模型，并对差分方程进行
37、建立其典型的差分方程数学模型，并对差分方程进行Z变换，写出其变换，写出其Z传递函数；传递函数；根据有用信号和干扰信号的频率特征，来确定系统所期望的通频带；根据有用信号和干扰信号的频率特征，来确定系统所期望的通频带；根据根据Z传递函数，确定其幅频特性和相频特性，再对传递函数，确定其幅频特性和相频特性，再对Z进行反变换，进行反变换，求出滤波器的线性离散方程；求出滤波器的线性离散方程；按照线性差分方程来编制相应的软件，最终实现数字滤波器的功能。按照线性差分方程来编制相应的软件，最终实现数字滤波器的功能。所设计的数字滤波器特性，可用所设计的数字滤波器特性，可用MATLAB软件进行仿真。软件进行仿真。9
38、3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术2)数字滤波器的软件设计数字滤波器的软件设计在测控系统中，由于各种参数的干扰成分不同，因而滤在测控系统中，由于各种参数的干扰成分不同，因而滤除这些干扰成分的方式也不同。数字滤波器方法有多种，除这些干扰成分的方式也不同。数字滤波器方法有多种，可根据具体情况加以选用。可根据具体情况加以选用。(1)程序判断滤波器（即限幅滤波法）程序判断滤波器（即限幅滤波法）(2)中位值滤波法中位值滤波法(3)算术平均滤波法算术平均滤波法(4)递推平均滤波法递推平均滤波法(5)防脉冲干扰平均滤波法防脉冲干扰平均滤波法(6)一阶滞后滤波法一阶滞后滤波法一阶滞后滤波算法为一阶滞后
39、滤波算法为其中：其中：是本次采样值，是本次采样值，、是本次、上次滤波是本次、上次滤波输出值。令滤波时间常数为输出值。令滤波时间常数为 ，采样周期为，采样周期为T，则，则 。值与采样参数和干扰的成分有关，值与采样参数和干扰的成分有关，可由实验确定，只要使被测信号不产生明显的失真即可。可由实验确定，只要使被测信号不产生明显的失真即可。9.3.2.3 自补偿技术自补偿技术传感器的自补偿技术主要是为了消除因工作条件、环境传感器的自补偿技术主要是为了消除因工作条件、环境参数发生变化后引起系统特性的漂移，如温度变化引起参数发生变化后引起系统特性的漂移，如温度变化引起的零点漂移、灵敏度温度漂移等。另外一个重
40、要目的是的零点漂移、灵敏度温度漂移等。另外一个重要目的是改善传感器系统的动态特性，使其频率响应特性向更高改善传感器系统的动态特性，使其频率响应特性向更高或更低频段扩展。或更低频段扩展。通过自补偿技术可改善传感器系统的动态性能，使其频通过自补偿技术可改善传感器系统的动态性能，使其频率响应向更高或更低频段扩展。在不能进行完善的实时率响应向更高或更低频段扩展。在不能进行完善的实时自校准的情况下，可采用补偿法消除因工作条件、环境自校准的情况下，可采用补偿法消除因工作条件、环境参数发生变化后引起系统特性的漂移，如零点漂移、灵参数发生变化后引起系统特性的漂移，如零点漂移、灵敏度温度漂移等。自补偿与信息融合
41、技术有一定程度的敏度温度漂移等。自补偿与信息融合技术有一定程度的交叠，信息融合有更深更广的内涵交叠，信息融合有更深更广的内涵。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术1、温度补偿、温度补偿温度是传感器系统最主要的干扰量，在经典传感器中主温度是传感器系统最主要的干扰量，在经典传感器中主要采用结构对称（机械结构对称、电路结构对称）来消要采用结构对称（机械结构对称、电路结构对称）来消除其影响，在智能传感器的中，也有采用硬件电路来实除其影响，在智能传感器的中，也有采用硬件电路来实现补偿的，但补偿效果不能满足实际测量的要求。在传现补偿的，但补偿效果不能满足实际测量的要求。在传感器与微处理器感器与微处
42、理器/微计算机相结合的智能传感器系统中，微计算机相结合的智能传感器系统中，则是采用监测补偿法，它是通过对干扰量的监测再由软则是采用监测补偿法，它是通过对干扰量的监测再由软件来实现补偿的。件来实现补偿的。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术2、频率补偿、频率补偿（1）数字滤波器）数字滤波器数字滤波法的补偿思想是：给现有的传感器系统（设系数字滤波法的补偿思想是：给现有的传感器系统（设系统传递函数为统传递函数为H（s）附加一个校正环节（）附加一个校正环节（Hc（s），），使得系统总传递函数满足动态性能的要求。这个附加的使得系统总传递函数满足动态性能的要求。这个附加的串联环节由软件编程设计的滤
43、波器来实现。串联环节由软件编程设计的滤波器来实现。图图9.15校正方案校正方案9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术设某传感器（一阶环节）的传递函数为设某传感器（一阶环节）的传递函数为为改善其动态特性，在其后串入一个超前校正环节，该为改善其动态特性，在其后串入一个超前校正环节，该环节的传递函数为环节的传递函数为式中式中 。传感器与校正环节合成后的传递。传感器与校正环节合成后的传递函数为函数为9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术有了校正环节后传感器的时间常数是原来的有了校正环节后传感器的时间常数是原来的K1倍，由于倍，由于设计设计K11，因而时间常数见效，响应速度变快。如果，因而时
