振弦式传感器（精选六篇）
振弦式传感器（精选六篇）
振弦式传感器 篇1
随着我国社会和经济的迅速发展, 煤炭产业逐渐向科技含量高、资源消耗低、环境污染少的方向发展, 进一步实现更高产高效的开采。但随着开采力度的加深和产量的逐步提高, 会时常发生如巷道形变、矿压冲击、顶板脱落等事故, 给煤矿带来了严重的经济损失, 同时也危害了煤矿工人的生命安全。所以, 在开采过程中实时采集矿压数据, 在出现异常情况时及时发出警报, 可以有效避免矿难的发生。而传统的矿压监测方法在环境恶劣、干扰因素多的矿井下存在以下缺点:测量数据的精度低, 传感器安装的复杂度较高, 整个系统的成本高。本设计采用振弦式压力传感器, 其输出信号是频率信号具有失真小, 精度高和抗干扰能力强的优点, 可以在煤矿井下实现远距离检测。
1 振弦式压力传感器的工作原理
振弦式压力传感器主要部件是钢弦, 制作刚弦的主要材料有钨钢、弹性弹簧钢和马氏不锈钢。当线圈加上足以驱动线圈振动的脉冲频率信号时, 磁芯会产生脉动磁场, 在磁场作用下带动铁块振动, 同时振弦发生振动, 振弦在起振后会产生一个不规则衰减的震荡信号, 这个信号切割磁芯磁力线, 同时通过线圈在传感器的输出端输出衰减的正弦波。
根据传感器的线圈、电缆的芯数和刚弦的激振方式不同, 可以把振弦式传感器分为单线圈振弦式压力传感器和双线圈振弦式压力传感器两类。
单线圈振弦式压力传感器即传感器内部采用一个线圈实现对振弦的激振和感应信号的采集, 工作由于激振和频率采集部分分时处理, 故也称为单线圈间歇激振型传感器, 其最大优点在于结构非常简单, 安装也较为方便。
双线圈振弦式压力传感器即内部采用两个独立的线圈分别实现对振弦的激振和感应信号的采集。传感器在工作时, 由于采用独立的两个线圈分别实现激振和频率检测, 故也称其为双线圈连续激振型传感器, 其最大优点在于测量精度有所提高。
2 系统总体结构
基于振弦式传感器的矿压检测系统主要包括控制器最小系统、振弦式传感器激振电路、拾振电路、信号隔离电路、电力载波通讯电路、上位机监控系统。其中拾振电路包括二级信号放大电路、带通滤波器、施密特整形电路。系统框图如图1:
3 硬件设计部分
3.1 振弦式传感器激振方式
目前, 振弦式传感器激振方式主要有低压扫频激振和高压激振两种, 低压扫频方式是对施加振弦式传感器低压方波激振信号, 方波频率段的选择取决于振弦式传感器的固有频率。当激振信号的频率接近传感器刚弦的固有频率时, 钢弦能较快的达到共振状态并输出感应电动势较大的频率信号;高压激振方式是通过反激式升压电路产生高压脉冲信号激振钢弦, 在高压脉冲信号的作用下输出衰减的正弦电压信号。
本系统采用反馈式低压扫频激振方式, 首先对振弦式传感器预激振, 通以5V电压进行单次激励, 断开电压时, 刚弦自由振动并输出较弱电压信号;采集其输出的电压频率信号, 并多次预激振取其平均值, 如果平均值在振弦式传感器的标称频率范围内, 则把其作为复振的输出频率信号, 使刚弦快速达到共振状态并停止激振, 采样刚弦输出的共振频率;否则采用扫频预激振方式, 多次扫频并采样取平均值, 作为复振的反馈频率信号。
3.2 振弦式传感器激振和拾振电路设计
激振电路采用三极管增加激励信号的驱动能力, 并在正弦传感器两端并联续流二极管, 防止在断开激励信号时传感器内部线圈受损;振弦式传感器输出的频率信号为m V级的衰减的正弦电压信号, 本设计对信号采用两级放大电路进行放大, 其中运放放大器应满足高输入阻抗, 低漂移、输出阻抗低的要求, 信号经过前置放大处理后需经过带通滤波器进行信号滤波, 为简化设计, 带通滤波器由两部分组成, 前一部分采用了有源二阶低通滤波器, 截止频率为4500Hz, 后一级采用源二阶有高通滤波器, 截止频率为400Hz;滤波后的信号还需要经过施密特整形电路和电压钳位电路, 输出方波信号供微控制器的输入捕获电路进行计数。
3.3 电力载波通讯电路
在远程控制系统应用越来越普及的情况下, 电力载波通讯方式比其他通讯方式更能充分利用现有电力线资源。本系统采用一款针对低压电力线进行设计的电力载波通讯芯片MI200。芯片内部还内置了CRC-16硬件校验电路、开关电容代通滤波器和数字功率放大器, 大大简化了外部电路的设计。同时该芯片功能还包括可变扩频增益, 适应不同环境的传输速率, 可选的载波频率, 八个该可选的扩频码, 该芯片与控制器的数字通讯方式采用的是SPI总线接口。
由于MI200E具有较高的接收灵敏度, 在电源设计时尽可能地降低了电源纹波幅度, 该芯片的发送与接收均采用差分方式, 通过信号耦合变压器实现在电力线接收信号和发送信号。为了避免高压脉冲损坏器件, 在变压器初级和次级, 都添加TVS保护管。
4 实验验证
对传感器样本进行多次连续采样, 其测量值分布如图所示:
由测量曲线图得出, 反馈激振测量值与低压预激振的测量值偏差很接近, 证明了低压预激振方式可以获得有效信号, 但是反馈式激振方式测得的信号在重复性和稳定性上更好。图中出现频率缓慢减小的现象, 是由于随钢弦的长时间工作, 温度升高引起的。
5 结论
采用反馈式低压扫频激振方式提高了振弦式传感器输出信号的稳定性, 缩短了检测数据的周期, 并通过软件多次采样信号进行滤波, 提高了数据的精度。本设计成功搭建了基于单线圈振弦式传感器的矿压检测系统, 能够实时显示矿山压力的动态变化, 为预测矿山事故的发生提供了有力的数据。
摘要：介绍了一种基于单线圈振弦式传感器的矿压检测系统, 以STM32F103C8T6为主控芯片, 采用反馈式低压扫频激振方法 , 使振弦在短时间内达到共振状态, 经过两级信号放大电路、带通滤波器电路和迟滞比较器电路处理后, 由主控芯片的输入捕获单元采集频率信号同时采集温度信号, 对振弦式传感器信号进行补偿, 通过电力载波通信模块把信号远距离传输到井上上位机, 实现矿山压力的实时在线检测系统。
关键词：振弦式压力传感器,反馈式低压扫频,电力载波
参考文献
[1]戴明利.矿山压力在线实时监测系统的设计与实现[J].金属矿山, 2010.
