IEEE1451.2網(wǎng)絡(luò)化智能傳感器校正引擎的研究

臧　晶，趙　常

(沈陽理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽 110159)

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IEEE1451.2網(wǎng)絡(luò)化智能傳感器校正引擎的研究

臧晶，趙常

(沈陽理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽 110159)

摘要：針對傳統(tǒng)傳感器無法同時適應(yīng)不同傳輸總線以及傳統(tǒng)傳感器采集數(shù)據(jù)的非線性、零點漂移等問題，提出將最小二乘法應(yīng)用于基于IEEE1451.2標準智能傳感器的校正引擎中。通過Matlab軟件對傳統(tǒng)傳感器與智能傳感器的采集數(shù)據(jù)分別進行仿真，驗證了經(jīng)過最小二乘法校正后的傳感器采集數(shù)據(jù)相比于傳統(tǒng)傳感器采集數(shù)據(jù)的正確性得到了提高。

關(guān)鍵詞：IEEE1451.2；智能傳感器；校正引擎

為實現(xiàn)傳感器與現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)互連，賦予傳統(tǒng)傳感器一些“智能”特性。早在1993年開始，以Kang Lee為首的一些杰出的科學(xué)家就開始構(gòu)造一種通用智能化傳感器的接口標準，經(jīng)過幾年努力IEEE會員在1997年通過了IEEE1451.2標準。在國外，HP實驗室在IEEE1451.2標準的基礎(chǔ)上建立了一套傳感器模型。模型包括與傳感器相連的STIM和與Ethernet相連的NCAP兩個部分，每個部分的內(nèi)容可以在 PC機上通過瀏覽器讀取。在國內(nèi)，劉龍將IEEE1451.2標準與射頻技術(shù)相結(jié)合，以 ADUC812單片機為核心，應(yīng)用射頻芯片nRF24E1、溫度傳感器 DS18B20與振動傳感器 ADXL210設(shè)計無線智能傳感器節(jié)點。

本文對IEEE1451.2標準的智能傳感器的校正引擎應(yīng)用算法做了研究，提出將最小二乘法應(yīng)用到校正引擎中，通過對仿真結(jié)果以及數(shù)據(jù)正確率的分析驗證了該方法能夠有效抑制傳統(tǒng)傳感器數(shù)據(jù)采集中非線性以及零點漂移等問題。

1IEEE1451.2標準技術(shù)特征

IEEE1451.2的功能模塊如圖1所示，該標準規(guī)定智能傳感器是由STIM與NCAP模塊以及它們兩者之間的接口TII構(gòu)成。

圖1　IEEE1451.2傳感器接口標準功能框架

智能傳感器的變送器模塊STIM，主要功能為讀取傳感器數(shù)據(jù)和設(shè)定執(zhí)行器參數(shù)。它主要包括：數(shù)字信號處理模塊、變送器電子數(shù)據(jù)表格TEDS、TII獨立接口以及擴展接口等部分。

網(wǎng)絡(luò)適配器模塊NCAP，主要用于連接STIM模塊和網(wǎng)絡(luò)，它可以從STIM模塊中獲取傳感器采集數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送至不同的網(wǎng)絡(luò)總線，同時也可以實現(xiàn)對STIM的智能控制。它主要包括：校正引擎、應(yīng)用處理器和網(wǎng)絡(luò)接口等部分。其中校正引擎的表達式由IEEE1451.2標準給出，其校正參數(shù)存儲于電子數(shù)據(jù)表格TEDS中。

變送器獨立接口模塊TII，是基于SPI協(xié)議的連接NCAP和STIM的串行通信接口，它通過10根總線將NCAP與STIM連接在一起。

電子數(shù)據(jù)表格TEDS，是IEEE1451.2的技術(shù)核心。它是內(nèi)嵌于STIM模塊的一個表格，可以儲存在EEPROM中，描述了STIM和NCAP模塊中的相關(guān)參數(shù)，被設(shè)計來提供傳感器的自我識別能力和自校正能力，它可以描述STIM所支持的傳感器的類型、性能、行為等屬性，例如：所支持傳感器的名稱、類型、序列號等。正是由于該表格的存在，從而使傳感器具有了自我標識能力，能夠使不同的網(wǎng)絡(luò)都可以識別所使用的傳感器類型及相關(guān)信息。即用戶在選擇傳感器的時候不用再考慮傳感器的網(wǎng)絡(luò)兼容性問題。IEEE1451.2標準定義的 TEDS模型包括8種不同的數(shù)據(jù)表單，描述了所支持傳感器或執(zhí)行器的類型、行為和性能屬性。其中總體TEDS和通道TEDS是必備的，其它6個可按需求選擇。

