IEEE1451智能传感器多传感信息自校正方法研究

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随着物联网信息时代的到来，智能传感技术的功能、内涵得到不断加强和完善，智能传感器的地位也越来越重要。智能传感器-般具有 自校正、自补偿、自诊断、多传感、存储和网络化通信等功能，其中传感信息的自校正是它的-个非常重要功能特点 J。

由于智能传感器发展非常迅速，为了统-不同厂家智能传感器的接 口与组网协议，IEEE传感技术委员会和美国国家标准技术研究所(NIST)联合制定了 IEEE1451智能变换器接口系列标准 J。通过该标准特有的变换器电子数据表格 TEDS(Transducers ElectronicData Sheet)校正引擎可实现多传感信息自校正 。

在很多复杂应用系统中，多传感信息之间经常存在信息耦合问题，因此多传感信息解耦补偿是多传感信息建模校正方法的研究热点之- J。目前多传感信息的解耦补偿方法主要包括：传递函数矩阵分析方法 和人工神经网络方法 及插值解耦方法l 。其中传递函数矩阵分析方法十分依赖于传递函数矩阵模型的准确辨识 ；人工神经网络的解耦方法利用神经网络的非线性映射能力进行解耦建模l ，但算法复杂，只适用于实时性要求不高的项目来源：广东省自然科学基金项目($2012040007521)；中国博士后科学基金项目(20070420779)；广州市科技计划项目(13200020)收稿 日期 ：2012-10-29 修改日期：2013-01-04212传 感 技 术 学 报atransducers.COB 第26卷系统。插值解耦方法则采用插值计算的方法实现对传感信息解耦计算，它无需限制样本点和分割数学模型，具有准确度高、收敛性好的优点 。根据IEEE 1451标准，校正引擎采用显式的解耦建模方式较容易与 TEDS标准形式实现统-，为此论文将在 IEEE 1451标准架构下，基于插值解耦方法，研究智能传感器的多传感信息 自校正方法。

1 智能传感器多传感信息自校正模型对于存在信息耦合的多个被测传感量，提出如图 1所示的 IEEE1451智能传感器多感信息 自校正模型。此模型中，智能传感器需要检测多个参量( 、R、s)，在图中用 Jt，l线框①、②、③分别表示n个传感元件组( 、月 、5 )，( 、 、5 )，，( R s )， 、R及 s之间存在相互信息耦合。

IEEE1451智能传感器在运行时先对各参量的传感输出信息进行初步自评估，以确保传感检测的可靠性，并可依此进行传感元件基本故障诊断。通过传感 元 件 输 出信 息 自评 估 可 保 证 STIM (SmartTransducer Interface Module)拈对多传感信息进行准确解耦校正的可靠性。

传感元件 - -IEEE 1451智能传感核心!-篮壁 !生 ÷---。

，- / - TEDSt 善 TI'L堕 -1， STIM NCAP . -J l - 1/z 数据：。 秀 解耦 存储· 处理7 g - /、[巫匦巫 7 ---L---传感信息自评估j图 1 IEEE1451智 能传感 器多感信息 自校正模 型图模型 中的 NCAP(Network Capable ApplicationProcessor)拈在运行中装载嵌入式系统，负责数据存储、网络通信等功能，NCAP与 STIM拈问通过TI(Transducer Independent Interface)接口实现短距离数据的同步传输。从图 1可知，IEEE1451多传感信息自校正模型具有 自诊断、自校正、多传感、存储和网络化通信等功能，以此研发的智能传感器符合实际应用与发展的需求。

2 传感信息自评估技术在实际应用中，智能传感器通常需要通过分析当前所有可用信息源，对自身工作性能、状态进行内部在线评估，以保障传感器可靠运行、准确检测，实现传感元件器件的故障诊断和自免疫1 ]。但若对所有信息源进行分析评估，对传感器的运算能力要求会很高，如果能获得被测信号的-些特殊信息，比如传感器信号特征(幅度范围等)、信号变化趋势等，则可使 自评估技术大为简化。由于 IEEE 1451智能传感器 TEDS预留的用户 自定义区域可用于记录传感元件的各种特殊信息，图2为结合 TEDS技术的传感信息自评估流程图。

STIMI TEDS I表 决器- 传感元件存在故障 l图 2 TEDS多信 息特征的传感信号 自评估流程 图在图2中，智能传感的STIM拈将传感器信号特征等以电子数据表格形式存储在 TEDS上，通过信号幅值评估、趋势评估等对传感输出信息分析评估，实现传感元件自身状态的判断。其基本原理为：事先获得被测信号的幅度范围M∈[ ， ]、变化率范围l dM/dt f≤△，将这些特征根据 IEEE1451标准定义写入 TEDS中，在工作时，传感信号通过表决器表决后，则利用传感元件的实际输出特征在 STIM中与TEDS既定特征信息进行比较判断即可。若信号幅值M [ ， ]或l dM/dtl>△，则传感检测信息不可靠，传感元件可能发生故障，从而启动自免疫功能，屏蔽其输出。其中在应用中l dM/dt f的计算可按-定周期对传感信号进行微分运算得到。

传感信息自评估的各传感信息特征的TEDS配置表如表 1所示，其中MaxRate”为定义的某传感元件的信号最大变化率值 (4 byte)，而字段项HiLim”、LoLim”(4 byte)则分别对应某路传感检测信号的幅度上、下限值。

