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类型智能仪器技术第七章智能仪器算法测量算法课件.ppt

  • 上传人(卖家):三亚风情
  • 文档编号:3565502
  • 上传时间:2022-09-18
  • 格式:PPT
  • 页数:79
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    关 键  词:
    智能 仪器 技术 第七 算法 测量 课件
    资源描述:

    1、智能仪器的算法设计案例之一:热电偶温度测量系统如何在系统中将电压值转换成实际温度值呢?放大器AD转换器单片机计算智能仪器的算法智能仪器的算法利用微处理器的运算功能设计算法来减小测量误差和提高控制效果,测量与控制算法程序是智能仪器软件系统的主要组成部分,主要用于实现仪器的测量与控制功能。u测量算法利用微处理器对采集的数据进行数据处理,如数字滤波、标度变换、数值计算、逻辑判断、非线性补偿、压缩、识别、从而消除和削弱测量误差的影响,提高测量精度。测量结果的非数值处理:查表、排序 测量结果的数值处理:随机误差、系统误差、粗大误差的克服方法 量程的自动切换 标度变换算法。智能仪器的测量算法智能仪器的测量

    2、算法与模拟电路相比,智能仪器的数据处理的优点可用程序代替硬件电路,完成多种运算。能自动修正误差。能对被测参数进行较复杂的计算和处理。能进行逻辑判断。智能仪器不但精度高,而且稳定可靠,抗干扰能力强。智能仪器实现数据处理的软件有哪些?汇编语言、C51、Visual Basic、Visual C+、LabVIEW智能仪器的非数值处理算法智能仪器的非数值处理算法查表法顺序查表法对分查表法计算查表法排序法冒泡法希尔排序法测量结果的非数值处理智能仪器的非数值处理算法智能仪器的非数值处理算法查表法顺序查表法对分查表法计算查表法排序法冒泡法希尔排序法测量结果的非数值处理智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误

    3、差的处理随机误差的处理与数字滤波回顾随机误差的一些往事1.什么是随机误差?2.它是怎么产生的?3.它应该怎么消除或克服?智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理随机误差的处理与数字滤波数字滤波软件滤波和硬件滤波相比,数字滤波具有以下优点无需增加硬件设备,可多通道共享一个滤波器(多通道共同调用一个滤波子程序),降低了成本。由于不用硬设备,各回路间不存在阻抗匹配等问题,故可靠性高,稳定性好。可以对频率很低的信号(如0.01Hz以下)进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。可根据需要选择不同的滤波方法或改变滤波器的参数,使用方便、灵活。智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理随机误差的处理

    4、与数字滤波数字滤波器能够完全取代模拟滤波器吗?数字滤波器算法程序判断滤波、中值滤波、算术平均滤波、去极值滤波、递推平均滤波、加权递推平均滤波、一阶惯性滤波、低通数字滤波、高通数字滤波智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n限幅滤波把两次相邻的采样值相减,求出其增量(以绝对值表示),然后与两次采样允许的最大差值(由被控对象的实际情况决定)y进行比较,若小于或等于y,则取本次采样值;若大于y,则仍取上次采样值作为本次采样值,即:|Y(k)Y(k1)|y,则Y(k)=Y(k),取本次采样值;|Y(k)Y(k1)|y,则Y(k)=Y(k1),取上次采样值。式中:Y(k)第k次采样值;Y(k1

    5、)第(k1)次采样值;y相邻两次采样值所允许的最大偏差,取决于采样周期T及采样值Y的动态响应。智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n限幅滤波主要用于变化比较缓慢的参数,如温度、物位等测量系统。门限值y的选取是非常重要的,通常可根据经验数据获得,必要时也可由实验得出。智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n中值滤波中值滤波是对某一参数连续采样N次(N取奇数),然后把N次采样值顺序排列,再取中间值作为本次采样值。中值滤波对于去掉由于偶然因素引起的波动或采样器不稳定所引起的脉动干扰十分有效。对缓慢变化的过程变量采用此法有良好的效果,但不宜用于快速变化的过程参数(如流量)。C语言

