0 引言

随着工业控制系统向数字化发展, 近年来数字式称重传感器被开发并已得到应用, 数字式称重传感器可由微处理器对常规桥路进行补偿和调整, 进行非线性、滞后、蠕变等性能的修正, 从而提高称重传感器的性能[1]。而数字称重模块将数字称重传感器放置在称重传感器内部的A/D转换和处理电路在传统的模拟称重传感器外部实现, 并可以设计总线接口, 实现数字变送功能。既保留了模拟式称重传感器的综合性能指标, 又具备整体型数字称重传感器的所有特点和功能, 同时最大限度地改善了A/D转换电路的工作环境。可以在对原有称重系统不作任何改变, 又不更换称重传感器的前提下, 通过数字式称重传感器模块, 变模拟称重系统为数字称重系统, 是对传统的称重系统进行数字化改造的一条捷径。

1 称重系统基本结构

C8051F350内部有一个全差分24位Sigma-Delta模/数转换器, 具有在片校准功能, 而且内建有温度传感器。其32引脚的LQFP封装, 9 mm×9 mm×1.6 mm的尺寸, 这样就可以使数字接线盒 (称重模块) 的体积和重量最小化, 而且集成的可编程增益、高性能A/D和温度传感器减少了数字接线盒内部电路的元件数和焊点, 提高系统的稳定性和精确性[2]。构建数字称重模块的系统框图如图1所示。

图1 数字称重模块数据采集的系统框图   下载原图

1.1 提高称量精度的六线制反馈机制

当传感器电桥变化时, 实际加载到电桥两端的电压会有所变化。因此, 在精密测量及长距离测量时多采用六线制的传感器。利用C8051F350芯片多通道模拟输入功能, 对六线制的称重传感器的激励端因传输线电阻及其温度漂移引起的输出误差进行补偿, 提高了测量精度。如图2所示, EXC+和EXC-为激励电压输出, SEN+和SEN-为反馈信号, INP+和INP-为差分信号输入。MAX4618是8选2开关, 将需要采集的差分信号选入C8051F350的模拟量输入端。可以待称重采样稳定后再进行一次SEN+和SEN-端的反馈采样, 从而得知电桥实际加载的电压, 然后再对之前的采样结果进行数字处理。

图2中的称重模块的接口兼容了四线制的传感器。当连接六线制传感器时, 光耦继电器AQW212将反馈端与地隔开, 使反馈电压差分接入调理电路, 并通过MAX4618最终传输到C8051F350的AIN0引脚。当连接四线制时, SEN+和SEN-引脚没有反馈电压输入, 这时通过称重模式选择, 将AQW212打开, 从而U2和U3的正相输入通过10 kΩ电阻接地。否则, 若U2, U3 的输入悬空, 可能造成FO端的电压饱和, 从而导致加在多路开关MAX4618的电压过高, 长期使用四线制会造成芯片的损坏。同时由于AQW212的光耦隔离作用, 保护了控制信号P0.3和控制单元C8051F350。

图2 兼容四线制的数字称重模块电路简图   下载原图

1.2 高阻抗输入

为提高称重模块的输入阻抗, 进一步提高测量精度。C8051F350内部设置了2个独立的输入缓冲器。每个输入都有一组 (2个) 缓冲器, 当绝对引脚输入电压位于测量范围的低半部分时使用low输入缓冲器, 当绝对引脚输入电压位于测量范围的高半部分时使用high输入缓冲器。进一步提高了信号输入的阻抗, 保证了测量的精度。如图3所示, 是差分正输入通道的缓冲器结构, 负通道和正通道的结构类似。

图3 C8051F350正输入通道缓冲器结构图   下载原图

在采样时先试采样一次, AD0BPHE和AD0BPLE置1使能, AD0BPS = 00, 使用缓冲器旁路。当AIN+输入超过事先约定的一个值时, AD0BPS = 10, 从而选择高输入缓冲器, 然后开始后继的采样工作。同样, AIN+输入小于该约定值时, AD0BPS = 01, 从而选择低输入缓冲器。

2 数字补偿

构建高精度测量系统除了在硬件上进行设计, 还需要通过软件手段进行数字补偿。A /D转换器 (忽略其量化误差及动态特性) 的信号输入输出通道的静态输入输出特性可采用式 (1) 时变多项式逼近

y (k) =fAD[x (k) ]=r0 (k) +r1 (k) x (k) +…+rp (k) xp (k) (1)

其系统逆向模型如图4所示。

图4 测试系统的逆向模型   下载原图

式中:k为当前采样时刻, k∈Z;时变系数ri (k) , i=0, 1, 2…, p, 用来表示模拟输入通道信号变换电路, A/D 转换器电路中存在的零点漂移、温度漂移等因素对输入输出特性的影响;y (k) 为模拟采样输入, y(k) ∈[0, Vmax];x (k) 为A/D 转换器数字量输出, x (k) ∈[0, Dmax]。一般可取阶P≤2。

