采用数据融合处理技术提高传感器的可靠性

　　传感器作为测控系统的前端,其工作稳定性和可靠性直接影响整个测控系统的稳定性.然而,目前传感器输出大都为非线性,受诸如温度、湿度、电源波动等环境因素的影响,而且这些因素相互关联,相互作用,存在交叉干扰现象,使得传感器的输出信号不能准确地反映被测物理量,造成测量精度不高、稳定性差等[1]问题.针对上述情况,国内外学者已进行大量的卓有成效的研究,其中多数采用在测量电桥桥臂上串联或并联电阻网络等硬件措施来抑制温度等其它非目标参量的影响.但由于电阻网络本身也受温度等环境参量的影响,这样就会造成补偿效果不佳或出现交叉干扰现象.本文在前人研究的基础上,采用信息处理中的数据融合处理技术,建立传感器输出、输入与诸影响因素之间的融合算法,对传感器输出特性进行融合处理,实现软件补偿,克服了硬件补偿方法存在的缺陷.同时,随着测量元件逐渐向智能化方向发展,实现软件补偿就变得十分方便.尽管在成本方面可能会略有增加,但这种方法对提高传感器的性能无疑是有意义的.

　　1　信号检测

　　为了对传感器输出特性进行综合分析,有必要检测影响其输出特性的环境变量.通常有两种检测办法.一种是在传感器周围放置相应敏感元件,检测工作温度、环境湿度以及电源电压波动等相关参量.

　　另一种是利用一个传感器或一块集成敏感芯片,在传感器工作的同时,检测出其工作温度、环境湿度以及电源电压波动等影响参量[2].

　　2　融合算法

　　设传感器在被测物理量以及k个环境变量t1,t2,…,tk的共同作用下,其输出特性可用下列多元函数加以描述

　　其中　u为考虑综合影响后传感器的输出信号;x为被测物理量.

　　另外,我们考虑到,各环境参量同时也受被测物理量的影响,可用下列关系式进行描述

　　由式(1)和式(2)可以看出,传感器在测量原理上的精度不是由某一输入决定的,而是取决于诸多影响因素的综合特性.

　　下面推导压力传感器受工作温度变化和电源电压波动时传感器输出的融合算法公式.这时式(1)可写成下列形式

　　其中　x为被测物理量;t为工作温度;Δu为电源电压波动.

　　根据多元函数的泰勒级数展开式(3),得

　　其中　a0,a1,…,a9为待定系数;o(ρ2)为高阶无穷小,通常可近似为0.

　　式(4)即为考虑综合影响后传感器输出特性的融合算法表达式.下面通过实验办法来确定各待定系数.具体步骤如下:

　　(1)对于每一组工作温度和电源波动值,分别测出(n+1)组传感器的输入、输出校验值;