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    基于AD7799的數(shù)據(jù)校正與濾波方法

    2022-03-28 08:30:42馬永軍曹建宇周東暉
    自動化與儀表 2022年3期
    關(guān)鍵詞:限幅基準濾波

    馬永軍,曹建宇,周東暉

    (天津科技大學 人工智能學院,天津300457)

    A/D 轉(zhuǎn)換系統(tǒng)在自動控制領(lǐng)域中發(fā)揮著不可替代的作用。其數(shù)據(jù)采集的精度與穩(wěn)定度直接影響著自動控制系統(tǒng)的控制性能。雖然隨著A/D 轉(zhuǎn)換芯片的位數(shù)不斷增長,A/D 轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的精度也得到了大幅度的提升。但是在A/D 轉(zhuǎn)換系統(tǒng)中,由于硬件設計、溫度漂移等原因造成的偏移誤差與增益誤差往往被忽略。其為了得到更平滑的數(shù)據(jù)而進行的均值濾波處理往往會忽略采集數(shù)據(jù)的離散度信息,并且對于大脈沖干擾的抑制能力有限。

    針對上述問題本文設計了一款基于AD7799的A/D 轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。系統(tǒng)通過獲取兩個高精度基準電壓芯片的采樣值從而計算出本系統(tǒng)的偏移誤差與增益誤差,進而校準采樣數(shù)據(jù)的值。并且通過改進的移動平均濾波算法,在保留原始數(shù)據(jù)離散度信息的前提下進行限幅濾波,增強其抗干擾能力。

    1 系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)

    系統(tǒng)將采集的模擬量經(jīng)過數(shù)據(jù)校正和數(shù)據(jù)濾波兩部分處理后通過串口協(xié)議發(fā)送給用戶。其中數(shù)據(jù)濾波部分通過獲取兩個基準電壓源的采樣值計算出系統(tǒng)的增益誤差與偏移誤差,之后將采集的模擬量進行校正。數(shù)據(jù)濾波部分將獲取的校正數(shù)據(jù)送入改進的移動平均濾波器中獲取濾波后的數(shù)據(jù)。之后將處理好的數(shù)據(jù)寫入串口緩沖區(qū)等待發(fā)送至用戶以供使用。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 System structure block diagram

    2 系統(tǒng)硬件設計

    系統(tǒng)硬件由電源電路、A/D 轉(zhuǎn)換電路、主控制器核心電路3 部分組成。

    2.1 電源電路

    系統(tǒng)電源電路分為電源供電部分和基準電壓部分,電源供電部分需要為主控制器和AD7799 提供驅(qū)動能力足夠、電源紋波符合要求的恒壓電源[1]?;鶞孰妷翰糠中枰獮锳D7799 提供具有出色的額定溫漂性能和精度的基準電壓。

    系統(tǒng)使用5 V 電源作為輸入電源。STM32 主控芯片和AD7799 芯片需要3.3 V 的數(shù)字電路電源。為此選用了LM1117-3.3 線性穩(wěn)壓芯片。該芯片能夠提供800 mA 的電流驅(qū)動能力,能夠支持主控制器與A/D 芯片使用[2]。為了保證輸出電壓的穩(wěn)定性,在電源輸入端使用10 μF 電容進行濾波處理,在電源輸出端使用了10 μF 與100 μF 電容并聯(lián)進行濾波處理。數(shù)字電源供電電路如圖2所示。

    圖2 數(shù)字電源供電電路Fig.2 Digital power supply circuit

    系統(tǒng)使用了3 個不同的基準電壓源。其中REF3025 芯片為A/D 芯片提供2.5 V 的量化基準電壓。REF3012 芯片和REF3020 芯片分別提供1.25 V和2.0 V 基準電壓輸入A/D 芯片的2 個通道以計算增益誤差與偏移誤差。3 個基準電壓芯片均為REF系列芯片,其在0 ℃~70 ℃范圍內(nèi)的溫度漂移最大值僅有50×10-6/℃,在-40 ℃~0 ℃范圍內(nèi)溫度漂移最大值僅有75×10-6/℃。并且電流輸出能力達到25 mA,能夠滿足系統(tǒng)要求?;鶞孰妷弘娐啡鐖D3所示。

    圖3 基準電壓電路Fig.3 Reference voltage circuit

    2.2 A/D 轉(zhuǎn)換電路

    A/D 轉(zhuǎn)換電路用于支持AD7799 芯片正常工作使用。SCLK,DIN,DOUT 和CS 作為控制信號與主控制器相連[3]。DVDD 使用3.3 V 電源供電、AVDD 使用5 V 電源供電。REF+與REF-引腳間提供2.5 V的基準電壓。通道1 與通道2 分別提供1.25 V 與2.0 V 基準電壓作為輸入,通道3 為采樣模擬量數(shù)據(jù)輸入端。A/D 轉(zhuǎn)換電路如圖4所示。

    圖4 A/D 轉(zhuǎn)換電路Fig.4 A/D conversion circuit

    2.3 主控制器核心電路

    系統(tǒng)使用型號為STM32F103c8t6 芯片作為主控制器。其核心電路包括復位電路、下載方式選擇電路、濾波電路、晶振電路4 部分組成。

    復位電路使用阻容復位方式。為主控制器上電到初始化完成提供一段時間差,并且在為系統(tǒng)提供復位功能。系統(tǒng)選用SWD 下載方式,需要將BOOT0與BOOT1 引腳下拉[4]。濾波電路保證主控制器的輸入電壓的穩(wěn)定,每一對電源輸入端使用100 nF 電容進行濾波。晶振電路為主控制器提供基礎時鐘頻率。主控制器核心電路如圖5所示。

