基于Hermite基函数的液位传感器温度补偿方法.doc

基于Hermite基函数的液位传感器温度补偿方法 ?74*测控技术2018年第37卷第12期智能感知与仪器仪表基于H/mite基函数的液位传感器温度补偿方法何雅槐(湖南涉外经济学院信息与机电工程学院，湖南长沙410205)摘要:针对液位传感器易受温度影响的问题，提出了基于Hermite基函数的液位非线性校正和温度补偿的复合校正方法，该方法使用递推最小二乘法对标定液位进行拟合以获取复合补偿模型的参数，由此根据液位传感器的测量值和环境温度即可高精度计算出实际液位。 仿真结果表明，补偿后的最大相对误差不超过1.23x10-+%，具有良好的非线性校正和温度补偿效果，在液位检测领域具有重要的理论和应用价值。 关键词！液位传感器；温度补偿;Hermite基函数；曲线拟合;递推最小二乘法:TP212.9:A!1000-8829 (2018)12-0074-04doi:10.19708/j.ckjs.2018.12.017Temperature CompensationMethod ofLiquid LevelSensor Basedon HermiteBasis FunctionsHEYa-huai(School ofInformation andMechanical Engineering,Hunan InternationalEconomics Univesity,Changsha410205,China)Abstract:In viewof characteristicsof lituid levelsensor easilyaffected bytemperatiure,tlie poundcorrec tionmetliod ofli 然而，在温差环境发生大的变化时，磁致伸缩液位传感器会存在明显的温度漂移现象，因此，液位传感器的温度补偿问题已成为传感器信号处理领域中十分关心的问题。 针对温度对液位传感器造成的非线性影响，国内外学者从硬件补偿和软件补偿两个方向做了很多研究工作“。 由于电子元器件容易受温度影响而使测量系统精度低、可靠:xx-10-12基金项目湖南省自然科学基金(xxJJ6043)作者简介:何雅槐（1967)，女，硕士，高级工程师，主要研究方向为机械设计、检测与控制技术。 性差，难以实现全程补偿，所以在实际应用过程中，硬件补偿方法具有明显的局限性。 现有的软件补偿方法主要有:基于R BF神经网络与最小二乘拟合方法来建立传感器温度补偿模型7，使用粒子群优化算法(PS0)训练B P神经网络的温度补偿模型8，使用最小二乘法训练R BF神经网络来实现传感器的温度补偿方法9，使用三次样条插值对传感器进行温度补偿的方法10-11，采用最小二乘支持向量机来实现传感器的温度补偿方法124，細自适应模糊神经推理系统实现传感器的温度补偿方法15等。 笔者提出了一种使用Hermite多项式基函数进行曲线拟合的温度补偿与液位非线性校正的新方法。 这一方法采用Hermite多项式基函数曲线模型拟合各种温度下液位传感器所有标定点的液位值，对拟合曲线基于Hermite基函数的液位传感器温度补偿方法?75*模型的参数使用递推最小二乘法（Recursive LeastSquare$RLS#进行优化，进而在各种环境温度下通过将环境温度值与液位测量值作为自变量，使用已拟合的Hermite多项式基函数曲线模型来实现液位的非线性校正和温度补偿，从而得到液位的温度补偿值。 1Hermite多项式曲线拟合模型1.1Hermite多项式基函数定义当！（-，）时，Hermite多项式基函数定义为16)#(!)=2!_1(!)-2(#-1)#_2(!)，#=2,3,（1)式中，?(!)=#，（！）=2!。 14温度与液位复合补偿模型为了方便比较与分析，以文献（15中表1所列的6组样本组对数据为例，进行温度与液位复合补偿模型的建模，实验数据如表1所示，其中，$为环境温度值（C)，！为液位测量值（mm)，&%为液位真值(mm)。 表1温度补偿前的实验数据单位:mm温度第1组对_第2组对_第3组对_第4组对_第5组对_第6组对/C真值测量值真值测量值真值测量值真值测量值真值测量值真值测量值20.2100.22100.48200.34200.51300.62300.76400.26400.36500.34500.42600.18600.2630.5100.26101.23200.22201.78300.44302.62400.44403.22500.2050348600.32604.3040.710042101.98200.33203.25300.62304.83400.32405.76500.26506.91600.16608.0050.610044102.68200.24204.50300.48306.65400.42408.43500.22510.04600.28611.8660.2100.xx349200.22205.76300.5230849400.36410.87500.26513.15600.306154170.2100.26103.93200.18207.06300.64310.70400.52413.64500.32516.41600.22619.21以表1的$和测量值！