    6、程序请到网盘下载智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n算术平均值滤波算术平均值滤波就是连续取N个采样值进行算术平均。其数学表达式为:N的取值问题:lN值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低lN值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高lN值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 对于脉冲干扰严重或要求数据计算速度较快的实时控制不适用,比较浪费RAM。智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n递推平均值滤波算术平均值滤波的缺点是什么?把N个测量数据y1、y2、yN看成一个队列,队列的长度固定为N,每进行一次新的测量,把测量结果作为队尾的yN,而扔掉队首的y1,这样在队列中始终有

    7、N个“最新”数据。计算滤波值时,只要把队列中的N个数据进行算术平均,就可以得到新的滤波值,这样,每进行一次测量,就可以计算得到一个新的平均滤波值。智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n递推平均值滤波对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高,灵敏度低;适用于高频震荡系统。l 灵敏度低l 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差l 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差l 不适用于脉冲干扰比较严重的场合l 比较浪费RAM 缺点智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n加权递推平均值滤波算术平均值滤波和递推平均值滤波的缺点是什么?为了提高滤波效果,可将各次采样值取不同的比例系数后再相加

    8、,这种方法被称为加权平均滤波法。其运算关系式为ci为加权系数,对它的选取应满足:适用于有较大纯滞后的时间常数和采样周期短的系统。智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n一阶惯性滤波(低通数字滤波)分析Tf 对滤波的影响。模仿RC滤波器的特性参数,用软件做成低通滤波器,实现一阶惯性滤波。智能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n一阶惯性滤波(低通数字滤波)Tf和T分别为滤波时间常数和采样周期,可以由实验确定,只要使被测信号不产生明显的纹波即可。不足之处:相位滞后、灵敏度低。不能滤出频率高于采样频率二分之一的干扰信号。对周期性干扰具有比较好的抑制作用,适用于波动频繁的参数滤波。智

    9、能仪器的随机误差的处理智能仪器的随机误差的处理n高通数字滤波n复合数字滤波为了进一步提高滤波效果,有时可以把两种和两种以上不同滤波功能的数字滤波器组合起来,构成复合数字滤波器,或称多级数字滤波器。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理回顾系统误差的一些往事1.什么是系统误差?2.系统误差是怎么产生的?3.系统误差应该怎么消除或克服?利用误差模型修正系统误差;通过离散数据修正系统误差;校准数据表修正法测量装置测量方法环境方面测量人员方面智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用误差模型修正系统误差理论分析建立系统误差的模型确定校正系统误差的算法系统误差校正干扰或零漂偏置电流带

    10、有误差的测量值从输出端y引入输入端的反馈量智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用误差模型修正系统误差u 在无误差的理想情况下u 有误差的情况yxKy21RyiRyy智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用误差模型修正系统误差21111RRiKyx推出简化形式01bybx修正公式修正因子求b b1 1、b b0 0智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用误差模型修正系统误差 零点校准先令输入端短路,即S1闭合,此时有0 x0010byb 增益校准。令输入端接上标准电压,即S2闭合,此时有x=E,其输出为011bybE智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差

    11、的处理利用误差模型修正系统误差求出两个误差因子为0100111yyEbyyEb实际测量。令S3闭合,此时得到输出为y(结果),被测量的真值01001yyyyEbybx仪表在实际测量时,可在每次测量之初先求出b0和b1,然后在采样,再按上式校正。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差离散数据近似校正模型简化数学模型逼近法代数插值法最小二乘法智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差1.代数插值nnyxfyxfyxf)(,)(,)(1100 要找到一个函数 ,使得 在 处与 相等。这就是插值问题。)(xg)(xg),10(nixi,)

    12、(ixf就是 的插值函数,称为插值点。在a、b区间可以用 代替 。)(xg)(xfix)(xg)(xf智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差)(xg怎么选择合适的多项式、对数函数、指数函数、三角函数等。多项式是最容易计算的一类函数。)(xg)(xPn选择为n次多项式,并记为n次多项式为iniinnnnnxaaxaxaxaxP00111)(去逼近f(x),使Pn(x)在节点xi处满足niyxfxPiiin,1,0)()(多项式的次数由逼近精度逼近精度来确定nnnnnnnnnnnnnnnnyaxaxaxayaxaxaxayaxaxaxa01111101111111