[2]张鉴秋.一种新型振弦式压力传感器的研制[J].2008.
[4]潘研.基于振弦式传感器的测频系统设计[J].仪表技术与传感器, 2008.
[5]高友.振弦式传感器测量过程中干扰问题的解决[J].仪表技术与传感器, 2007.
[6]张国华, 李凤仪.矿井围岩控制与灾害防治[M].中国矿业大学出版社, 2009.
振弦式传感器 篇2
振弦式数字传感器与目前在测力、测压方面广泛应用的模拟传感器相比具有如下特点:
1.振弦式数字传感器是一种数字式传感器, 在与计算机的接口电路中可以省去模/数转换环节, 使得测量系统简单而整体精度高。
2.数字量在线路传输中抗干扰能力强, 特别是在工业生产应用中这个优点更为突出。与此相反, 模拟式传感器信号微弱 (0～20mv) , 易受干扰。
3.振弦的机械谐振频率的稳定性好, 因此计量特性的稳定性好、漂移小, 特别适合于工业上长期承载的应用场合。
4.频率信号分辨率高, 容易测出量值的微小变化, 而且迟滞特性小, 特别适于动态测量。
5.振弦上的应力较低, 因此对材料强度要求不高。与此相反, 应变式传感器需要在应变片处产生较高的应力以便测量, 所以对材料要求较高。
二、振弦式数字传感器的理论分析
1.弦振动方程。我们知道, 弦在xy平面内振动的微分方程为:
式中β2=ρF, 其中F为弦的张力, ρ为弦的线密度。
在t=0、y=0的初始条件和x=0及x=l0时y=0的边界条件下, 解微分方程 (1) 得弦振动方程为:
式中y0为弦的振幅, l0为弦的长度。这时弦的固有频率为:
由 (2) 式知, 弦振动的波形为半个正弦波。由 (3) 式知, 弦振动的频率与长度l0成反比, 和张力F的平方根成正比, 和弦的线密度ρ的平方根成反比。 (3) 式也可改写为:
式中为弦的密度, 为弦的应力, 其中s为弦的截面积。
2.试验公式推导。为了配合试验, 将 (3) 式改写为:
式中f0和F0为初始状态下的频率和张力, f, F为加载后的值。
上面二式之比为:
令加载量为ΔF=F-F0, 代入上式, 得:
在实验中, 利用测出的初始频率f0、加载重量ΔF和加载后的频率f, 由 (5) 式计算出k值, 这样就得到该传感器的特性公式f=f (ΔF) , 即找出了频率与加载量的对应关系。
三、振弦式传感器的模型与试验
1.模型结构。
为了增加振弦式数字传感器的承载能力, 我们设计了如图1所示带弹性环的试验模型。该模型的设计思想是:由弹性环承受载荷, 当弹性环受载产生变形δ时, 将δ传递到弦上, 使弦产生同样大小的伸长。由于弦受到变形δ的作用, 将产生应力, 从而改变弦的固有振动频率。
圆环 (1) 用吊杆 (3) 吊起, 弦 (2) 在垂直方向上固定在圆环上, 同时以圆环为支架, 固定着永久磁钢 (4) , 当弦上通以激振电流时, 处于永久磁场中的弦将受到电磁力的作用而振动。而弦在外力作用下固有振动频率的变化将会改变磁场中弦的振动频率, 由拾振电路检出的频率信号即反应了传感器承载力的大小。
采用弹性模量大的强力绝缘粘合剂将弦与环固定。以使环的变形完全传递给弦, 同时弦与环在电气上绝缘, 激振电流全部流过弦。
2.试验结果。
(1) 试验数据和理论公式相符。
(2) 模型非线性误差小于0.22% (数据处理时可由非线性校正减小此误差) 。
(3) 通过改变钢环的厚度, 可制造出各种力值的数字传感器, 很有实用价值。
四、振弦式传感器的激振及拾振电路
实用的激振拾振电路如图2所示。该电路的优点是使振弦传感器省去了激振拾振线圈, 传感器构造简单, 另外本线路还具有稳定振幅的作用, 传感器的频率稳定性好。
通过电流的弦在磁场中的受力F=IBL, 其中I为电流, B为磁场的磁感应强度, L为位于均匀磁场内的弦长度。它们的方向如图3所示。
若在图4的弦中通以交变电流, 则将产生一个垂直方向的变力, 成为弦的激振力源, 若电流频率与弦的固有频率合拍则产生共振。激振力使弦克服空气阻力、材料变形等所消耗的能量, 使弦呈现不衰减的等幅振动。
弦在磁场中振动的同时, 将在导线中产生感应电势e=BLV (式中V为导体在磁场中的运动速度) , 它们的方向如图5所示。因此可利用感应电势e反馈到放大器T1输入端, 使放大器和振弦组成一个正反馈的谐振系统。同时输出端作为振弦频率信号的输出, 从而完成了激振和拾振的功能。
振弦的等效电路如图6所示, 呈现R、L、C并联阻抗。当谐振时为纯电阻性的, 其品质因素。当弦丝较细、软柔软时, 品质因数Q高, 谐振尖峰陡直, 效果更好。
五、振弦式传感器的虚拟仪器数据处理系统
振弦式数字传感器的激振拾振电路与虚拟仪器微机系统的连接如图7所示。激振拾振电路输出的振弦振动频率信号经光电隔离器T6耦合, 连接到虚拟仪器的微机接口上, 由软件程序进行数据处理后得到测量值。