作为补偿模型的输入，&(!%，$)为输出，&%为拟合样本，贝採用Hermite多项式基函数拟合的传感器非线性补偿模型可表示为&!，$)(*(!)+-($) (2)0)0式中，*与-.为待拟合曲线的模型系数。 为了便于分析，设！=(*0，*1，*#，-0，-1，-,T，（，）=(1，（！%)，#(!%)，1，1($)，,（$)，则式可改写为&(!%，$)=(%，）！（3)14补偿模型参数的最佳更新算法对表1给出的液位真值数据使用补偿模型进行拟合，以得到补偿模型的最佳拟合参数，具体步骤如下。 设模型补偿误差为.(%)=&%-(%，）！（4)式中，为表1中某组对样本数据的第个液位真值。 定义性能指标为/(0.5e2(%) (5)%=1为了/最小，即m i/，采用基本RLS算法来优化模型参数向量！，算法具体描述如下(16:$T(%，） (6)_1+(%，:)$(%，:）!%+1=!%+Qke(%) (7)+1=%-#(%，）$ (8)式中，初始协方差阵$=!R(#+m+2)x(#+m+2)，！=103?10$。 针对表1中某组对所有样本数据，使用式?式 (8)的RLS算法进行迭代训练后，可得到一组最佳的补偿模型参数，从而使补偿模型（式（2)所示的Hermite多项式基函数曲线贴近表1中某组对在所有标定点的真值，进而依据已得到的最佳拟合补偿模型实现在对应组对范围内的任意液位测量值和环境温度的非线性补偿，从而实现液位和温度的复合补偿。 2仿真实验以表1的6组对测量数据为实验对象，在下列仿真实验中，取！=104，#=，=7。 2.1仿真实验1根据表1的第1组对数据作为实验对象，仿真结果分别如图1%表2所示。 由表2可知，基于Hermite多项式基函数拟合曲线的液位与温度非线性复合补偿方法具有很高的补偿精度，最大相对误差小于0.68x10_82。 图1中的圆圈表示液位真值，实线表示拟合值(校正值）。 ?76*测控技术2018年第37卷第1!期表2第1组对样本数据及其补偿结果温度液位/mm相对误差测量值！拟合值&!，$#/510-82041004810042048304101431004604240410148100420435041024810044048604103.19100400.13704103431004604124仿真实验2根据表1的第2组对数据为实验对象，仿真结果分别如图2%表3所示。 由表3可知，基于Hermite多项式基函数拟合曲线的液位与温度非线性复合补偿方法具有很高的补偿精度，最大相对误差小于1.22510_76。 图2中的圆圈为液位真值，实线为拟合值(校正值#。 表3第2组样本数据及其补偿结果温度_液位/mm_相对误差测量值！拟合值&(!，$#/5107204200.51200.340.12304201.78200.221.2240420345200.33044504204.50200.2404160420546200.22040704207.06200.1804024仿真实验3以表1中第3组对数据作为实验对象，得到仿真结果如图 3、表4所示。 由表4可知，基于./1!12多项式基函数拟合曲线的液位与温度非线性复合补偿方法具有很高的补偿精度，最大相对误差小于1.89510_76。 图3中的圆圈为液位真值，实线为拟合值。 24仿真实验4根据表1的第4组对数据作为实验对象，仿真结果分别如图 4、表5所示。 由表5可知，基于Hermite基函数拟合曲线的液位与温度非线性复合校正方法具有很高的补偿精度，最大相对误差小于1.23510_+6。 图4中的圆圈为液位真值，实线为拟合值(校正值#。 表4第3组样本数据及其补偿结果温度液位/mm相对误差测量值！拟合值&(!，$#/5107204300.763004204330.530242300441.8940.7304.83300420.115043064530048040604308.59300.52040704310.7030044040表5第4组样本数据及其补偿结果温度_液位/mm_相对误差测量值！拟合值&(!，$#/510-6204400.364004614330.5403424004404540.7405.76400.320425044084340042040604410.87400.3604070441344400.52040基于Hermite基函数的液位传感器温度补偿方法?77*2.5仿真实验5以表1中第5组对数据做为实验对象，仿真结果分别如图5%表6所示。 由表6可知，基于Hermite多项式基函数拟合曲线的液位与温度非线性复合补偿方法具有很高的补偿精度，最大相对误差小于126X10_82。 图5中的圆圈为液位真值，实线为拟合值。 