44、间常数见效，响应速度变快。如果，响应速度将变快响应速度将变快100倍。倍。在数字滤波器的设计过程中，主要考虑以下三个问题在数字滤波器的设计过程中，主要考虑以下三个问题：滤波器的数学模型的建立，即系统函数的导出；滤波器的数学模型的建立，即系统函数的导出；数字滤波器设计方法的选择及系数的确定；数字滤波器设计方法的选择及系数的确定；数字滤波器的设计及其程序编制。数字滤波器的设计及其程序编制。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术一个线性定常的离散环节（或系统）可用差分方程一个线性定常的离散环节（或系统）可用差分方程来表示。对于来表示。对于N阶环节，其一般形式为阶环节，其一般形式为 (9-5)若
45、环节起始为零状态，对上式两端取若环节起始为零状态，对上式两端取Z变换得变换得因此环节的系统函数为因此环节的系统函数为9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术若环节为一阶，即若环节为一阶，即N1，则，则(9-5)为为令环节输入为令环节输入为y，输出为，输出为yc，则上式应写成，则上式应写成系统函数为系统函数为：9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术由前面的讨论已知：若对一阶环节由前面的讨论已知：若对一阶环节 实现校正，实现校正，模拟校正环节的传递函数应为模拟校正环节的传递函数应为 。对对Hc（s）作归一化处理，令截止频率处的值为）作归一化处理，令截止频率处的值为1，即在，即在S前乘以前
46、乘以 ，即得，即得对上式进行双线性变换，即令对上式进行双线性变换，即令 可实现模拟域（可实现模拟域（s域）到数字域（域）到数字域（z域）的变换，得到数域）的变换，得到数字校正滤波器的系统函数为字校正滤波器的系统函数为9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术式中式中常数常数C的引入是用于克服双线性变换可能引起的相频非线的引入是用于克服双线性变换可能引起的相频非线性畸变，它由下式确定性畸变，它由下式确定式中，式中，为模拟域频率，为模拟域频率，为数字域频率，为数字域频率，T为采样周为采样周期。频率的选取一般采用的原则是：使用模拟和数字两期。频率的选取一般采用的原则是：使用模拟和数字两个滤波器的截
47、止频率相等。对应模拟滤波器归一化频率，个滤波器的截止频率相等。对应模拟滤波器归一化频率，在数字域，于是在数字域，于是9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术系数系数a0、a1、b1确定之后，引入辅助确定之后，引入辅助Z变换变换U（z），有），有因此，数字校正滤波器时域输出序列和输入序列得关系因此，数字校正滤波器时域输出序列和输入序列得关系式可写为式可写为9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术采用上述运算结构，其结构流图如图采用上述运算结构，其结构流图如图9-16图图 9.16 数字校正滤波器结构流图数字校正滤波器结构流图9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术2）频域校正法）频域
48、校正法频域校正法与数字滤波一样，都是在已知系统传递函数频域校正法与数字滤波一样，都是在已知系统传递函数时进行的。它的基本过程如图时进行的。它的基本过程如图9.17所示。所示。图图 9.17 系统动态特性频域校正法过程示意图系统动态特性频域校正法过程示意图9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术3）神经网络补偿）神经网络补偿为了减少设计动态补偿滤波器对传感器动态模型的依赖，为了减少设计动态补偿滤波器对传感器动态模型的依赖，并且所设计的滤波器可应用于最小相位系统和非最小相并且所设计的滤波器可应用于最小相位系统和非最小相位系统。为此，对滤波器的设计问题进行如下描述：求位系统。为此，对滤波器的设计
49、问题进行如下描述：求滤波器滤波器H（z）使）使 最小。最小。式中：式中：Y（i）与）与Ym（i）分别为所设计的滤波器）分别为所设计的滤波器H（z）的实际输出和期望输出。这样即将设计滤波器的问题转的实际输出和期望输出。这样即将设计滤波器的问题转化为求最优解的问题。化为求最优解的问题。设滤波器设滤波器H（z）以被校传感器对某以信号的输出序列作）以被校传感器对某以信号的输出序列作为输入为输入Xi，传感器对该信号的期望作为滤波器的输出，传感器对该信号的期望作为滤波器的输出Yi，构成一个输入输出模式，每个模式的联结权用表示。，构成一个输入输出模式，每个模式的联结权用表示。输入输出关系可表示成矩阵形式。输
50、入输出关系可表示成矩阵形式。9.3.2.2 软件抗干扰技术软件抗干扰技术神经网络的学习算法如下：神经网络的学习算法如下：权值调整：权值调整：式中：式中：Yi（k），），ym及及ei（k）分别为第）分别为第i个输入模式时滤个输入模式时滤波器波器H（z）的实际输出和期望输出、误差及第）的实际输出和期望输出、误差及第k步的第步的第n个连接权；为学习因子。通过训练神经网络，即可获得个连接权；为学习因子。通过训练神经网络，即可获得滤波器函数表达式。滤波器函数表达式。9.3.2.4自检技术自检技术自检是智能传感器自动开始或人为触发开始执行自检是智能传感器自动开始或人为触发开始执行的自我检验过程。自检的内容
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