網(wǎng)絡(luò)化智能傳感器一般由信號采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和網(wǎng)絡(luò)接口模塊組成。這三個模塊可以是采用不同芯片構(gòu)成合成式的，也可能是單片式結(jié)構(gòu)。其基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。它采用的基本技術(shù)原理是：將傳感器的微弱電信號放大后，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器變換為數(shù)字信號，送入微處理器，依靠靈活和豐富的軟件對輸入數(shù)據(jù)進行數(shù)字濾波、誤差補償、工程量提取等，并能進行各種功能組態(tài)，為每個智能傳感器配置一個數(shù)字通信模塊，以標準通信協(xié)議將所需數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)測節(jié)點并實現(xiàn)傳感器、執(zhí)行器之間的信息對等交換。

圖2　網(wǎng)絡(luò)化智能傳感器基本結(jié)構(gòu)

2校正引擎

2.1數(shù)學(xué)模型

在實際工程中，傳感器采集的數(shù)據(jù)往往存在非線性，零點漂移等問題，這些問題如果只依靠提高裝置的性能，是不能完全解決的，通過校正引擎，能夠提高傳感器的測量精度。同時校正引擎能夠完成數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，可以將傳感器獲得的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為工程量或?qū)⒐こ塘哭D(zhuǎn)化為執(zhí)行器所需要的表達形式。IEEE1451.2規(guī)定校正參數(shù)TEDS存在于STIM中，NCAP中的校正引擎獲取TEDS中的校正參數(shù)實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的校正，從而通過軟件改善測量誤差。

IEEE1451.2標準規(guī)定校正引擎的數(shù)學(xué)原理為

(1)

式中:Xn為傳感器的輸出變量值；Hn為輸出變量的修正值；Dn為輸出變量的參數(shù)；Ci為多項式的每一項系數(shù)，它們都存在于STIM的TEDS中。校正引擎通過數(shù)學(xué)模型計算，得到校正后的傳感器數(shù)據(jù)。IEEE1451.2標準雖然規(guī)定了數(shù)學(xué)模型，但是校正系數(shù)可以通過不同的算法獲得，對于不同的算法，校正引擎的精度各不相同，下面將最小二乘法應(yīng)用于校正引擎來獲得校正系數(shù)。

2.2最小二乘法數(shù)學(xué)原理

最小二乘法是用于曲線擬合的一種常用方法，它通過使所求數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間的誤差平方和最小來優(yōu)化數(shù)據(jù)。

選取多項式f(x)=a0+a1x+a2x2+…+amxm來逼近實際函數(shù)，yi為實際測量點的值，則誤差函數(shù)ei=f(xi)-yi，誤差函數(shù)平方和為

(2)

(3)

即可求出多項式系數(shù)a0，a1，a2…an的解，進而求出逼近函數(shù)f(x)。

因為f(x)=a0+a1x+a2x2+…+amxm=(b1x+c1)(b2x+c2)…(bmx+cm)，故f(x)是吻合IEEE1451.2標準規(guī)定的校正引擎表達式(1)。

2.3仿真實驗

采用AD590溫度傳感器測量到某實驗室某時間段內(nèi)的溫度變化如表1所示。

表1　測量溫度與實際溫度值　℃

2.3.1校正前數(shù)據(jù)分析

將測量溫度與實際溫度做仿真可得到圖3所示的仿真圖。

圖3　測量溫度與實際溫度分布仿真圖

由圖3可以看出，實際溫度是呈線性分布的，且零點是在坐標軸原點，而由普通傳感器測量的數(shù)據(jù)由于傳感器本身具有零點漂移以及非線性等問題，使得測量的溫度數(shù)據(jù)無規(guī)律地分布在真實數(shù)據(jù)兩邊，具有典型的非線性特性，另外測量數(shù)據(jù)的起始點也偏移了坐標原點。由此可見普通傳感器測量的數(shù)據(jù)具有非線性和零點漂移等問題。

2.3.2數(shù)據(jù)校正

將普通傳感器測量的數(shù)據(jù)，經(jīng)過最小二乘法校正引擎，用Matlab編寫仿真程序如下：

figure;

t=[8 8.5 9 9.5 10 10.5 11 11.5 12];

c=[16.2 16.3 16.9 17.5 18.1 18.3 19.3 19.4 20.2];

c1=[16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0 19.5 20];

a=polyfit(t,c,1);

ti=8∶0.1∶12;

ci=polyval(a,ti);

plot(t,c,′go′,′MarkerEdgeColor′,′k′,′MarkerFaceColor′,′g′,′MarkerSize′,6);

xlabel(′時間′);

ylabel(′溫度′);

hold on

plot(ti,ci,′linewidth′,2,′markersize′,16)

plot(t,c1,′--*m′,′linewidth′,1);

legend(′原始數(shù)據(jù)點′,′擬合曲線′,′真實數(shù)據(jù)′);

plot(t,c,′-r.′)

yi=polyval(a,t)

hold off

運行結(jié)果如圖4所示。

圖4　校正仿真結(jié)果圖

由上述程序得出校正引擎的校正系數(shù)：a=[1.0300，7.7222]

