基于IIR數(shù)字濾波器的傳感器動態(tài)特性修正方法.pdf

1、在瞬態(tài)測試領(lǐng)域,能否測得準(zhǔn)信號是一個非常核心的問題。被測信號變化速度特別快,蘊含非常豐富的高頻分量。對于此種信號的檢測首先要考慮傳感器的動態(tài)特性。比如對于頻譜在500Hz以下的信號,傳感器的帶寬只有高于500Hz的情況下才可以實現(xiàn)對信號的準(zhǔn)確檢測。但是很多情況下,傳感器的帶寬不能滿足測試要求。可以改進(jìn)傳感器的工藝或者換為動態(tài)性能更好地傳感器來解決此問題。這對于檢測系統(tǒng)來說成本都較高。如果在含有微處理器的檢測系統(tǒng)中采用信號處理的方法實時處

2、理傳感器輸出的信號,在一定程度上改善傳感器的動態(tài)特性是非常不錯的選擇。
　　使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對二階系統(tǒng)進(jìn)行了動態(tài)特性的改善和仿真。為了進(jìn)一步增加改善效果提出了改進(jìn)的RLS算法以及遺傳算法對自回歸模型進(jìn)行參數(shù)辨識建立傳感器的逆模型。用梯度下降法產(chǎn)生RLS和遺傳算法的參數(shù)初值再使用兩種方法去優(yōu)化和修正參數(shù)值。三種方法對比后得知后兩種方法都是基于自回歸模型的,它們的改善效果要比模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要好。這兩種方法對于自回歸模型的參數(shù)辨識效果相差

3、不多。
　　對于使用改進(jìn)遺傳算法離線辨識好的IIR數(shù)字濾波器,將參數(shù)存入FPGA在線修正傳感器動態(tài)特性。通過仿真驗證了其實時實現(xiàn)的可能性。設(shè)計了電荷放大器、儀表放大電路、低通濾波器、A/D轉(zhuǎn)換器和D/A轉(zhuǎn)換器。以FPGA為核心設(shè)計了帶有負(fù)延遲、自適應(yīng)采樣頻率的檢測存儲模塊。在實際系統(tǒng)中用Verilog HDL語言實時實現(xiàn)了算法。實驗表明利用本文的方法可以將阻尼比為0.1,固有頻率為6283.18rad/s的傳感器帶寬拓展到固有頻率