因此对于一组输入ym (k) , m=0, 1, 2, …, p, 可写成如下矩阵[3]。

⎡⎣⎢⎢⎢⎢y0(k)y1(k)⋯yp(k)⎤⎦⎥⎥⎥⎥=⎡⎣⎢⎢⎢⎢11⋯1x0(k)x1(k)xp(k)x20(k)⋯xp0(k)x21(k)⋯xp1(k)x2p(k)⋯xpp(k)⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎡⎣⎢⎢⎢⎢r0(k)r1(k)⋯rp(k)⎤⎦⎥⎥⎥⎥   (2)$\left[\begin{array}{l}y{}_0(k)\\ y{}_1(k)\\ \cdots \\ y{}_{\text{p}}(k)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& x{}_0(k)& x{}_0^2(k)\cdots x{}_0^{\text{p}}(k)\\ 1& x{}_1(k)& x{}_1^2(k)\cdots x{}_1^{\text{p}}(k)\\ \cdots & & \\ 1& x{}_{\text{p}}(k)& x{}_{\text{p}}^2(k)\cdots x{}_{\text{p}}^{\text{p}}(k)\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}r{}_0(k)\\ r{}_1(k)\\ \cdots \\ r{}_{\text{p}}(k)\end{array}\right]\begin{array}{l}\\ \\ \\ \\ (2)\end{array}$

或 Y (k) =V (k) R (k)

式中:V (k) 是p+1阶Vandermonde矩阵, 即系统辨识的逆向模型。

由于在系统辨识时, 即使是标准电压输入也存在波纹或是通道中耦合进来的一些随机干扰。因此, 应对标准输入电压多次采样, 这样输入电压的平均值才更接近标准值, 从而因此改写式 (2) 为

⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢Y0(k)¯¯¯¯¯¯¯¯Y1(k)¯¯¯¯¯¯¯¯⋯Yp(k)¯¯¯¯¯¯¯¯⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢111X0(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯X1(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯Xp(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯X20(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯⋯Xp0(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯X21(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯⋯Xp1(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯⋯X2p(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯⋯Xpp(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢R0(k)¯¯¯¯¯¯¯¯R1(k)¯¯¯¯¯¯¯¯⋯Rp(k)¯¯¯¯¯¯¯¯⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ (3)$\left[\begin{array}{l}\overline{Y{}_0(k)}\\ \overline{Y{}_1(k)}\\ \cdots \\ \overline{Y{}_p(k)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}1& \overline{X{}_0(k)}& \overline{X{}_0^2(k)}\cdots \overline{X{}_0^p(k)}& \\ 1& \overline{X{}_1(k)}& \overline{X{}_1^2(k)}\cdots \overline{X{}_1^p(k)}& \\ & & \cdots & \\ 1& \overline{X{}_p(k)}& \overline{X{}_p^2(k)}\cdots \overline{X{}_p^p(k)}& \end{array}\right]\left[\begin{array}{l}\overline{R{}_0(k)}\\ \overline{R{}_1(k)}\\ \cdots \\ \overline{R{}_p(k)}\end{array}\right](3)$

理论上, 当样本足够大时, 其均值可以看作期望, 这样Ym(k)¯¯¯¯¯¯¯¯¯$\overline{Y{}_{\text{m}}(k)}$才更接近标准输入电压。若模型取两阶, 则

 [ER0(k)ER1(k)]=[11EX0(k)EX1(k)]−1[EY0(k)EY1(k)]   (4)$\left[\begin{array}{l}ER{}_0(k)\\ ER{}_1(k)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1& EX{}_0(k)\\ 1& EX{}_1(k)\end{array}\right]{}^{-1}\left[\begin{array}{l}EY{}_0(k)\\ EY{}_1(k)\end{array}\right](4)$

如图2所示, 在MAX4618的输入选择端接入1.5 V和0 V的基准电压, 在进行系统辨识的时候分别选通并采样, 再由式 (4) 求出二阶逆向模型。

此外, 由于ri (k) 是时变系数, 当采样率一定时, 样本越大, 所耗的时间越长, 时变系数改变就可能越大。此时其期望和实际值之间反而差别更大。因此, 应该每次称重前后都需要1次系统辨识, 且在新环境下应该做一次漂移测试, 以确定每次称重测量稳定的时间, 这个时间既要保证每次称重取样的充分性, 又应考虑系统模型漂移的影响, 以最大可能地保证精度。

3 软件流程

在软件编程时, 主要的子程序模块有称重模式设置模块、系统识别模块、采样模块、数据处理模块、和后端人机交互模块, 完成一次称重行为的程序流程图如图5所示。

4 结束语

该称重模块利用自带24位AD转换器的混合信号单片机C8051F350, 结合六线制传感器的特点, 设计了兼容四线制和六线制的传感器输入接口电路。并利用逆向系统建模的思想进行数据处理, 补偿系统的非线性误差。其高精度、低功耗和易于安装扩展的特点在传统模拟传感器的改造上有较高的实用价值。

图5 称重采样的状态图