由校正系數(shù)可得到擬合多項式表達式為：yi=1.0300xi2+7.7222

由上述程序得到校正后的各點數(shù)據(jù)為：

y=[15.9622，16.4772，16.9922，17.5072，18.0222，18.5372，19.0522，19.5672，20.0822]

2.3.3校正后數(shù)據(jù)分析

上述仿真后得出的數(shù)據(jù)整理后如表2所示。

表2　校正后溫度值　 ℃

(1) 非線性校正分析

由圖4可知，原本無規(guī)律分布在實際數(shù)據(jù)兩邊的測量數(shù)據(jù)具有非線性特性，經(jīng)過校正后的數(shù)據(jù)已經(jīng)非常接近實際數(shù)據(jù)，并且呈現(xiàn)出明顯的線性特性，下面定量分析非線性校正的改善率：

測量數(shù)據(jù)正確率=1-(|采集數(shù)據(jù)-實際數(shù)據(jù)|/實際數(shù)據(jù))；

校正數(shù)據(jù)正確率=1-(|校正數(shù)據(jù)-實際數(shù)據(jù)|/實際數(shù)據(jù))。

取各組數(shù)據(jù)平均值可得：

校正前數(shù)據(jù)正確率=99.1357% ；

校正后數(shù)據(jù)正確率=99.7982% 。

故經(jīng)過最小二乘法非線性校正后正確率改善：0.6625% 。

(2) 零點漂移校正分析

由圖4可知，“零點”處的實際數(shù)據(jù)為16.0，由于普通傳感器具有零點漂移問題，測量數(shù)據(jù)為16.2，零點測量具有0.2偏差，而經(jīng)過校正引擎校正后的數(shù)據(jù)為15.9622，偏差降低為0.0378，“零點漂移”現(xiàn)象得到改善，下面定量分析零點漂移的改善率：

測量數(shù)據(jù)正確率=1-(|采集數(shù)據(jù)-實際數(shù)據(jù)|/實際數(shù)據(jù))；

校正數(shù)據(jù)正確率=1-(|校正數(shù)據(jù)-實際數(shù)據(jù)|/實際數(shù)據(jù))；

校正前零點漂移正確率=81.25%；

校正后零點漂移正確率=99.77%。

故經(jīng)過最小二乘法后的零點漂移正確率改善：18.52%。

由圖4可知，由校正引擎校正后的數(shù)據(jù)更加接近真實數(shù)據(jù)，普通傳感器采集過程中存在的非線性和零點漂移等問題得到了不同程度的改善，因而智能傳感器比傳統(tǒng)傳感器測量出的數(shù)據(jù)更加具有可靠性，故將最小二乘法應(yīng)用于對基于IEEE1451.2標準的智能傳感器采集的數(shù)據(jù)進行校正，能夠改善傳統(tǒng)傳感器數(shù)據(jù)采集過程存在非線性和零點漂移等問題。

3結(jié)束語

通過對傳統(tǒng)傳感器采集數(shù)據(jù)的仿真圖以及正確率分析表明，將最小二乘法應(yīng)用于IEEE1451.2標準的智能傳感器校正引擎中，能夠較好抑制傳統(tǒng)傳感器采集數(shù)據(jù)中存在的非線性以及零點漂移等問題，使采集的數(shù)據(jù)更加接近真實數(shù)據(jù)，傳感器

的網(wǎng)絡(luò)化、智能化也是未來傳感器發(fā)展的一個方向。

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(責(zé)任編輯：馬金發(fā))

Research on Correction Engine of Networked Intelligent Sensors Based on IEEE1451.2

ZANG Jing,ZHAO Chang

(Shenyang Ligong University,Shenyang 110159 ,China)

Abstract：Traditional sensors can’t adapt to different transmission bus and data collected by non-linearity and zero drift shortcomings,the least squares method is applied to the calibration engine of IEEE1451.2 standard .Through the simulation of the data collected by traditional sensors and intelligent sensors in Matlab software,the data collected by least-square method is verified to have better performance in comparison with traditional sensors.

Key words：IEEE1451.2；smart sensor；correction engine

中圖分類號：TP212

文獻標志碼：A

文章編號：1003-1251(2016)02-0044-04

作者簡介：臧晶(1975—),女，講師，研究方向：信號與信息處理。

收稿日期：2015-03-20