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第七章 智能技术 概述： 数据处理能力是智能仪器重要的标志,如果不能发挥软件作用,等同硬件化的数字式仪器。 智能技术的主要内容，就是对采集的数据进行处理，消除误差，能够更好的，更真实的反映被测对象。 测量精度和可靠性是仪器的重要指标，引入数据处理算法后，使许多原来靠硬件电路难以实现的信号处理问题得以解决，从而克服和弥补了包括传感器在内的各个测量环节中硬件本身的缺陷或弱点，提高了仪器的综合性能。 智能技术主要包含以下内容： 1）工程量的标度变换； 2）自诊断功能和故障诊断功能； 3）消除误差和提高精度的数据处理 4）误差自动补偿； 5）数据处理，克服随机误差的数字滤波算法，诸如频谱分析、相关分析、复杂滤波等算法。 6）量程自动转换技术 第一节 标度变换及非线性校正 一、标度变换的概念与作用 将测量显示结果与被测物理量按量纲对应起来。 一般测量过程： 被测物理量→电量（电流或电压等）→经A/D为数字量→输入计算机→标度变换、数据处理→显示（对应输入的物理量） 仪器采集的数据并不等于原来带有量纲的参数值，它仅仅对应于参数的大小，必须把它转换成带有量纲的数值后才能显示、打印输出和应用，这种转换就是工程量变换，又称标度变换。 例：测量压力时，当压力变化为0—10MPa时，压力传感器输出的电压为0--10mV，放大为0--5V后进行A/D转换（8位），得到00H--FFH的数字量，如果不进行标度变换，则输出的是0－255的整型数字量。 二、标度变换的步骤 当测量系统调试好以后，未进行标度变换前，仪器输入任何物理量信号，输出都是在AD转换区间的数字量。 如果已知传感器的标定系数，即输入传感器的物理量与传感器输出电量的关系， 如一传感器的标定系数为: V=aY+b (1) 其中V为输出电压，Y为输入的物理量置。a,b为标定系数。 标度变换按以下步骤： 采用过程校验仪（或标准信号源），给仪器按测量范围输入电信号V； 每次输入记录对应的系统输出数字量值X； 对输入、输出数据进行拟合，按是否为线性还是非线性得出关系式； X=f(V) (2) 4) 由上两式得到Y=f(X)的关系式； 5）用Y=f(X)关系式编程，就得到了输出与输入物理量相对应的显示值。 如果不知道传感器的标定系数，就需要直接给传感器输入一个标准物理量Y，得到测量系统输出的数字量X，与上述过程相同，求出： Y=f(X)的关系式即可 三、标度变换的数据处理 从理论上讲，采用插值法，对于线性变化，有两个点就可以确定线性方程，有3个点就可以确定按二次方程变化的曲线，存在的问题是精度太低。一般采用测量多个点，用最小二乘法拟合得到标度变化函数。 顺便提一下，这样处理，将仪器的非线性也一体进行了校正。 一）最小二乘法拟合 原理 数据拟合，就是通过实验获得有限对测试数据（xi, yi）,利用这些数据来求取近似函数y= f ( x )。式中x为传感器输出量，y为被测物理量。与插值不同的是，曲线拟合并不要求y= f ( x )的曲线通过所有离散点（xi, yi），只要求y= f ( x )反映这些离散点的一般趋势，且满足总误差最小的原则。 1、函数拟合的最小二乘法 自变量x与因变量y之间的单值非线性关系可以用自变量x的高次多项式来逼近： 其中ai为拟合方程系数。 对于n个实验数据对（xi，yi）（i =1，2，…，n），则可得如下n个试验数据与拟合多项式之间的误差方程 ： …… 简记为： i＝1，2，…，n 设： 显然φ是ai的函数，上式对系数α求导，并使其导数等于0，可以求得误差最小时方程的系数。 可以得到下列方程组： 理论上讲，求解上面的方程组，就可以得到该方程的系数aj。 拟合多项式的次数越高，拟合结果的精度也就越高，但计算量相应地也增加。 常用的是直线拟合，取m = 1，则被拟合的曲线方程 y = a0 + a1x n个实验数据对（xi，yi）（i = 1，2，…，n）， 可以求得系数为： 二）拟合举例 如对热电偶传感器进行标定，输入的温度与输出的电压值如下表： 可以用表中的全部数据，进行线性拟合和非线性拟合，观察其拟合误差。 误差不大于3°。 线性拟合: T=a+bV a = 1.296 b = 24.3212 拟合的直线方程为： T=24.3212V+1.2961 线性拟合误差： 0 -1.296158618 0.4 -1.024660699 0.8 -0.7531627801 1.2 -0.4816648612 1.61 -0.4533794943 2.02 -0.4250941274 2.44 -0.640021312