根据公式 (5) 频率与测量值的关系, 设激振拾振电路输出的频率信号为X, 振弦式传感器的输入值为Y。它们的关系见图8所示。
用于数据处理的关系式为:
当承载Y=0时, 振动频
率X=X0, 于是
测量程序对振弦数字传感器的频率信号进行数据处理时将抛物线分为n段, 每段承载量增量ΔY为一固定值, 则:
位于Yj和Yj-1间的Y与X的关系为:
为了提高计算精度, 也可用下面平方关系逼近曲线:
对振弦数字传感器频率信号进行数据处理的设计思想是:微处理器将激振拾振电路变换来的对应各个测量值下的频率依次存入数据区, 形成振弦数字传感器特性频率表。当用该传感器进行测量时, 把得到的频率值X逐级和频率表比较, 查找适当的Xj和Xj-1, 并确定j的值。先用 (8) 式计算出Yj, 再用 (9) 或 (10) 式算出重量Y。试验结果证明, 这种数据处理方法是可以满足要求的。
振弦式传感器 篇3
建筑物内部的结构变化会引起工程安全上的事故,通过采集和分析建筑物结构的动力学特征参数,可以有效地判断建筑结构的安全情况。振弦式传感器可以将感受到的应力转化为频率信号输出,具有结构简单、精度高、稳定性好的特点,已被广泛应用于“建筑结构安全检测”工程中[1]。
目前,基于振弦式传感器测频系统的频率测量方案分为时域法和频域法两大类[2,3]。基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)的频域法具有数据处理灵活、测频精度高、系统稳定等优点,并得到越来越广泛的应用。FFT变换存在两个缺陷:(1)信号时域上的截断会引起频谱泄漏,影响频率估计的精度;(2)信号频率不是FFT频率分辨率的整数倍时存在栅栏效应,会导致频率估计产生较大的误差。学者们提出了多种频率校正算法用于提高频率估计的精度[4,5]。其中,全相位FFT算法具有抑制频谱泄露的能力,在频率估计精度和抗噪声上的性能优异[6],可应用于振弦式传感器测频系统中。
本文介绍了全相位FFT的实现方法,并采用全相位FFT和Rife频率校正算法,设计了一款基于STM32平台的振弦式传感器测频系统。
1 系统组成
1.1 系统结构框图
系统的结构框图如图1所示,主要包含STM32处理器模块、振弦式传感器及其激振电路、信号放大电路、滤波电路、存储器模块等。
振弦式传感器在激振电路的作用下输出一个微弱信号,经过放大电路、滤波电路后由STM32处理器内部ADC进行采样。采集的数据由软件处理后,可以通过Wi Fi模块上传到上位机。
1.2 放大电路设计
振弦式传感器的输出信号微弱,一般为毫伏级别,需要经过高增益放大电路才能进行后续处理。具体电路如图2所示。
由于传感器安放位置的需要,信号采集电路到测频系统之间的连接导线长度会有不同。传感器输出的微弱信号在几米长和几百米长的导线中传输时,信号衰减程度不一样。为了保证传感器信号满足ADC采样的要求,系统采用仪表放大器PGA206设计了可编程增益放大电路。
前级放大器PGA206通过A0、A1选择不同的放大倍数:1、2、4、8;后两级LF412运算放大器构成增益为400的放大器。因此,整个系统可以选择4种放大倍数:400、800、1 600和3 200。
1.3 滤波电路设计
传感器信号不可避免地存在噪声和干扰,为了提高测量精度,必须要对其进行滤波。传感器输出信号的频率在400 Hz~5 000 Hz之间,可以采用四阶低通滤波器和四阶高通滤波器构成带通滤波器。系统设计的低通滤波器截止频率为6 000 Hz,高通滤波器截止频率为400 Hz,具体电路如图3所示。
2 系统软件设计
2.1 全相位FFT的实现
全相位FFT综合考虑和分析了包含信号样本中心点的全部截断组合,具有良好的抑制频谱泄露的性能。对于振弦式传感器测频系统,频率为f0的信号s(t)以采样率fs采样2N-1个点,得到离散信号:
利用全相位FFT测量频率的步骤如下:
(1)构建两个N点汉宁窗序列a(n)和b(n)。
(2)将两个窗序列求卷积,得到卷积窗c(n)。
(3)将2N-1个点的卷积窗c(n)进行归一化。
(4)将2N-1个采样点序列与卷积窗c(n)相乘,得到加窗序列。
(5)将序列的每个(-N+i)项和i项折叠相加,得到新的N点序列d(n):{x(0),x(1)+x(-N+1),x(2)+x(-N+2),…,x(-1)+x(N-1)}。
(6)对d(n)进行FFT变换得到全相位FFT频谱。
(7)利用Rife双谱线校正算法估计频率。
全相位FFT得到的是离散谱,进行频率估计时需要进行校正。Rife双谱线校正算法具有公式简单、运算快捷的优点,易于在微处理器上实现。
Rife双谱线校正算法针对传统FFT进行频率校正时,频率校正公式如式(2)所示[7]:
双窗全相位FFT输出的幅度谱为传统加窗FFT幅度谱的平方[8]。因此,Rife双谱线校正算法公式应修正为:
式中,k0为FFT变换后最大谱线离散频率索引值,|X(k0)|为最大谱线的幅度,|X(k0+r)|为k0相邻的次大谱线幅度。r取值为±1,根据次大谱线在最大谱线的位置决定。
2.2 系统软件流程
全相位FFT频率估计是整个系统程序的核心。为减少微处理器的运算量,对全相位FFT的处理步骤作了优化处理。全相位FFT测频步骤中的前3步可以先在MATLAB中实现,形成一个2N-1个元素的数组cn(即归一化后的卷积窗c(n))。相应程序如下:
将cn构成的数组存入微处理器中,再进行往下的步骤,可以减少大量浮点数的运算。具体流程图如图4所示。
系统采用低压反馈式复激振方法对传感器进行激励[9],首先对传感器用低压单脉冲进行预激振。此时,传感器输出的频率信号幅度小、衰减快,使用传统FFT对其测频得到频率f0,测频的相对误差较大。接下来对传感器以f0的频率、持续时间为100 ms的PWM波进行复激振,再延时100 ms等待输出的波形数据比较稳定时采样。复激振时,钢弦达到共振的状态,传感器输出的频率信号幅度大、衰减慢,使用ap FFT对其再次测频,即可得到十分精确的信号频率,实现精确测频。具体流程如图5所示。
3 系统测试
3.1 系统工作波形测试
实验室环境下,将振弦传感器接入系统并靠近220 V市电供电线缆,人为引入外部干扰噪声。示波器双踪观察放大电路输出的AMPout波形和经过滤波电路后输出的to ADC波形如图6所示。
从图6可以看出,传感器受到市电50 Hz信号与其他外部噪声的干扰,经过放大后的噪声信号峰峰值高达2.4 V。噪声信号经过滤波电路后,噪声信号峰峰值仅剩180 m V。滤波器对于带外噪声的滤波效果较好。
图7为一次测频过程完整的波形。通道1为传感器输出的频率信号经过放大滤波后的波形,通道2为微处理器控制端输出的波形。
对比通道1和通道2的波形图可以看到:微处理器对传感器单脉冲预激振后,传感器输出的频率信号波形很微弱、衰减快。此时经过AD采样、传统FFT计算出来的频率f0虽然十分接近传感器的固有频率,但仍有一定的误差。接下来对传感器以频率为f0的PWM波复激振,可以看到传感器输出信号的幅度很大,持续时间长。此时再经过AD采样、利用全相位FFT及Rife校正算法计算,得到精准度高的频率值f。
3.2 系统测频测试
通过函数信号发生器将幅度为1 m V的正弦波接入系统,测得的数据如表1所示。
从表1可以看出,系统能够以较高的精度实现微弱信号的频率测量,绝对误差小于0.2 Hz。
将连接导线为10 m的振弦式传感器接入系统,传感器未施加外力,系统放大倍数分别为400、1 600的情况下,测量得到的数据如表2所示。
1#测量值是系统放大倍数为400时测量得到的数据,2#测量值是系统放大倍数为1 600时测量得到的数据。由表2可以看出,由于传感器的机械容差,每次测量结果会稍有差异。同时,放大倍数为400时测得的数据波动稍大,且有一次测量错误,这主要是由于系统增益较低,传感器信号在预激振时幅度过小而无法正确计算频率f0,在复激振时由于f0偏离共振频率较大,从而无法使传感器共振,导致系统测量出错。
4 结论
本文以ARM处理器为核心,采用全相位FFT算法对传感器数据进行预处理,再用Rife校正算法估计频率。实验结果表明:系统的频率测量绝对误差小于0.2 Hz。由此可见,采用全相位FFT-Rife校正算法可对振弦式传感器实现精确的频率测量。
参考文献
[1]王秀丽,马润田.大跨度钢管桁架结构全过程现场健康监测研究[J].施工技术,2015(2):54-57.
[2]袁广超,徐振宇,田旭东,等.多路振弦传感器的扫频激振技术[J].电子技术应用,2010(5):26-28.
[3]何华光,谢忠杰,谭柳丹,等.基于M-Rife算法的振弦式传感器精确测频系统设计[J].传感器与微系统,2015(4):69-71.
[4]刘渝.快速高精度正弦波频率估计综合算法[J].电子学报,1999(6):126-128.
[5]齐国清,贾欣乐.插值FFT估计正弦信号频率的精度分析[J].电子学报,2004(4):625-629.
[6]黄翔东,王兆华.全相位FFT相位测量法的抗噪性能[J].数据采集与处理,2011(3):286-291.
[7]RIFE D C,VINCENT G A.Use of the discrete Fourier transform in the measurement of frequencies and levels of tones[J].Bell Syst.Tech.J.,1970,49:197-228.
[8]黄翔东,王兆华.全相位时移相位差频谱校正法[J].天津大学学报,2008,41(7):815-820.