    13、001011010未知数线性插值抛物线插值分段插值多项式插值智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差(1)线性插值:从一组数据(xi,yi)中选取两个有代表性的点(x0,y0)和(x1,y1),然后根据插值原理,求出插值方程 01101001011)(axayxxxxyxxxxxP010001011,xayaxxyyaVi=|P1(Xi)f(Xi)|,i=1,2,n,若在x的全部取值区间a,b上始终有Vi(为允许的校正误差),则直线方程P1(x)=a1x+a0就是理想的校正方程。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理案例分析:0490的镍铬镍铝热电偶分

    14、度表如表。若允许的校正误差小于3,分析能否用直线方程进行非线性校正。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理案例分析:0490的镍铬镍铝热电偶分度表如表。若允许的校正误差小于3,分析能否用直线方程进行非线性校正。取A(0,0)和B(20.21,490)两点,按式可求得a1=24.245,a0=0,即,此即为直线校正方程。显然两端点的误差为0。最大校正误差在x=11.38mV时,此时P1(x)=275.91。误差为4.09。另外,在240360范围内校正误差均大3。即用直线方程进行非线性校正不能满足准确度要求。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差(2)

    15、抛物线插值(二阶插值)在一组数据中选取(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2)三点,相应的插值方程2120210121012002010212)()()()()()()(yxxxxxxxxyxxxxxxxxyxxxxxxxxxP 提高插值多项式的次数可以提高校正准确度。考虑到计算这一情况,多项式的次数一般不宜取得过高。案例分析:现仍上题所列数据说明抛物线插值的个体作用。节点选择(0,0),(10.15,250)和(20.21,490)三点。xxxxxxxP02.25038.0490)15.1021.20(21.20)15.10(250)21.2015.10(15.10)21.20()(2

    16、2 可以验证,用此方程进行非线性较正,每点误差均不大于3,最大误差发生在130处,误差值为2.277。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差(3)分段插值法对于系统误差非线性程度严重或存在较宽测量范围时,可采用分段直线方程来进行校正。分段后的每段非线性曲线用一个直线方程来校正,即:分段节点之间距离是否相等等距节点:非线性特性曲线曲率变化不大 的场合。非等距节点:曲率变化大和切线斜率大的非线性曲线智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差 案例分析:现仍上题所列

    17、数据说明分段插值的个体作用。节点选择(0,0),(10.15,250)和(20.21,490)三点。21.20 x15.1085.7x86.2315.10 x0 x63.24)x(P1第一段的最大误差发生在130处,误差值为1.278;第二段最大误差发生在340处,误差1.212。显然与整个范围内使用抛物线插值法相比,最大误差减小约1。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差2.最小二乘法 设被逼近函数为f(xi),逼近函数为g(xi),xi为x上的离散点,逼近误差为)()()(iiixgxfxV)(12inixV令 使最小,即在最小二乘意义上使V(xi)最小化

    18、,这就是最小二乘法原理。具体实现方法有直线拟合法和曲线拟合法。智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差 设一组测试数据,现在要求出一条最能反映这些数据点变化趋势的直线,设最佳拟合直线方程为01)(axaxg式中a1、a0为直线方程系数,下面求出直线方程系数a1、a0。令 )(iixfy有 20112112)()()(axayxgyxViniiiniiini(1)直线拟合法智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差分别对1、0求偏导数,并令其为0,得 niiiiniiixaayxaxaaya110111000)(20)(2联立求解,得

    19、2112111210niiniiniiniiiniiniixxnxyxxya2112111niiniiniiniiniiixxnyxyxna智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差(2)曲线拟合 自变量x与因变量y之间的单值非线性关系可以自变量x的高次多项式来逼近mmxaxaay10nmnmnnVxaxaay)(10111101)(Vxaxaaymm222102)(Vxaxaaymm对于n个实验数据对(xi,yi)(i=1,2,n),则可得如下n个方程 智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差(2)曲线拟合n1i2m0jjijin

    20、1i2im10minxayV)a,a,a(02211nikinjjijixxayakimiiiimmimimimiiimiiyxyxyaaaxxxxxxxxn102112解即为aj(j=0,m)的最佳估计值智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用离散数据修正系统误差 上题取三点(0,0),(10.15,250),(20.21,490),采用分段直线拟合,拟合系数用最小二乘法求取。在3个节点之间求出两段直线方程:xaay110115.100 xxaay120221.2015.10 x根据最小二乘法直线拟合系数公式,分别求出122.001a05.902a57.2411a83.2312a

