智能型压力变送器的非线性校正

摘要:根据多传感器的信息融合,在单片机的控制管理下研究了智能型压力变送器的非线性校正，通过模拟实验测出的标定数据的计算可知,校正后的多传感器的交叉灵敏度大大减少,从而提高了测量精度、性能的稳定性和运行的可靠性。
0前言
　　使用传感器采样信号时,由于环境参量的影响必然存在交叉灵敏度,表现在传感器的输出值不只决定于一个参量,当其他参量变化时,输出值也要发生变化。例如,一个压力(差)传感器,当压力(差)参量恒定而温度或静压参量变化时,其输出值也发生改变。即存在有对温度或对静压参量的交叉灵敏度。存在交叉灵敏度的传感器,其性能不稳定,测量精度低。多传感器信息融合技术",就是通过对多个参数的监测并采用一定的信息处理方法达到提高每一个参量测量精度的目的。
　　近年来计算机技术的飞速发展,使得仪器、仪表向自动化、多功能化发展,应用单片机进行控制,使其具有自校正、自诊断、自补偿的能力;特别是目前发展较快的总线技术要求变送器(或传感器)具有良好的可靠性和更高的精度。为此，国外一些公司已推出智能型变送器。
　　智能型压力变送器的非线性校正进行分泌性。众所周知的压阻式压力传感器存在对静压、温度交叉灵敏度,尤其是它对温度的敏感成为它的最大缺点。人们为了消除温度对它的影响付出了长期的努力和高昂的代价。为了获得精度高稳定性好的传感器,一些人从对压阻式压力传感器的研究转而研究谐振式、电容式传感器。差压电桥、静压电桥和感温电阻集为一体的硅压阻式多功能传感器,推出了智能型压力/压差变送器,其测量精度达(0.1~0.075)%rS,温度附加差也大大减少。如此优异性能的实现得益于它具有多种智能功能,其中尤其是采用了多传感器信息融合处理技术。
经过30年对气体传感器材料和机理,仍证明仅依靠提高单个传感器的选择性是困难的,克服这一困难的主要途径是发展气体传感器的阵列技术。
　　近年来,模糊理论人工神经元理论以及各种传感器阵列分析理论纷纷被应用来增强传感器的智能化程度,以有效地克服自身交叉灵敏度、时漂老化等因素而存在的不稳定性不可靠性。
　　智能型压力变送器采用二传感器采样信号,利用线性回归分析法,介绍二传感器的信息融合技术,并通过单片机对信号进行处理,使得整个系统的输出精度得到进一步提高,而且功能多样化。
1压力变送器的实验
　　智能型压力变送器采用压差传感器和温度传感器分别测量两个目标参量p和t。两个输出信息进行融合处理后便可提高两个目标参量的测量精度,减小相互交叉灵敏度。若目标参量p的输出值为Up,另一目标参量t的输出值为Ut,则可用两个二次曲面拟合方程“来描述。
 
　　根据实验标定点的输人标准值p、t及传感器相应的输出值Up、U,;可联立求解常系数的矩阵方程，确定常系数。
　　若压力标定点取6个,温度标点取5个.所得压力传感器的二维实验标定数据如表1所示。
 
2智能型压力变送器的实验
　　在上述实验的基础上,加上单片机后,在数据融合技术子程序和非线性校正(标度变换)的子程序控制下。所得智能型压力传感器的二维,实验标定数据见表1。两子程序的流程图分别如图1和图2所示。
 
3实验结果分析
(1)两种实验结果表明,经非线性校正后,智能型压力传感器的温度灵敏度a.明显的降低,说明温度对智能型变送器的工作影响大大减少,从而提高了该仪器的工作稳定性和测量精度。其精度基本上符合智能型压力变送器的主要性能指标(精度=±0.3%)的要求。
 
(2)由于本实验的温度采样信号由烘箱提供.因而温度基本上不受压力影响。故当差压为零时,传感器的输出值不变,特别是当两输出信息进行融合处理后,使得两种实验结果几乎一样,故两种情况的零位温度系数ao相等。
4结论
　　自行设计的智能型压力变送器,由于采用了信息融合技术,又通过单片机对信号进行处理,使得整个系统的输出精度得到进一步提高，可靠性得到加强而且实现了功能多样化。但由于所采用的元件和芯片等方面的原因,很难保证达到预期效果。关键问题是在软件设计时必须在以下几个方面下功夫。
(1)对实验得到的数据进行认真地数学分折,选取最佳补偿方式进行补偿。
(2)整个电路系统应采取尽可能地简化和优化,以致不带来附加的千扰信号。
(3)在编制程序的过程中,应注意结构化程序的设计。
(4)应尽可能选取精度较高的电源供电。