振弦传感器适配器设计探讨 篇4
振弦传感器因被动式的工作原理和个体差异等原因，难以做到“归一”或“通用”。长期以来，振弦传感器的接入都是使用生产厂家自己的专用装置或专用适配器来实现的，各厂家专用装置相互之间以及适配器与各厂家数据采集器相互之间缺乏互换性和可接入性，因此，振弦传感器的“归一”或“通用”就成为制约其在工程中大规模推广应用的瓶颈。
1.1 工作机理
振弦类传感器是一种被动式的间接变送传感器，测量时，必须首先激拨钢弦才能获得弦振频率，在测得弦振频率值和传感器所处的温度值后，经过计算才可获得被测对象应变的量值，被测对象应变的量值与钢弦震动频率及测试点温度之间的关系为：
式中：P为被测对象的应变量值；F12为振弦传感器输出频率的值的平方值；G为频率系数；K为温度修正系数；T1为传感器所处的环境温度值。
在实际应用中，振弦传感器必须要与可输出激拨信号、可测弦振频率和可测测点温度的专用装置或适配器配套后才可完成测量。
1.2 个体差异
目前，由于工艺的原因，振弦类十多个种类不同规格的传感器都存着个体上的差异，每只振弦传感器的弦振参数（系数）都靠标定给出，每只振弦传感器标定出的弦振参数都有所不同，这种个体上的差异，只有在具体的软件计算时给予消除。
1.3 工程应用
振弦传感器大多都用于岩土工程、路桥工程和水电工程的基础结构应变的监测。作为基础结构应变的监测的传感装置，大多振弦传感器在施工期时就被埋设在工程的结构或基岩之中，往往在同一测点上需要有多个传感器的监测[2]才能满足工程的不同需求，同时，传感器的工作寿命还应与工程寿命同期。
2 设计
2.1 工作模式
为方便工程应用和顺应传感器智能化的发展方向，适配器应采用透明的工作模式。在该工作模式下，对数据采集器而言，振弦传感器和适配器应被看做为一个整体，适配器将完成弦振频率测量、测点温度测量并计算出被测点的应变量示值，输出则为被测对象应变量的示值。适配器与振弦传感器和数据采集器的连接关系如图1所示。
2.2 接口“归一”
适配器接口是否能“归一”是其是否能够方便应用于工程的重要因素之一，因此，适配器的接口必须“归一”。振弦传感器输出的形式大多都是四芯屏蔽电缆，适配器与其的接口主要考虑要尽可能适应不同种类和规格传感器接入的电性能；而与数据采集器连接的输出接口则要考虑机械接口和电气接口两部分的“归一”，适配器接口应选择为大多数数据采集器通用的、有流行趋势并能够方便地实现多点接入的接口作为其“归一”的接口，其接口连接如图2所示。
3 适配器工作原理
适配器工作原理框图如图3所示。
适配器与通用数据采集器通过总线接口进行物理连接，相互间的信息和命令交互也是通过总线协议进行交互。适配器中的CPU根据数据采集器发出的命令和事先编好的程序完成时序控制、数值计算和相应的控制动作。测量时，CPU控制激拨驱动电路向传感器发出激拨信号，然后接收来自传感器的弦振频率，弦振频率信号经放大、整形和处理后进入计数器计数，CPU根据特定的时间长度和计数器的计数值计算弦振频率值，同时，控制A/D转换，完成对测点温度的测量，CPU将弦振频率值、测点温度值和E2PROM内的参数一同代入应变量公式内计算，最终得出传感器所传感的应变量的示值，并将其存放在与之相应的RAM区内。在数据采集器发出取值命令的指示下，CPU将存放在RAM区内的应变量示值通过总线给出。非挥发性存储器E2PROM用来存放A/D转换校准值、振荡源校准值和与之对应的振弦传感器的弦振参数值等校准值和地址值，CPU用调用E2PROM的“记录”并将其代入计算公式计算的方法消除振弦传感器个体上的差异，从而达到了适配器输出示值上的“归一”。这些校准值和地址值可通过总线命令或总线扩展命令方便地读出和写入。
4 适配器的实现
4.1 SDI-12总线
SDI-12总线协议是为传感器与数据采集器之间所使用而设计的一种微功耗总线协议[1,3]，在多点传感器数据的采集系统中其优点异常突出。该总线自问世以来，就在水文监测、水情测报、气象监测等微功耗稀路由的监测领域内得到了广泛应用[4,5]，美国CSI、SUTRON等著名的数据采集器生产公司都采用了该总线协议。目前，SDI-12总线在监测方面的应用已逐步规范化并形成了趋势。
该总线协议是一个集物理接口、物理和逻辑电平、协议和命令、时序和定时控制定义等内容为一体的总线协议，该协议就时序定义、控制程序流图、接口和防雷电路、定时逻辑图等内容均在协议文件中给出，该总线协议支持一个总线上挂62个传感器，可支持并列挂不少于10个传输距离为60.96m的传感器[1]；支持透明的工作模式；支持由电池供电的微功耗的采集；支持命令集扩展；支持在线重置地址、自校验、内部运算和抗干扰处理等功能，因此，采用该协议也就意味着适配器的物理接口、接口电平、逻辑电平、数据格式、通信协议、命令定义等多个方面都得到了“归一”。
4.2 ATmega16(L）微处理器
ATmega 16(L）是一款性能先进的RISC指令结构的微处理器，具有性能高、功耗低和易于运算的特点[6]。它有512字节的EEPROM、两个独立的8位定时/计数器、一个独立的16位定时/计数器、两个可编程增益的差分10位ACD和六种睡眠模式等多种资源，非常适宜智能传感器的设计。由适配器工作原理框图图3我们可知，实现透明工作模式必须要有非挥发性存储器E2PROM和CPU资源，还要完成A/D转换和弦振频率值测量功能，选用ATmega 16(L）微处理器不仅完全满足透明工作模式的需求，而且还可节省器件、减小体积和降低功耗。
4.3 SDI-12扩展命令
SDI-12总线协议是一种开放性的协议[1]，允许用户自定义扩展命令并给出了定义规则。依照规则，设计中定义了三种扩展命令：参数设定命令、自校验命令和特殊动作命令并分别以前缀字母XS、XC、XE和后缀序号加以具体区分。通过使用这些扩展命令实现适配器的校准值、传感器的参数值以及特殊动作值的E2PROM存储。
4.4 自校
如图4所示，自校就是在扩展命令的指示下的一种逆向测量和运算，就是把输入作为“基准”来校对适配器自己的标称基准，并将校准后的差值存入E2PROM的过程。在实际测量过程中，再将这些差值代入运算以补偿由标称基准的偏差而引入的误差。
精密电阻网络、精密参考电源和精密振荡源的标称值都存在着初始偏差，有些偏差还会随着温度和时间漂移[7,8]，这些可通过扩展命令和软件来校正[9,10]，这种自校不仅方便、准确，而且还消除了因调整器件而带来的不确定因素，提高了工作的稳定性和可靠性。
5 电路实现及器件选择应注意的问题
该适配器由8块通用的IC器件及晶体和部分二极管、电阻、电容实现，电路中没有可调元器件，核心逻辑控制部件由ATmega16(L）微处理器承担。
该适配器的实现应注意元器件的选择，除注意其工作温度和温度系数应满足室外工作或野外工作环境外，还应留有一定的额定裕度以满足可靠性[11]的需求，其元器件降额等级应根据降额准则[12]选择，如精密电阻网络所选用的电阻应选择阻值偏差为0.1﹪以下、温度系数小于50×10-6、功率大于0.125W的金属膜或金属氧化膜电阻。
参考文献
[1]SDI-12Support Group Technical Committee SDI-12ASerial-Digital Interface Standard for Microprocessor-Based Sensors Version 1.3[EB/OL].http:∥www.SDI-12.org.
