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    過采樣和非線性校正在中子發(fā)生器控制臺上的應(yīng)用

    2021-07-17 01:32:36郭紀(jì)佑
    關(guān)鍵詞:中子乘法校正

    郭紀(jì)佑,范 琦,喬 雙

    (東北師范大學(xué)物理學(xué)院,吉林 長春 130024)

    中子管是將離子源、加速系統(tǒng)、靶以及氣壓調(diào)節(jié)系統(tǒng)密封在一個陶瓷或玻璃管內(nèi),形成電真空器件.中子管與之匹配的儲存器電源、離子源電源、加速高壓電源及相應(yīng)的控制與檢測電路共同構(gòu)成小型中子發(fā)生器.小型中子發(fā)生器是目前中子源最熱門的技術(shù)之一,它具有易攜帶、單色性好、中子能量高、使用安全、維護方便等優(yōu)點[1].但在實際應(yīng)用中,發(fā)現(xiàn)許多SOC上(如STM32F407)集成的A/D轉(zhuǎn)換器,其采集精度不能滿足測量要求.主要是由于AD采集分辨率不足以及AD采集電路線性度不高造成.針對上述問題,為了優(yōu)化算法保證系統(tǒng)穩(wěn)定性、提高數(shù)據(jù)采集精度而采用了過采樣算法技術(shù),將12位的AD采集分辨率擴展到16位,并將采集結(jié)果利用最小二乘法擬合,減小非線性誤差,保證AD采集的精度.提高了中子發(fā)生器的穩(wěn)定性,進(jìn)而穩(wěn)定中子產(chǎn)額.

    1 中子發(fā)生器

    1.1 中子管的結(jié)構(gòu)及原理

    中子管結(jié)構(gòu)如圖1所示.其工作原理:離子源內(nèi)電子在電場和磁場的共同作用下產(chǎn)生螺旋往復(fù)運動,與氘氚氣體分子發(fā)生碰撞產(chǎn)生氘氚離子,這些離子的一部分由加速電極的高壓所形成的電場引出并加速,在中子管的靶上高速碰撞后發(fā)生核反應(yīng)產(chǎn)生中子[2].

    圖1 中子管結(jié)構(gòu)

    1.2 中子發(fā)生器控制臺

    中子發(fā)生器以STM32F407芯片為核心組成主控電路,通過串口電路與上位機通信,由AD輸出調(diào)控儲存器、離子源、高壓源三路電源,并通過AD數(shù)據(jù)采集電路實現(xiàn)對各路電源及中子管狀態(tài)的實時采集,各電路模塊之間加入數(shù)字隔離電路[3],控制臺整體框圖如圖2所示.

    圖2 控制臺硬件系統(tǒng)整體框圖

    中子管電參數(shù)通過緩沖電路送入單片機進(jìn)行AD轉(zhuǎn)換,但在實際測試發(fā)現(xiàn)由于緩沖電路中運放、電阻、電容及片上AD轉(zhuǎn)換器等器件的精確度不夠高[4],導(dǎo)致采樣電路非線性的產(chǎn)生.因此本文提出采用最小二乘法對其進(jìn)行非線性校正,同時考慮到芯片內(nèi)部AD精度不高而外部AD采集芯片昂貴的情況,采用過采樣技術(shù)來提高其分辨率,減小了硬件空間.

    2 過采樣技術(shù)

    2.1 過采樣理論

    2.1.1 量化噪聲分析

    AD采樣過程其實是一個將連續(xù)的模擬信號量化成有限的數(shù)字過程,每個數(shù)字代表一次采樣所獲得的信號.量化時,根據(jù)數(shù)據(jù)位把整個幅度劃分為量化級,由于模擬信號是連續(xù)的,量化結(jié)果和被測模擬量之間會存在差值,該差值被稱作量化誤差(eq),也稱量化噪聲.

    能夠確定最小的分辨率為

    (1)

    其中Vref為參考電壓,N為量化的數(shù)字位數(shù).

