智能传感器系统多传感器信息融合技术.ppt

由表5-4数据读得P1=0.0×104 Pa，P2=5.0×104 Pa；在温度为70 ℃时，其输出值随压力变化最大值ΔUt max为 ΔUt max=(86.12-80.45)mV=5.67 mV 且 Ut(P1)=86.12mV 将上面的数值代入(5-29)式中，可得温度传感器的压力灵敏度系数αP 2. 数据融合处理 (1) 计算(5 - 19b)式中各常系数α0′~ α5′和(5-25)式中常数β0~β5。为便于与未处理前各性能指标加以比较，我们根据输入压力P和温度输出Ut来拟合压力传感器输出电压U。与方程组(5-23)式类同，列出下列方程组： (5-30) 下面根据表5-4所列数据计算方程组(5-30)式和(5-25)式的有关 系数， 即 式中，Uk单位为mV；Utk单位为mV；Pk单位为104 Pa；tk单位为℃。 解方程(5-30)式(5-26)式可得常系数 于是曲面拟合方程(5 - 19b)式与(5 - 25)式就被确定为 (2) 数据融合处理的效果。 图 5-14 二传感器信息融合智能传感器系统框图 表 5-5(a) 按(5-31a)、 (5 - 31b)工数据融合的输出值U与t 由表5-5(a)融合输出U可见，其零位温度漂移最大为0.41mV， 可得零位温度系数α0′ =7.3×10-4/℃，温度灵敏度系数αs′=5.78×10-4/℃，与未融合处理前相比，性能提高一个数量级，传感器输出值受温度的影响大大减小。同时由表5-5(a)修正温度值可看出，同样在70 ℃时，压力变化5×104Pa，温度改变量仅为0.05 ℃，故其温度值受压力的影响也减小了一个数量级。 5.2.2 三传感器信息融合 一、三功能传感器多信息融合  硅压阻式传感器已能将感受压力(差)P及静压SP的压敏电阻电桥，感受温度的温敏电阻集成在一块芯片上构成能实现测量压力(差)P、静压SP、温度t的三功能传感器。相应地，三个输入量的输出信号是UP、USP、Ut。相互间存在着交叉灵敏度。采用信息融合技术可消除交叉灵敏度的影响，感受压力(差)P的压敏电阻电桥的输出信号UP，不仅决定于输入的压力(差)P，而且还与SP、 t数值有关。因此由一维静态输入—输出特性(P-UP)来求取被测压力值P就会存在大的误差，用三个参量来表征P才是比较完备的， 即 严格说来，其它两个参量SP、t也是如此，即 为了确定上述三元函数的多项式拟合方程，必须进行三维标定实验。  为简化处理起见我们先进行降维处理。由于对静压的测量精度要求不高，可将它作为一元函数来对得 又因静压主要影响压力(差)的零点输出，产生的干扰量用U0′表示。 U0′与静压输出USP的关系由n阶多项式方程描述 式中：γ0, γ1, …, γn为待定常系数数，通过标定实验来确定， 选定n个标定点，给出n个不同静压值Spi(i=1, 2,… , n)，否则定相应压力(差)的零点Uoj′(j=1, 2,…, n)， 即 式中：U是消除了零点干扰量后的压力(差)输出值。 于是被测压力(差)值就降为二元函数 因为静压SP对温度输出Ut基本上没有影响，故被测温度由二元函数表示已足够 二、 两个非目标参数监测多信息融合 通常，传感器的输出不仅受工作环境温度的影响， 也要受到工作电压波动的影响。下面，我们以压阻式压力传感器为例，通过监测其工作温度t及供电电源E来进行多信息融合处理。智能传感器系统输出的目标参量——被测压力(差)的三元函数多项式方程为 或 式中：P——被测目标参量压力(差)；  UP——压阻式压力传感器当输入压力(差)p时之输出； Ut——监测工作温度t用传感器的输出信号；  ΔU——监测供电电源用传感器输出的电源电压波动信号； ε、ε′——可忽略的高阶无穷小量；  α0~α9与α0′ ~α9′——待定常数。 图 5-15 三传感器信息融合智能传感器系统框图 1. 三维标定实验 在压力传感器的量程范围内，选定n个标定值；在工作温度范围内选定m个温度值；电源电压波动值ΔU取W个。 压力 Pi: P1， P2， P3，……， Pn 温度 tj: t1， t2， t3， ……， tm 电压波动ΔUΔＵ1, ΔＵ2, ΔＵ3, ……，ΔＵw 表 5-6JCY-101型压力传感器的三维实验标定数据