[2]卢欣春,吕刚,李杰.差阻式仪器和振弦式仪器的性能特点及改进[J].水电自动化与大坝监测,2011,35(2).
[3]SDI-12Support Group Technical Committee What requirements make SDI-12particularly useful?[EB/OL].http:∥www.SDI-12.org.
[4]石明华.SDI-12接口标准约定-美国水文仪器代表团访华介绍之一[J].水利水文自动化,1990,(4).
[5]石明华.关于我国应用SDI-12接口标准的初步设想[J].水利水文自动化,1992,(1).
[6]ATmega16(L)datasheet[EB/OL].http:∥www.atmel.com.
[7]胡锦麟,施松江.晶体振荡器的对数老化规律[J].电子技术,1980,(12).
[8]田文杰,路峻岭,张富学,等.AT切石英谐振器频率温度系数的研究[J].电子元件与材料,2002,(9).
[9]李二鹏,文开章,冯保红,等.石英晶体振荡器频率特性的测量与分析[J].测控技术,2010,29(1).
[10]王喆垚,朱惠忠,董永贵,等.实现AT切石英晶体振荡器微处理器温度补偿的新方法[J].电子学报,2001,29(2).
[11]中国人民解放军总装备部.GJB/Z 299B-98电子设备可靠性预计手册[J].北京:国防工业出版社,1998.
振弦式传感器 篇5
振弦传感器是测频式传感器,长期稳定性好、精度高;输出频率信号;具有较强抗干扰能力;因此被应用于高铁、桥梁、大坝、尾矿库等工程监测领域,用于测量应力应变、压力、位移等[1]。由于振弦材料的膨胀系数不同,温度升降时频率也会发生变化,所以对传感器进行温度补偿有利于提高其测量精度。目前提高传感器精度的算法主要有曲线拟合法、最小二乘法、神经网络等。这些算法能够提高传感器的精度,但还是难以满足高精度的需要。
LSSVM遵循结构风险最小化原则,当前LSSVM参数优化方法有遗传算法、粒子群算法、交叉验证法等。交叉验证法存在人为选择的盲目性、收敛速度慢等问题[2];遗传算法存在早熟和进化缓慢等问题;而PSO容易实现全局最优并具有调整参数少等特点。综上所述,作者采用LSSVM,通过用PSO优化LSSVM的两个参数,建立预测模型,对振弦传感器进行温度补偿。
2、振弦传感器工作原理
振弦传感器的基本结构如图1所示,且拉紧的振弦的频率f为
式中l为弦有效长度;F为弦所受应力;ρ为弦材料线密度。ρ确定,忽略l的变化,则只要得到弦频率f,就能计算出F。
3、PSO-LSSVM温度补偿模型
3.1 LSSVM算法
S uykens[3]等人在S VM基础上提出LS SV M。与S VM相比,LSSVM用训练误差的平方代替了松弛变量,并且用等式约束代替不等式约束,运算简单,收敛速度快,精度高,因而在非线性过程建模领域得到广泛应用。
设训练样本集为{(x1,y1),(x2,y2),…(xl,y l)},其中,xi∈Rn第i个样本的输入数据,yi∈R是第i个样本的输出数据。对于非线性系统,假设非线性函数如下:
式中权矢量w∈Rn,b是偏差量,ϕ(x)∈Rn,是核空间映射函数,将原始空间的输入数据x映射到高维特征空间f(x),得到LSSVM回归优化问题:
式中误差变量ei∈R,γ是正则化参数。根据优化函数(3)定义拉格朗日函数:
式中拉格朗日乘子ψi∈R;由式(2)、(3)、(4)消除变量w,ei,可得矩阵方程:
其中y=[y1,y2,...yl]T,1l=[1,...,1]T,α=[α1,α2,...,αl]T,Il是l×l的单位阵,Ωij=ϕ(xi)Tϕ(xj)=K(x i,xj),K为所选核数,其形式为:
式中,σ为径向基核函数宽度。
上述线性方程可以用最小二乘法求得α和b,最终得到LSSVM估计模型如下:
3.2 PSiO=1优化LSSVM参数
LSSVM模型的预测性能与γ和σ取值密切相关,要得到性能最优的LSSVM模型,首先要获得最优的γ和σ,本文用PSO来优化这两个参数。
PSO原理:初始化一群粒子,设有m个,Xi=(x i1,xi2),i=,1,2Lm表示粒子i的位置,Vi=(v i1,vi2)为粒子i的速度。每次迭代时,粒子跟踪两个最优解(一个为粒子的最优解Pi=(p i1,pi2),另一个为种群的最优解Pg=(pg1,pg2)[4])。通过这两个解,粒子可根据式(8)、(9)更新自己的位置和速度,如此反复迭代,直到迭代次数达到设定值。
其中:µ1和µ2为加速因子,在[0,2]范围取值;γ1,γ2为两个相对独立的随机数,在[0,1]范围取值;ω为惯性权重,调整惯性权重的值,可以实现全局寻优和局部寻优之间的平衡;η为收敛因子;ε为微调因子,用于加强微调幅度;λ为引导因子,用于加速进化。
在粒子群算法中,适应度函数F(k)定义为实际值yi与预测值yi′的残差平方和,如式(10)
显然,适应度值越小,拟合效果越好,预测精度越高。
3.3 振弦传感器温度补偿模型
为了补偿温度对振弦传感器的影响,达到载荷精确测量的目的,建立PSO-LSSVM温度补偿模型,通过该模型对检测数据进行处理,输出对被测载荷P的估计值。温度补偿原理如图2所示。
4、实验仿真与分析
