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        改進卡爾曼濾波算法在動態(tài)扭矩傳感器中的應(yīng)用

        2021-06-22 08:28:42高華東
        關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波扭矩濾波

        高華東, 崔 婕

        (中國航天空氣動力技術(shù)研究院, 北京100074)

        0 引言

        動態(tài)扭矩傳感器用于扭矩測量、 轉(zhuǎn)速及機械功率測試等,在工業(yè)控制、測試測量、航空航天等領(lǐng)域均具有廣泛應(yīng)用。

        由于機械結(jié)構(gòu)的限制, 動態(tài)扭矩傳感器通常采用無線供電的方式, 通過線圈耦合實現(xiàn)電能由定子向轉(zhuǎn)子的輸送,在通過整流和濾波,得到直流電壓。

        動態(tài)扭矩傳感器的應(yīng)變信號為微弱信號, 一般為0.5mV/V~2mV/V,因此在測試測量中,不可避免的受到較大干擾。 動態(tài)扭矩傳感器的干擾主要有內(nèi)部干擾和外部干擾。 外部干擾指外界的干擾波和環(huán)境因素如電磁干擾靜電干擾, 內(nèi)部干擾主要指傳感器采集信號和信號模數(shù)轉(zhuǎn)換的過程中以脈沖干擾的方式對信號造成誤差, 還存在于所有電子器件和傳輸介質(zhì)中以電子熱振動導(dǎo)致的溫度變化所引起的熱噪聲。 由于動態(tài)扭矩傳感器采取線圈耦合供電的方式進行供電,周期性脈沖干擾較為嚴(yán)重。

        對內(nèi)部干擾采取軟件濾波,不緊可以簡化硬件電路,還可以避免硬件的二次干擾,且降低成本。 采用滑動平均濾波算法,可以消除周期性脈沖干擾和高斯噪聲,但是當(dāng)窗長度較短時,濾波效果不明顯,窗長度較長時,延時又比較嚴(yán)重。 為了取得較好的濾波效果并保持較好的頻率特性,對卡爾曼濾波算法進行改進,將滑動平均濾波算法與卡爾曼濾波算法進行組合的方式, 提高了動態(tài)扭矩傳感器的測試精度。

        1 動態(tài)扭矩傳感器結(jié)構(gòu)及算法設(shè)計

        動態(tài)扭矩傳感器由電源系統(tǒng)、惠斯通電橋、放大器、AD 轉(zhuǎn)換、微處理器、無線發(fā)射模塊及其外圍電路組成,見圖1。

        定子供電一般為直流電源。 為了通過線圈將電能輸送給轉(zhuǎn)子, 需要通過逆變電路將直流電壓轉(zhuǎn)化為交流電壓, 在轉(zhuǎn)子上再通過整流濾波轉(zhuǎn)化為直流電壓。 該過程也是干擾產(chǎn)生的重要來源。

        圖1 動態(tài)扭矩傳感器結(jié)構(gòu)

        惠斯通電橋?qū)⑥D(zhuǎn)矩信號轉(zhuǎn)換為mV 級電信號, 經(jīng)過放大電路處理后,由AD 采集模塊進行數(shù)字化。 放大器在進行放大時,連同噪聲一起放大。另外在A/D 轉(zhuǎn)換模塊將帶有干擾的模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號過程中會因為溫度導(dǎo)致熱噪聲影響其分辨率進而影響動態(tài)扭矩傳感器的精確度。

        對于采集過程中的高斯白噪聲或模數(shù)轉(zhuǎn)化過程中產(chǎn)生的量化噪聲,可以通過滑動平均濾波來消除。但對于非周期較大的干擾信號,滑窗濾波算法的抑制性很差。且當(dāng)干擾較大時, 需要很長的窗長度才能達到理想的濾波效果,這就大大降低了頻率特性。卡爾曼濾波算法也能消除白噪聲和周期性干擾脈沖,但對于非周期干擾脈沖,會引入線性誤差。

        為了有效濾除周期性脈沖干擾、非周期性脈沖干擾、高斯白噪聲、量化噪聲等,對卡爾曼濾波算法進行改進,見圖2。

        圖2 改進卡爾曼濾波算法

        首先采用閾值濾波算法, 對偶然因素引起的脈沖干擾進行剔除。對于循環(huán)采樣,將更新的采樣值與對比值之差與系統(tǒng)所允許的最大差值來進行比較。 當(dāng)在允許范圍內(nèi)時,該次采樣有效,當(dāng)超過允許范圍,該次采樣用對比值來代替。

        式中:Dn—該次采樣值;Dc—對比值,由滑窗濾波器給出;A0—系統(tǒng)允許的采樣值與對比值的最大差值。

        經(jīng)過閾值濾波器處理后的數(shù)據(jù)Y0(n)進入滑窗濾波器進行平滑。 規(guī)定窗口長度M,按照先入先出原則,每次增加一個數(shù), 然后去掉一個最老的數(shù), 數(shù)目總數(shù)保持M不變。 然后對這M 個數(shù)求平均數(shù)。 數(shù)學(xué)表達式為:

        該波器輸出的信號去往閾值濾作為對比值Dc, 并作為下一級卡爾曼濾波器的輸入。

        卡爾曼濾波器的基本結(jié)構(gòu)見圖3。

        圖3 卡爾曼濾波器的基本結(jié)構(gòu)

        卡爾曼濾波器的實質(zhì)就是, 將實際信息與測量信息有機融合,從而得到最大概率的控制量。 對于一個線性離散系統(tǒng),其狀態(tài)空間方程為:

        式中:H—測量系統(tǒng)的參數(shù), 對于多測量系統(tǒng)而言,H—矩陣。 W(k)和V(k)—表示過程和測量的噪聲。 他們被假設(shè)成高斯白噪聲(White Gaussian Noise),他們的協(xié)方差(covariance)分別是Q,R(這里我們假設(shè)他們不隨系統(tǒng)狀態(tài)變化而變化)。

        卡爾曼濾波器的實現(xiàn)由以下五個公式組成:

        組合預(yù)測值和觀測值,得到最優(yōu)估計值;Z(k)—觀測值。 對于該系統(tǒng),

        2 試驗測試

        試驗中,采用的動態(tài)扭矩傳感器量程為500Nm,滿量程信號輸出為0.5mV/V。 AD 采集模塊選用了24 位高集成度芯片AD7192,該芯片內(nèi)部集成了PGA,最大放大倍數(shù)為128 。 為了提高標(biāo)定精度,采用砝碼作為負(fù)載,通過靜態(tài)標(biāo)定的方式得到標(biāo)定數(shù)據(jù), 同一力矩下, 每隔1min記錄一次數(shù)據(jù),共計三次。 濾波前后試驗數(shù)據(jù)見表1。

        表1 濾波前后試驗數(shù)據(jù)

        3 結(jié)論

        測試結(jié)果見圖4。

        圖4 濾波前后試驗結(jié)果圖

        根據(jù)上圖可到以下結(jié)論:

        (1)濾波后,傳感器線性度、重復(fù)性明顯優(yōu)于濾波前;

        (2)濾波后,傳感器的精度更加精確;

        (3)濾波后,傳感器的穩(wěn)定度更高。

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