《電子技術應用》
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基于SoPC技術的傳感器非線性軟件校正的實現
摘要: 本文采用三層前向網絡,輸入層神經元2個,分別代表溫度傳感器ADS90和氣體傳感器TGS813輸入信號,DS18B20的測量值作為AD590的期望值,輸出層神經元1個,代表AD590的校正值。
關鍵詞: SoPC 傳感器
Abstract:
Key words :

0 引 言

  現代測量系統中,傳感器的工作性能直接影響整個系統。由于受外界因素的影響,傳感器大多具有非線性特性,致使測量儀表或系統的輸入與輸出之間不能保證很好的線性關系。除了采取硬件補償電路外,對于軟件補償算法的研究受到更多的重視。由于受數據總線寬度和工作頻率的影響,軟件算法補償的研究更多是在計算機上仿真實現的,而現場的測量系統往往建立在單片微處理器的基礎上。微電子技術的迅速發展,使得集成電路設計和工藝技術水平得到很大的提高,片上系統(system on a programma-ble chip,SOPC)技術把系統的處理機制、模型算法和電路設計緊密結合,在單片芯片上實現復雜系統的全部功能。基于FPGA的SOPC技術,軟件算法修改和硬件平臺結構調整都是在線可編程的,其靈活性和可靠性是其他單片微處理器無法比擬的。本文采用ALTERA公司提供的SOPC技術,研究傳感器的非線性軟件校正的算法實現。

  1 非線性軟件校正原理

  一個受多個參量影響的傳感器系統可表示為y=f(x,t1,t2,…,tk),其中,x為待測目標參量,t1,t2,…,tk為k個非目標參量,y為傳感器輸出。為了消除非目標參量對傳感器輸出的影響,一般采用逆向建模的方法。實際測量的數據,由于受非目標參量的影響,它與目標參量之間的函數關系不再是線性的。逆向建模的目的是通過非線性映射,把非線性函數關系x=f-1(y,t1,t2,…,tk)向線性函數關系x=y/A逼近。在模型中,測量數據和非目標參量的測量值作為輸入,目標參量的線性值作為模型的輸出,按照一定的算法原則,不斷調整模型的參數,使得模型輸出誤差在允許的范圍之內。

  在本系統中,選用模擬溫度傳感器AD590作為校正目標,數字溫度傳感器DS18B20測量值作為模型的期望輸出,氣體傳感器TGS813測量值為非目標參量輸入。系統采用ALTERA公司CYCLONEⅡ系列的EP2C35F672 FPGA作為核心處理器,采用QUARTUS-Ⅱ自帶的SOPC Builder開發包作為算法的調試環境,在FPGA其內部實現測量數據的智能處理。

  2 系統方案實現

  2.1傳感器調理電路

  AD590是美國模擬器件公司生產的單片集成兩端感溫電流源,流過器件的電流(μA)等于器件所處環境的熱力學溫度(K)度數,AD590隨溫度變化輸出的是電流信號,需要將其轉換為電壓信號。由于AD590靈敏度高,受環境的影響大,在使用前需要校正。在本文中,利用神經網絡算法對AD590的輸出進行了校正。

  DS18B20是Dallas半導體公司推出的一線式數字化溫度傳感器,可以程序設定9~12位的分辨力,精度為±0.5℃。本文采用外接電源模式,12 bit數據輸出格式。

  TGS813是一種由SnO2材料組成的燒結體半導體氣體傳感器,屬于一種廣譜性氣敏元件,對多種氣體敏感,對不被檢測氣體不敏感;由于輸出電壓最高可以達到+9 V,而后級模擬數字轉換電路的輸入電壓不超過+5 V,所以,使用前需要調整分壓電阻器的阻值。

  2.2模擬數字轉換電路

  來自傳感器的模擬信號,在送入模擬數字轉換電路之前,由于器件的輸入阻抗比較低,而傳感器的輸出阻抗較高,不能直接把模擬信號送入模擬數字轉換電路。本文采用TLC279構成電壓跟隨器,實現阻抗變換??紤]到在FPGA實現的算法處理對數據的精度敏感,因此,系統選用了四路模擬量輸入的12 bit串行數據輸出的TLV2544作為模擬數字轉換電路的核心芯片。

  TLV2544是TI公司生產的高性能12位低功耗、高速(3.6μs)CMOS模數轉換器,具有采樣一保持功能,電源電壓為2.7~5.5V。TLV2544還具有3個輸入端和1個三態輸出端,可為最流行的微處理器串行端口(SPI)提供4線接口。器件在上電初始化時首先需要將初始化命令A000h寫入CFR配置寄存器,然后,對器件進行編程,其編程方法是在初始化命令A000h的低12位000h寫入編程數據以規定器件的工作方式。TLV2544具有4種轉換模式:單次模式、重復模式、掃描模式和重復掃描模式,可用模式00,01,10,11表示。圖1為TLV2544和單片機AT89C2051的接口電路。該電路采用外部基準,REFP與REFM之間接0.1μF和10μF2只去耦電容器。

  各路信號送入微處理器AT89C2051,經串行口發送給系統板。微處理器的軟件設計主要是在接收到SOPC系統控制發送的采集命令(0x41H),啟動TLV2544和DS18B20,將數據轉為ASCII碼發送。DS18B20和TLV2544都是12bit輸出,所以,每次發送9個ASCII碼,分別代表3個數據源的轉換結果。

  2.3神經網絡校正算法

  利用BP神經網絡實現非線性誤差軟件校正的文獻較多,但主要是基于PC機的仿真實驗。單片微處理器由于存儲容量和數據總線寬度的限制,網絡結構類型和計算精度只能控制在一定范圍之內。SOPC在大規模集成電路的基礎上,底層電路采用硬件描述語言實現,而軟件算法則在SOPC IDE調試環境下采用高級語言,如C語言實現。在本文中,SOPC系統板采用NIOS-Ⅱ軟核微處理器,32 bit總線,工作頻率為50 MHz,BP神經網絡采用動量法,在ALTERA公司提供的SOPC IDE調試環境下完成。算法處理結構如圖2所示。

  3 算法測試

  本文采用三層前向網絡,輸入層神經元2個,分別代表溫度傳感器ADS90和氣體傳感器TGS813輸入信號,DS18B20的測量值作為AD590的期望值,輸出層神經元1個,代表AD590的校正值。

 

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