本实验原始数据如表1所示,Pi为实际所受外载荷值,单位为KN;εi为由外载荷引起振弦应变值。
利用公式(11)对上述表1样本数据进行归一化,将表1中温度分别为14.1、18.4、25.3、35.3、40.1和50摄氏度对应的样本数据作为网络训练数据,将30.1、45.1摄氏度的样本数据作为预测检验数据[5]。
在PSO-LSSVM模型中选RBF作为核函数,参数取全局最优γ=10000000;σ=968.2458,分别调用trainslsvm、simlssvm函数进行训练与预测;在BP算法中选用newff网络,分别调用train、sim函数进行训练与预测,得到两种算法的预测曲线如图3所示:
通过反归一化公式(12)使数据还原。
综上所述,BP神经网络训练得到的数据精度较高,但预测效果不理想,容易出现局部最优,而LSSVM算法泛化能力强,能够达到全局最优,全局误差较小,需要的样本较少,数据训练与预测精度都相当高,训练时间短。
5、结语
LSSVM用训练误差的平方代替了松弛变量,用等式约束代替SVM中的不等式约束,加快了求解速度,提高了训练效率,而且利用粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行了优化,建立粒子群-最小二乘支持向量机模型,运用该模型使训练结果的精度得到很大程度的提高。
摘要：针对振弦传感器测量精度受环境温度影响的问题,本文提出基于粒子群-最小二乘支持向量机的温度补偿方法。采用泛化能力好、收敛速度快、全局最优的最小二乘支持向量机,并引入粒子群算法对最小二乘支持向量机的两个参数进行优化,建立预测模型,进行温度补偿。实验表明:与BP神经网络算法相比,该方法提高了传感器的精度。
关键词：振弦传感器,温度补偿,最小二乘支持向量机,粒子群算法
参考文献
[1]郑凌蔚,宁康红,吴晨曦.一种振弦传感器温度补偿新方法及其实现[J].杭州电子科技大学学报,2006,26(6):75-78.
[2]耿立艳,赵鹏,张占福.基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测[J].计算机应用研究,2012,29(7):2558-2560.
[3]Suykens J A K,Vandewalle J.Least squares support vector ma-chine classifiers[J].Neural Processing Letters,1999,9(3):293-300.
[4]李文莉,李郁侠.基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测[J].计算机应用,2012,32(4):1188-1190.
振弦式传感器 篇6
振弦传感器激振力长期高频率作用于振弦上,该力的合理与否直接影响了振弦式传感器的长期稳定性和寿命,所以激振力大小的设计对于振弦式传感器至关重要。目前国内振弦式表面应变传感器技术日趋完善,但是国内生产的振弦传感器与国外生产的振弦传感器相比,在传感器长期稳定性方面的技术还不够成熟,尤其是激振线圈产生的激振力的设计,基本凭借经验公式和试验,很少利用CAE分析不同激振力激振后振弦的振动响应。为了提高振弦传感器的长期稳定性和寿命,得到最优激振力,本文利用ANSYS模态叠加法对振弦振动响应进行仿真分析。
1振弦激振拾振原理
1.1 振弦激振原理
激励振弦振动的目的是测出振弦振动的频率,本文采用单线圈激振法,具体过程如下:由单个线圈进行激振和拾振,将拾到的振动信号传给采集仪,由采集仪对采集信号进行整形、放大等处理,最后输出对应的频率信号。
1.2 振弦拾振原理
振弦激振后振动,由于振弦被置于磁场中,因此它在振动时在电磁线圈中产生感应电动势V,感应电动势V的频率就是振弦振动的频率,所以其响应信号是一定频率的正弦信号。但是由于振弦传感器的金属外壳不可能完全实现密封,其中的空气阻力以及钢弦两端紧固夹头的作用力将使振弦振动的振幅和能量逐渐减小。因此,振弦的响应信号是按指数函数衰减的阻尼振动信号。其振动表达式为:
x=A(t)cos(ωt+φ0) 。 (1)
A(t)=A0e-β t 。 (2)
其中:β为表征钢弦所受到阻尼大小的阻尼系数;A0为初始振幅;φ0为初始相位;ω为角频率。
振弦激励响应信号的波形图如图1所示。图1中,t0为振动响应初期时间,该时间段内频率信号不稳定;t2为振动响应后期时间,该时间段振动幅值过小,不易采集到信号;故一般取中间段振弦响应时间,即t1时间段。
振弦式传感器测频方法主要有两种:计数法和多周期测量法。计数法是在单位时间内对被测信号脉冲进行计数;多周期测量法是用计数器测量多个周期值。
2ANSYS模态分析振弦基础频率处振动响应
本文采用某型号手持振弦数据采集仪,该型号采集仪采用扫频激振方式,激励电压为30 V的脉冲电压,要求传感器感应电动势持续时间≥500 ms,感应电压≥0.05 mV。
2.1 对振弦施加预应力
建立直径Φ0.2 mm、长度L=90 mm的振弦模型。当振弦加载上64 N的预压力后,振弦绷紧,同时被拉长了约0.928 9 mm,此时绷紧的振弦的固有频率f可由振弦数学模型计算:
undefined。 (3)