    圖5 主控制器核心電路Fig.5 Core circuit of main controller

    3 系統(tǒng)軟件設計

    3.1 數(shù)據(jù)矯正算法

    A/D 轉(zhuǎn)換系統(tǒng)誤差主要有偏移誤差與增益誤差。其中偏移誤差是指當輸入信號為0 時輸出信號與輸入信號之間的誤差;增益誤差是指輸入信號在量程范圍內(nèi)真實斜率與理想斜率之間的誤差[5]。

    在理想情況下,A/D 轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的傳遞函數(shù)如圖6 中直線L1所示[6],其輸入與輸出的對應關(guān)系為

    式中:Vout為輸出電壓 (V);Vin為輸入電壓(V);Vref為基準電壓(V);N為A/D 芯片的位數(shù);[]表示取整函數(shù)。

    但是由于偏移誤差與增益誤差的影響,其傳遞函數(shù)如圖6 中直線L2所示,其輸入與輸出關(guān)系為

    式中:Vout為輸出電壓 (V);Vin為輸入電壓(V);Vref為基準電壓(V);VOE為增益誤差(V);VGE為增益誤差(V);N為A/D 芯片的位數(shù);[]表示取整函數(shù)。

    因為式(2)中VOE,Vref,VGE和N均為常數(shù),在忽略量化誤差后可整理為

    式中:k,b均為常數(shù)。A/D 理想傳遞函數(shù)與實際傳遞函數(shù)如圖6所示。

    圖6 A/D 理想傳遞函數(shù)與實際傳遞函數(shù)圖Fig.6 Ideal transfer function and actual transfer function diagram of A/D converter

    通過兩個基準電壓源計算出常量k與b,之后便可通過采樣值Vout校正得到實際值Vin。

    3.2 移動平均濾波算法及其優(yōu)化

    傳統(tǒng)的移動平均濾波算法將一段短時間內(nèi)的采樣值看做一個長度為N的隊列,新一次的采樣值進行入隊操作并且移除隊首的采樣值[7]。設某一時間點時隊列中的數(shù)據(jù)計為xi,則此時的采樣值為

    但是該方法只考慮了某一時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的均值,所以對于大脈沖干擾的濾波效果不明顯[8]。改進的移動平均濾波算法引入了隊列數(shù)據(jù)的離散度進行限幅,在保留了數(shù)據(jù)離散度信息的情況下,能夠更有效地抑制大脈沖干擾以及高斯白噪聲。

    改進的移動濾波算法將根據(jù)原始數(shù)據(jù)隊列的離散度進行限幅,當新測量數(shù)據(jù)超過限幅值則使用限幅最值加入限幅隊列。原始數(shù)據(jù)隊列用以保存離散度信息,限幅隊列用于計算濾波值。限幅范圍為

    式中:L為限幅值(V);為原始數(shù)據(jù)均值(V);σ 為原始數(shù)據(jù)標準差(V);k為常數(shù),表示限幅范圍系數(shù)。

    4 濾波效果及分析

    在理想情況下,輸入數(shù)據(jù)的噪聲符合正態(tài)分布。高斯白噪聲部分概率分布圖如圖7所示。該濾波算法限制了-kσ~+kσ 以外的高斯白噪聲。因為高斯白噪聲關(guān)于μ 對稱,在-kσ~+kσ 以內(nèi)的噪聲部分總和約為0。使得改進后的移動平均濾波算法對于高斯白噪聲的濾波效果更好。

    圖7 輸入數(shù)據(jù)噪聲概率分布圖Fig.7 Probability distribution of input data noise

    傳統(tǒng)移動平均濾波算法與改進移動平均濾波算法在實際數(shù)據(jù)為1.5 V,白噪聲信噪比為25 時濾波效果對比如圖8所示。其中x軸為采樣點,y軸為采樣電壓值。曲線原始數(shù)據(jù)表示實際采樣值,曲線傳統(tǒng)濾波算法為傳統(tǒng)移動平均濾波器的值,曲線改進濾波算法為改進后移動平均濾波器的值。由圖可見,改進后的移動平均濾波器擬合的曲線更接近實際值,擬合效果更好。

    圖8 存在高斯白噪聲時濾波效果對比Fig.8 Comparison of filtering effects in the presence of Gaussian white noise

    當輸入數(shù)據(jù)為帶有高斯白噪聲的波動數(shù)據(jù)時,因為改進后的濾波移動平均濾波算法保留了原始數(shù)據(jù)的離散度信息。限幅后數(shù)據(jù)仍能反應數(shù)據(jù)的波動。當輸入數(shù)據(jù)為帶有高斯白噪聲的正弦信號時濾波效果對比如圖9所示。可見改進后的濾波器擬合曲線的能力更強。

    圖9 正弦白噪聲時濾波效果對比Fig.9 Comparison of filtering effects in the presence of white noise in sinusoidal input

    當大脈沖干擾與高斯白噪聲同時存在時,由于改進后的移動平均濾波算法根據(jù)離散度進行限幅。能夠更有效地抑制大脈沖干擾。在大脈沖干擾時濾波效果對比如圖10所示??梢?,改進后的濾波器在大脈沖干擾時性能遠優(yōu)于傳統(tǒng)的移動平均濾波器。

    圖10 大脈沖干擾時濾波效果對比Fig.10 Comparison of filtering effects under large pulse interference

    5 結(jié)語

    本文提出了一種基于AD7799的數(shù)據(jù)校正與濾波方法。經(jīng)過實驗驗證該校正方法能夠有效校正偏移誤差與增益誤差。該濾波方法能夠有效地抑制大脈沖信號干擾。該方法能夠有效地提高在諸如智能汽車感知系統(tǒng)、智能溫濕大棚等嵌入式數(shù)字信號采集場景中的采樣精度,具有良好的應用前景。

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