    21、经验证,第一段直线最大绝对误差在130,误差0.836;第二段最大绝对误差在250,误差为0.925 智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用标准数据校正系统误差 当难以进行恰当的理论分析时,未必能建立合适的误差校正模型。但此时可以通过实验,即用实际的校正手段来求得校正数据,然后把校正数据以表格形式存入内存。实时测量中,通过查表来求得修正的测量结果。获取校正数据建立表格实际测量查表校正智能仪器的系统误差的处理智能仪器的系统误差的处理利用标准数据校正系统误差(1)在仪器的输入端逐次加入已知的标准电压x1、x2、xn,并测出仪器对应的输出量y1、y2、yn。(2)将输出量y1、y2、y

    22、n存入存储器中,它们的地址分别与x1、x2、xn对应,这就建立了一张校正数据表。(3)实际测量时,根据仪器的实际输入量值x访问存储器的相应的地址,读出其中的y值,即得到经过修正的被测量值。(4)若实际输入值x介于某两个标准点xi、xi+1之间,为了减小误差,还要再作内插计算来修正,最简单的内插是线性内插,当 yiyM2,设它们的满量程输出是相同的。测量时,总是1#传感器先投入工作,2#处于过载保护状态,待软件判别确认量程后,再置标志位,选取量程M1或M2。此方案适合传感器价格便宜的测量仪器。测量算法测量算法非数值运算非数值运算查表查表排序排序数值运算数值运算随机误差随机误差限幅滤波限幅滤波滤滤

    23、波波中值滤波中值滤波平均值滤波平均值滤波算术平均值算术平均值递推平均值递推平均值加权递推平均值加权递推平均值低通滤波低通滤波高通滤波高通滤波系统误差系统误差误差修正模型误差修正模型离散数据离散数据代数插值代数插值最小二乘法最小二乘法校正数据校正数据粗大误差粗大误差拉伊达准则拉伊达准则格拉布斯准则格拉布斯准则量程量程自动自动切换切换标度标度变换变换线性标度线性标度(公式)(公式)非线性标度非线性标度智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合控制和信息融合计算机自主移动装配机器人装配机械手力觉传感器触觉传感器视觉传感器超声波传感器激光测距传感器智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器

    24、信息融合控制和信息融合计算机自主移动装配机器人装配机械手力觉传感器触觉传感器视觉传感器超声波传感器激光测距传感器怎么能利用视觉1、2及超声波传感器进行地标识别呢?智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合视觉1 视觉2超声波测距红外传感器融合定位多传感器信息融合充分利用不同的时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术按时间序列获得多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合(1)硬件基础 多个或多类传感器系统(2)加工对

    25、象 多源信息(3)处理技术 计算机技术(算法)(4)融合目的 导出更丰富的有效信息,获得最佳协同效果,发挥多个传感器的联合优势,提高传感器系统的有效性和鲁棒性,消除单一传感器的局限性。(5)信息融合的特性 时、空特性和系统性智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合20世纪70年代末,多传感器数据融合迅速发展成为独立的学科,并在军事、民用领域得到了广泛的应用。现代战争要求各作战平台能互相支援,通力协作,以形成一个紧密结合的整体,最大限度地发挥整体合力。美军把信息融合作为发展各分系统的最基本要求,指出如果一个分系统不能融入到整个网络中,并与其他的系统互操作,那么它就不可能被采用。u军事

    26、领域智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合u 军事需求 随着新型武器(精确制导、远程打击等)的出现战场范围扩大(五维空间)必须应用多传感器系统:微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施(ESM),以及电子情报技术提供观测数据优化综合实时发现目标 获取目标状态估计识别目标属性分析行为意图态势评估威胁分析提供火力控制、精确制导、电子对作战模式和辅助决策等作战信息智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合战区导弹防御系统战区导弹防御系统飞行目标跟踪飞行目标跟踪虚拟战场虚拟战场战场监测战场监测士兵机器人士兵机器人智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合u 民用领域机器手机器手跳舞机器人跳舞机器人星球车星球车遥感遥测遥感遥测智能交通智能交通无土栽培无土栽培智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合多传感器信息融合的融合过程信号获取数据预处理特征提取融合计算提高信噪比数据相关技术估计理论识别技术智能仪器的多传感器信息融合智能仪器的多传感器信息融合

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