    由公式(1)可知,N越大,Δ就越小,量化誤差也就越小.在沒有其他能造成誤差的因素(例如熱噪聲、雜散噪聲、參考電壓變化)的理想情況,量化誤差應(yīng)該在±0.5Δ之內(nèi),即|eq|≤0.5Δ.假設(shè)輸入信號的變化大于Δ,并且在Δ間是隨機分布(即量化誤差隨機,P(eq=1)的時候),可以將量化噪聲看成白噪聲,其總功率為一個常數(shù).由于噪聲總功率一定,所以fs越大,疊加在信號部分的量化噪聲就越小[5].

    2.1.2 過采樣率和精度之間的關(guān)系

    根據(jù)前面的假設(shè),量化噪聲為白噪聲,則可以通過計算量化誤差的方差來得到平均噪聲功率,公式為

    (2)

    其中eq為量化誤差,Δ為最小分辨率.

    由此可以算出量化噪聲的功率譜密度為

    (3)

    其中fs為給定ADC采樣頻率.

    而真正對采樣有影響的是出現(xiàn)在輸入信號頻率范圍內(nèi)的量化噪聲,這部分量化噪聲的功率可以通過對功率密度PSD在-fm~fm帶上積分來得到

    (4)

    其中η2為噪聲功率,fm輸入信號頻率.

    (5)

    兩邊以2為底求對數(shù)可得到:

    log2η2=-log2OSR-2N-log212+2×log2Vref.

    (6)

    不進(jìn)行過采樣,即OSR=1,此時

    log2η2=-2×N-log212+2×log2Vref.

    (7)

    若需要提高p位精度,即

    log2η2=-2×(N+p)-log212+2×log2Vref.

    (8)

    由公式(6)和公式(8)可得

    OSR=4p.

    (9)

    即通過4p倍的過采樣,能夠?qū)⒃瓉淼臄?shù)據(jù)精度提高p位.

    以4p過采樣率得到的采樣值通過求和、平均的方法進(jìn)行處理.但是不能將這4p個采樣值相加后簡單的除以4p,這樣只能起到一個低通濾波的作用,R位的采樣值經(jīng)過這樣平均后精度仍舊是R位,并不能實現(xiàn)采樣精度的提高.數(shù)據(jù)抽取方法首先將4p個采樣值相加,得到一個R+2p位的數(shù)值,然后將該數(shù)值右移p位,得到一個R+p位的數(shù)值,這個數(shù)值才是最終提高了p位精度的結(jié)果[6].

    2.2 實驗結(jié)果

    使用中子發(fā)生器控制系統(tǒng)獲取儲存器電源電壓數(shù)據(jù),單片機將12位AD轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換二進(jìn)制結(jié)果發(fā)送到上位機.在中斷處理函數(shù)中,單片機將得到的256個數(shù)據(jù)進(jìn)行求和,然后右移4位得到一個16位的AD采樣二進(jìn)制值,將其作為過采樣結(jié)果得到數(shù)據(jù)如表1所示.

    表1 過采樣數(shù)據(jù)結(jié)果

    由表1中數(shù)據(jù)可知,在未使用過采樣技術(shù)的情況下,可以得到12位的測量結(jié)果,其每碼字對應(yīng)的電壓為:3.3 V/4 096=0.805 6 mV/code;在使用過采樣技術(shù)后,可得到16位的電壓測量結(jié)果,其每碼字對應(yīng)的電壓為:3.3 V/(4 096*16)=0.050 3 mV/code;因此,使用過采樣技術(shù)能確實提高電壓測量精度.

    2.3 過采樣前提條件及負(fù)荷分析

    過采樣技術(shù)的實現(xiàn)必須滿足下面2個條件:

    (1) 輸入信號里必須存在一些噪音,這些噪音必須是白噪音;

    (2) 噪聲的幅度必須能夠?qū)斎胄盘柈a(chǎn)生足夠大的影響,以使得ADC轉(zhuǎn)換的結(jié)果能隨機地翻轉(zhuǎn)至少1位,否則的話將不會帶來精度的提高.

    而在大多數(shù)應(yīng)用中,內(nèi)部ADC的熱噪聲及輸入信號本身的變化足以使得以上條件成立[7].根據(jù)奈奎斯特采樣定律,采樣頻率必須是輸入信號的2倍才能將信號還原,當(dāng)需要提高p位采樣精度的時候,速率又得提高4p倍,STM32上的ADC能達(dá)到的最高采樣率為1 MHz.過采樣技術(shù)實質(zhì)上是通過了大量的數(shù)學(xué)統(tǒng)計擬合出采樣值,大量的數(shù)據(jù)吞吐增加了CPU的負(fù)荷,但是由于STM32F407采用了ARM-Cortex-M4為核心,主頻高達(dá)168 MHz,因此使用該技術(shù)不會給CPU增加太大的負(fù)荷.