表7第6组样本数据及其补偿结果表6第5组样本数据及其补偿结果温度液位/mm相对误差测量值！拟合值&!，$#/x10-8%20.2500.42500.340.01304503.58500.200.0140.7506.91500.260.6750.6510.04500.221.2660.2513.15500.260.0070.2516.41500.320.002.6仿真实验6以表1中第6组对数据做为实验对象，得到仿真结果分别如图6%表7所示。 由表7可见，液位传感器使用基于H/mite多项式基函数拟合曲线的温度与液位非线性复合补偿方法可获得极高的补偿精度，其最大相对误差小于1.20x10_86。 图6中的圆圈为液位真值，实线为拟合补偿值。 温度液位/mm相对误差测量值！拟合值&!，$#/x10-8%20.2600.26600.180.5430.5604.30600.320.1640.7608.00600.160.3550.6611.86600.280.1360.2615.51600.300.3470.2619.21600.221.202.7仿真实验7为了验证环境温度连续变化情况下液位测量值的补偿效果，考虑到篇幅问题，只根据第组对的拟合模型做了相应的温度补偿实验。 具体方法是:将温度从20?70C范围内均勻取样50个点，并假设每个温度样本点的液位测量值都是305.00m m，使用第3组对的拟合模型在各个温度情况下对液位测量值进行补偿，补偿结果如图7所示。 其中，虚线为在各个温度时的液位测量值（固定为常数#，实线为对液位测量值在各个温度时的补偿曲线。 由表1可知，随着温度的递增，液位测量值与真值相比呈放大趋势，因此，补偿结果应该呈缩小趋势，图7的补偿结果完全反映了该补偿趋势，表明本文研究的温度补偿方法是有效的。 3结束语本文采用Hermite多项式基函数，建立了液位传感器的温度-液位复合补偿模型，对Hermite多项式基函数拟合曲线的模型参数采用Y LS算法进行优化计算。 仿真结果表明，该拟合曲线模型全面描绘了液位传感器之温度-液位特性的函数关系，代入环境温度值和实际测量的液位值计算得到的液位传感器的实际液位真值精度很高，在液位传感器的温度补偿和非线性校正领域具有重要的理论意义和应用价值。 参考文献(1毛君，谢春雪，孟洋，等.磁致伸缩液位传感器温度补偿方法研究J.控制工程，xx,22 (5):921-926.(下转第101页）一种基于跃变量特征值提取的遥测参数异常辨识方法?101?图$气压高度曲线图9正常的遥弹道高度曲线3结束语本文研究了基于跃变量的特征值提取方法，从大量的历史遥测数据中统计检验，可以抽象出遥测数据特征值，能够反映出遥测参数的变化规律。 将该方法用任务历史实际数据进行检验，证明可以用于在任务中遥测数据的故障判决系统8，实时识别遥测关键参数中的异常值，分析实时遥测关键参数的可信度，并在导弹的飞行试验任务中得到应用。 实践表明:该方法能有效地分离出异常数据中的导弹故障数据与干扰数据，进而从异常数据中滤除干扰数据，为提高导弹故障判决的准确性奠定了基础。 基于跃变量特征值提取的遥测参数异常辨识方法，应用于从异常数据中分离出导弹真实故障数据是切实可行的。 参考文献1陈以恩，张俊刚，等.遥测数据处理M.北京国防工业出版社，xx.2潘昶.基于新陈代谢GM(1，1)模型的导弹遥测故障预测算法J.飞行器测控学报，xx，33 (1):35-39.3高济，朱淼良，何钦铭.人工智能基础M.北京:高等教育出版社，xx.4朱良平，赵岳生，郭丽梅.运载火箭遥测参数实时自动判读知识库研究C/全国第一届信号处理学术会议暨中国高科技产业化研究会信号处理分会筹备工作委员会工作会议.xx.5刘广辉.导弹遥测数据处理方法研究D.长沙国防科学技术大学，xx.V梁涛，刘斌.遥测参数的实时判别J.测控遥感与导航定位，xx,39 (6).7崔俊峰，魏传锋.基于专家系统的航天器故障诊断地面模拟系统的研制J.计算机测量与控制，xx，13 (5).8李尚福，黄席樾，魏洪波.航天器发射飞行安全智能决策研究与实现J.宇航学报，xx，31 (3):863-864.9杨海波，李建林，洪贞启.潜射导弹作战指挥辅助决策支持系统框架J.火力与指挥控制，xx，40 (1).10王志巧，张峰.导弹遥测数据实时处理软件设计与实现.宇航计测技术，xx，35 (1):54-55.(上接第77页）2毛琪波，余震虹.改进的粒子群算法在传感器温度补偿中的应用J.计算机工程与应用，xx，52 (23).3Seco F，Martin JM，Jimenez AR.Improving theauracy ofmagostrictive linearposition sensorsJ.IEEE Transactions onInstrumentation andMeasurement，xx，58 (3).4李怀洲，李庆山，孙振伟，等.磁致伸缩位移传感器信号处理电路的研究与实现J.仪器仪表学报，xx，25(Z3):138-141.5卢超