*階段數(shù)字式智能化稱重傳感器:
隨著計算機軟件技術的發(fā)展,人們設想傳感器本身的缺陷是否可以通過軟件技術來解決呢?也就是說,由計算機軟件來完成傳感器的諸如零點補償、溫度補償、線性補償、滯后補償、蠕變與恢復補償?shù)葞缀跞康难a償工藝。這樣可以使傳感器本身的制作工藝變得*其簡單,既不需要把大量的*力花在*細的制作工藝上,又可以大大提*傳感器彈性體與貼片的合格率。當然,由于要完成上述的各種軟件補償,需要建立各種數(shù)學模型,需要龐大的數(shù)據(jù)庫來支撐。沒有大量的試驗數(shù)據(jù)是不可能完成的。其基本配置如下:
模擬式傳感器+數(shù)字變送(放大與A/D電路)+傳感器軟件智能化補償=*階段數(shù)字式智能化傳感器該類傳感器的數(shù)字變送部分包括放大、濾波、A/D轉(zhuǎn)換器、微處理器、溫度傳感器,通過數(shù)字補償電路和數(shù)字補償工藝,可進行線性、滯后、蠕變等補償;內(nèi)裝溫度傳感器,通過補償軟件可進行實時溫度補償;地址可調(diào),便于應用與互換;并可實現(xiàn)遠程診斷與校正。
此類傳感器較為典型的代表就是美國T0LED0*的數(shù)字傳感器技術。其核心是傳感器軟件智能化補償技術。這種傳感器據(jù)說采用了模糊數(shù)學、人工智能等方面的理論,用合理數(shù)據(jù)處理方法實現(xiàn)傳感器誤差的數(shù)字補償,避免了傳統(tǒng)稱重傳感器中繁瑣的模擬補償方法。此類傳感器已具備了數(shù)字補償智能化技術的基本要求。
*種采用神經(jīng)網(wǎng)絡自學習功能,解決了因環(huán)境溫度的變化對傳感器橋臂之間的特性差異*造成的測量誤差影響。具體做法為:將電橋的兩個輸出電壓信號作為標定數(shù)據(jù),采用神經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合對標定數(shù)據(jù)進行處理,從而既提*了電橋測量的環(huán)境溫度適應范圍,又提*了其靜態(tài)特性。
目前,*稱重傳感器非線性主要依靠彈性體本身制造、補償、調(diào)整工藝來解決。而*種利用BP軟件算法具有的非線性映射能力對傳感器標定數(shù)據(jù)進行輸入-輸出特性的反非線性逼近,將其作為智能傳感器系統(tǒng)的非線性校正軟件,使傳感器在該軟件的支持下提*測量*度。將傳感器實驗數(shù)據(jù)通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡,據(jù)介紹此方法可降低測量相對誤差。
這種智能傳感器數(shù)據(jù)預處理方法,應用于傳感器的非線性校正溫度補償、數(shù)字濾波和標度變換,可實現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場傳感器測試數(shù)據(jù)的前端檢測與處理,從而提*了自動化檢測作業(yè)系統(tǒng)中傳感器的非線性質(zhì)量。
從上述數(shù)字式智能化傳感器的各種實例可以看出,總體上這*階段的數(shù)字式智能化傳感器主要體現(xiàn)在傳感器本身的智能化補償與校正上。