基于小波算法的電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取

昌邑市計量檢定測試所　宗金武

1　引言

稱重傳感器是稱重計量中的核心元器件，其原理是將力值通過轉(zhuǎn)換元件，變?yōu)殡娦盘柖M(jìn)行輸出。而電阻應(yīng)式稱重傳感器是將電阻應(yīng)變片作為轉(zhuǎn)換元件，因其具有穩(wěn)定性強(qiáng)、實用范圍廣等優(yōu)勢被廣泛的應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。稱重傳感器輸出信號的質(zhì)量影響了電子衡器測量的精度，是衡器的核心。然而，電阻應(yīng)變式傳感器難以抵御外界的干擾，致使輸出的電信號含有大量的噪聲，影響了衡器的測量精度。在這種情況下，需要對電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號進(jìn)行提取，但是在實際提取中，大多數(shù)的噪聲特征信號提取算法，均無法對噪聲信號特征進(jìn)行有效提取，從而成為阻礙電子計量領(lǐng)域發(fā)展的一個重要因素，引起了很多專家和學(xué)者的重視。

2　電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取原理

在進(jìn)行電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取過程中，先計算出電路采用恒流源供電時的輸出信號，進(jìn)而獲取傳感器應(yīng)變靈敏度變化狀態(tài)，計算出傳感器的原始輸出信號中連續(xù)的階躍性，給出噪聲信號的判別閾值，由此提取電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號。具體的步驟如下詳述：

由于稱重傳感器輸入激勵的最大特征就是其具有的離散變化性，則每個激勵間保持一定的時間段，，代表最小的時間段，，代表傳感器可以感知的最小傳感量，，代表低頻濾波器，，代表峰值信噪比，則利用式（3）計算出傳感器的原始輸出信號中連續(xù)的階躍性：

綜上所述，可以說明電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取原理，但是采用當(dāng)前算法提取傳感器噪聲特征信號時，傳感器輸出采樣的差分值中噪聲信號特征較為模糊，無法提取有效的信號特征，存在噪聲信號提取誤差大問題。

3　基于小波的電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號優(yōu)化提取

3.1　感器信號的最佳小波分解層數(shù)的提取

為了更好地提取電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號，需要將小波理論引入到電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號優(yōu)化提取過程中，先獲取含噪聲的原始信號，確定小波基和分解層數(shù)，對含噪信號進(jìn)行小波變換，計算出原始含噪信號的最佳小波分解層數(shù)。具體的步驟如下詳述：

綜上所述可以說明，在基于小波的電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號優(yōu)化提取過程中，先將小波理論引入到電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號優(yōu)化提取過程中，先獲取含噪聲的原始信號，確定小波基和分解層數(shù)，對含噪信號進(jìn)行小波變換，計算出原始含噪信號的最佳小波分解層數(shù)，為實現(xiàn)電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號優(yōu)化提取奠定了基礎(chǔ)。

3.2　電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號優(yōu)化提取

在電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號優(yōu)化提取過程中，以3.1節(jié)獲取的原始含噪信號的最佳小波分解層數(shù)，為依據(jù)，計算出不同層次下的電信號的細(xì)節(jié)系數(shù)的閾值調(diào)節(jié)因子，對其細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行估計，得到各層細(xì)節(jié)系數(shù)估計值，進(jìn)而提取電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號。具體的步驟如下詳述：

4　仿真實驗證明

為了證明提出的基于小波的電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取算法有效性，需要進(jìn)行一次實驗，在MCS-51單片機(jī)的軟件編程下搭建電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取的實驗仿真平臺。實驗數(shù)據(jù)來源于一臺橋式傳感器的全電子靜態(tài)在線秤，將并聯(lián)后的傳感器激勵電壓設(shè)定為12.01V，輸出信號為126mv，在空秤情況下測量傳感器的輸入輸出電壓信號，傳感器的輸出不是靜止不變的，將其5小時后的誤差設(shè)定為-2.8G，采用電能質(zhì)量擾動信號數(shù)學(xué)模型產(chǎn)生擾動信號。

4.1　評價指標(biāo)的設(shè)定

為了在實驗過程中，為了更好地彰顯實驗的全面性和公正性，將傳統(tǒng)算法作為對比算法，將信噪比作為評價指標(biāo)來評價不同算法進(jìn)行電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取的質(zhì)量。

從（11）中可以計算出，SNR，越大，則去噪的效果就越好，進(jìn)而提取噪聲信號的特征就越完整。

4.2　基于小波的電阻應(yīng)變式稱重傳感器信噪比對比

利用基于小波算法和傳統(tǒng)算法提取電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號，測試兩種不同算法提取噪聲信號后的信噪比，依據(jù)測試的結(jié)果來定義不同算法進(jìn)行電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取的整體優(yōu)越性，測試結(jié)果見圖1。

從圖1的實驗仿真結(jié)果中可以分析得出，利用基于小波算法提取電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號后的信噪比要優(yōu)越傳統(tǒng)算法，這是因為本文算法采用小波理論運(yùn)用峰值比，定義完整信息和噪聲信息含量，進(jìn)而保留了噪聲的完整特征，進(jìn)而去噪的效果較為明顯。

圖1　不同算法噪聲信號提取后的信噪比對比

5　結(jié)束語

為了充分的保障電子衡器的測量精度，需要進(jìn)行電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取方法的研究，提出一種基于小波的電阻應(yīng)變式稱重傳感器噪聲特征信號提取算法。實驗證明，所提算法完整地保留了噪聲信號的特征信息。

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