其中:L为振弦长度;σ为振弦内应力;ρ为振弦密度。
将L=90 mm,σ=2 229.30 MPa,ρ=7.85 g/cm3代入式(3)可计算出此时振弦的固有频率f≈2 960.580 1 Hz。
2.2 振弦模态分析
在模态分析过程中选择开启预应力影响,将上一步完成的预应力静态分析结果加载到模态分析过程中。
ANSYS模态仿真分析得出的振弦模型的固有频率f=2 978.1 Hz,与理论计算得到的振弦固有频率f≈2 960.580 1 Hz数值基本一致,进一步验证了仿真分析的精确性以及模型建立的合理性。
2.3 振弦模态叠加振动响应分析
完成预应力加载的静态分析和振弦6阶模态分析后,继续对振弦进行模态叠加分析。运用模态叠加分析来确定振弦承受随时间变化的脉冲激励载荷时振弦的动力学响应。
在振弦中间节点22施加一个Y正方向的脉冲力F=0.01 N,脉冲力持续时间t=33.5 μs(与振弦固有振动周期T相同)。将该脉冲力F=0.01 N以f=2 978.1 Hz的频率加载在振弦上,加载45个周期脉冲力,振弦达到共振,振动幅值和振动时间的关系如图2所示。
改变脉冲力的大小,得到不同激振力激振线圈在不同振幅处的振动响应时间,见表1。表1中,A为该激振力对应的最大振幅幅值。由表1可以看出,激振力的大小变化对振弦振动响应时间的影响较小。对振弦振动幅值的大小影响较大,即影响了振弦内应力的大小,最终影响了振弦式传感器的长期稳定性。当F≥0.06 N时,振幅在0.1×107mm满足线圈振动响应时间≥500 ms的要求。
3磁场强度对线圈感应电动势的影响
当振弦振动时,影响了线圈内部的磁场分布,从而使得线圈产生感应电动势,由法拉第电磁定律可得感应电动势E:
undefined。 (4)
其中:N为线圈匝数;S为线圈横截面积;Δφ为磁通变化量;ΔB为磁感应强度变化量;Δt为时间变化量。
如果加大磁场,即加大了线圈内部的磁感应强度,对于同一振动幅度,磁场越强,线圈感应电动势越明显,值越大,持续时间也越长。建立模型,模型包括一个直径Φ8 mm、厚度1 mm的强磁线圈、铁心、空气、振弦,图3为振弦初始状态磁场分布。图3中,黑色方形线框为铁心,线圈中磁感应强度的变化主要来自于铁心内部磁感应强度的变化。永磁体产生的磁场主要集中在振弦中;图3中黑线sz为定义的一条闭合路径,在该路径上对磁感应强度B进行积分,即得到线圈内部磁通量大小;图3中振弦内部磁感应强度最大值Bmax=9.207×103T。
图4为定义路径上的磁感应强度曲线。经过ANSYS后处理POST1中的闭合路径积分命令,将电磁感应强度在闭合路径sz上积分,最终得到线圈内部电磁感应强度Bmax=3.497 7×103T。
以上分析为振弦处在静止状态时的磁场分布情况。同理可得当振弦的振动幅值(mm)为0.1×10-1、0.1×10-2、0.1×10-3、0.1×10-4、0.1×10-5、0.1×10-6、0.1×10-7位置处线圈内部电磁感应强度B的数值,根据公式(4)可以计算出线圈的感应电动势,具体见表2。
由表2可以看出:振弦振幅越小,线圈感应电动势越小;在振弦振动响应幅值≥0.1×10-7mm处,线圈感应电动势均能满足E≥0.05 mV。
4结论
(1) 激振力的大小变化对振弦振动响应时间的影响较小,对振弦振动幅值的大小影响较大,即影响了振弦内应力的大小,最终影响了振弦式传感器的长期稳定性。
(2) 影响线圈振动响应持续时间最主要的因素为线圈所处电磁场的强度。
摘要：振弦传感器激振力长期高频率作用于振弦上,该力的合理与否直接影响了振弦传感器的长期稳定性和寿命。采用ANSYS模态叠加法分析不同激振力激振后振弦的振动响应,通过CAE仿真分析得到最佳激振力,代替了现有依靠经验设计激振力的传统方法。CAE仿真分析表明,新方法提高了其设计精度,缩短了设计周期,尤其提高了振弦传感器的长期稳定性和寿命。
关键词：振弦传感器,激振,模态叠加分析
参考文献
[1]邓铁六.高准确度振弦式传感器研究[J].山东科技大学学报,2010(1):52-57.
[2]徐承军.振弦式传感器动态测试机理研究[J].仪表技术与传感器,2011(12):98-102.
[3]张心斌.振弦式应变传感器特性研究[J].传感器世界,2003(8):19-21.
[4]崔军辉.提高振弦式传感器测量精度的方法的研究[J].传感技术学报,2009(9):1276-1279.
[5]江修.振弦式传感器的频率敏感机理与应用[J].传感器技术,2003(12):22-24.
[6]Petrovsky,Myron.Instrumentation monitoring of smallhydroelectric dams[G]//Proceedings of the AmericanPower Conference.[s.l.]:[s.n.],1989:1015-1020.
[7]Feng Yu,Naren Gupta.An efficient model for improvingperformance of vibrating-wire instrument[J].Measure-ment,2005,37:278-283.
[8]王化祥.传感器原理及应用[M].天津:天津大学出版社,1997.