    3 非線性校正

    中子管電參數(shù)通過采樣電路并經(jīng)過主控芯片處理后送上位機顯示,如圖3所示.由于采樣電路中的電子元器件產(chǎn)生溫漂、增益和時漂,例如:模擬運算放大器、電光耦合器等.以往的中子發(fā)生器控制臺,使用了兩點校正的算法對數(shù)據(jù)做了一定的非線性校正,分析實驗數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn):選取的兩點校準(zhǔn)點是否合適對最終的測量數(shù)值有較大的影響,在實際應(yīng)用中,最佳的兩點不易尋找[8-10].因此,本文使用最小二乘法對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合,實驗測試表明:擬合之后非線性誤差為 0.2%.

    圖3 中子管電參數(shù)采集示意圖

    3.1 采樣電路實驗分析

    實驗使用了高精密電源模擬中子管電參數(shù)作為輸入值,上位機顯示數(shù)值為測量值,測量數(shù)據(jù)輸入值和測量值比較如表2所示.

    表2 輸入值與測量值比較 V

    表2中的數(shù)據(jù)可以通過MATLAB繪制出實際圖形如圖4所示.圖形大致趨勢顯示成線性增長,因此使用一元線性回歸的最小二乘法對其進(jìn)行線性擬合.

    3.2 最小二乘法

    數(shù)據(jù)擬合的原理是:給定一組觀測數(shù)據(jù)(或散點等) (xi,yi)(i=1,2,3,…,m),在某一類曲線中尋找一條最佳曲線y=φ(x),最佳的標(biāo)準(zhǔn)是使總體誤差最小.如果采用絕對誤差,數(shù)學(xué)上采用微積分知識求最小值不容易處理,因此通常采用最小二乘法來處理.

    對于第i個x的值,估計的回歸方程可表示為

    (10)

    圖4 輸入值與測量值關(guān)系曲線

    圖5 最小二乘法示意圖

    根據(jù)最小二乘法,使

    (11)

    (12)

    解得上述方程組得

    (13)

    3.3 擬合結(jié)果及誤差分析

    表3 輸入值、測量值及誤差比較 V

    圖6 最小二乘法校正后曲線

    采用最小二乘法對所測數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得到的輸入值與觀測值的關(guān)系如圖6中的虛線所示.

    相對誤差的定義:即測量的絕對誤差與被測量真值之比乘以100%[13],其定義公式為

    (14)

    其中:Δ為絕對誤差,即測量值-真實值;L為真實值;δ為相對誤差.平均相對誤差為該組全部相對誤差的平均值.

    非線性誤差定義:擬合直線的線性度(即非線性誤差)為測量曲線與擬合直線的最大偏差和滿量程輸出的百分比,其定義公式為

    (15)

    其中:ΔYmax為最大偏差;Y為滿量程,本實驗中數(shù)值為3.3 V;ζ為非線性誤差.

    由表3、公式(14)和(15)可知:實驗最大偏差ΔYmax=0.006 V;非線性誤差ζ=0.2%;平均相對誤差δ=0.023%.

    4 結(jié)論

    本文在大量實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,以ARM-Cortex-M4為硬件平臺.根據(jù)主控芯片和主控電路的特點,提出了使用過采樣的算法來提高AD采集的分辨率.摒棄以往的兩點校正法,運用最小二乘法進(jìn)一步減小了由硬件電路產(chǎn)生的非線性誤差.能夠在實際中子發(fā)生器實驗中得到更加精確的中子管電參數(shù).進(jìn)而能夠準(zhǔn)確掌握中子管的實時狀態(tài),給實驗人員提供準(zhǔn)確控制依據(jù).實驗結(jié)果表明:采用過采樣技術(shù)和最小二乘法能大幅提高AD采集的分辨率和采樣電路的線性度.擬合后非線性誤差為0.2%,完全符合中子發(fā)生器控制臺精度要求,為日后的自動控制奠定測量基礎(chǔ).

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