表 1 信号自评估的TEDS配置表第2期 叶廷东，黄国健等：IEEE1451智能传感器多传感信息自校正方法研究 2133 基于rI1ImS的传感信息解耦校正方法 数据'然后对多传感信息的进行传感解耦校正计算。

为了表示的方便，设待测物理量 ， ， ，，，间存在信息耦合，若要根据传感耦合模型 Yi ( ，，， )，获得 Y。fl( )特征函数，则可根据作者在文献[12]中提出的多传感信息插值解耦方法原理，实现对多传感信息的解耦校正。为了更好理解多传感信息的插值解耦数学原理，用图3所示的四维空间耦合例来描述其插值解耦过程。

图 3 多传 感信 息插值 解耦 原理 图图3中，取传感量 2为 ∞，， 2 ， 2 1)，， 2m，3为 30，， ， 川1]，， 3 进行组合试验标定，得到、 ，组合因素下的若干条特性曲线 y1 ( ， ， 。，)( 0，1，，m)。在多传感信息解耦过程中，先根据检测到的 值进行判断，若 ， ∈[ 。 ， ，十。 ]，则利用-元函数插值方法(如分段线性插值)，得到 ， 时的特征曲线 fix ， ， 。 )(图中曲线 c0，，C -，C )，再根据检测到的 值进行判断，若 ∈[ ： ， ： ]，则根据获得的曲线 Cn，，C -，C ，再次利用-元函数插值，得到 时的特征曲线 ylfix ， ， )(图中曲线B )，最终得到 与 在任意环境 、X3t下二维特征曲线，实现信息解耦。

基于上述插值解耦方法，校正 TEDS配置的重点将是把各传感器的标定点数据 (i≤n， ≤m)作为校正引擎的插值参数，把这些标定点的数据以矩阵数据表格形式输入 TEDS中，根据 IEEE 1451标准，采用分段多项式函数作为校正引擎：D(1)D(2) ，J(n)f(X ，X：，， )∑∑∑ c ，， × 0 0 P0[ 。-日，] [ 2-H2] [ -日 ] (1)式中，瓦 为传感器 的输出变量值； 为输出变量的修正值；D(12)为输出变量的阶数，应用中-般采用二阶即可；c ， - ， 为多项式每-项的系数。智能传感器在实际运行中，校正引擎先从 TEDS读取标定点的4 试验与分析图4(a)为研制的 IEEE1451网络化智能传感器装置 STIM拈。为了评价网络化智能传感器装置自评估技术的有效性，实验利用传感信号波形特征，模拟了五个网络化智能传感器装置中温度传感元件的幅度、变化率评估。

模拟信号接入传感元件状态信号灯(a)网络化智能传感器装STIM拈(b)J 网络化智能传感器装置买验系统框图图4 基于IEEE1451网络化智能传感器装置 STIM拈及其 实验 系统框 图试验时将热敏传感元件(-50 oC～300 oc)的量程范围和其对应电阻的下限值 803.063 n～上限值 2120.515 Q，以及变化率范围，输入智能传感器装置的 TEDS中；然后用 STIM拈驱动传感器接人拈中的片血关、程控电阻，来实现传感信息的输出控制，观察此时传感器 自评估的故障免疫响应。

图5为试验所得温度传感元件的 自评估数据曲线图，横坐标为试验序号，纵坐标为温度值。图中传感器 s。、s 产生了超限故障，传感器 S 在信号 5与 6，25与26间产生了变化率超限故障，装置在检测到传感器超限时，实时启用了故障免疫响应，屏蔽其信号输出，并给出相应的状态提示。

S1S2S3S4S5故障214传 感 技 术 学 报、nvw.chinatransducers.oom 第26卷图4(b)为网络化智能传感装置实验系统框图，装置在使用前需要进行标定以获得 TEDS校正参数，然后通过现场以太网络就可实现对各个监测点的网络化检测。由于气体乙醇浓度的检测应用广泛，且它受到温度、湿度因素影响，其检测是-个典型多维传感信息耦合实例，下面针对气体乙醇浓度的检测开展多传感信息解耦校正的试验研究。

在检测试验时，配置-定浓度的液态乙醇液，置于精馏反应塔釜内，然后将-组乙醇气敏、温度、湿敏传感器装在釜顶的传感器接人口内。通过逐步点滴添加乙醇和加热塔釜的方式实现对校正标记数据的标定，然后将这些标定点的数据可以以矩阵数据表格形式输人 TEDS中，表 2为3通道的插值解耦校正TEDS配置信息表。为了便于网络化传输，表2中传感检测值(输入通道)全部以频率值表示，通道 1、2、3分别接乙醇、湿度、温度传感器，采用2阶 1段多项式函数即可实现对多传感信息插值解耦校正。

表 2 三通道插值解耦校正 TEDS配置信息表图6(a)为气敏乙醇传感器的输出频率曲线，智能传感装置校正引擎从 TEDS读取标定点的数据，利用插值解耦原理进行反复插值计算，即可得到图6(b)所示的气敏乙醇传感器的信息解耦曲线，其最大解耦检测误差为±0.601%，解耦时间为28.5 ms，具有良好检测准确度和实时性。

(a)乙醇传感检测曲线 (b)乙醇传感解耦曲线图6 乙醇传感器检测及解耦曲线5 结论(1)基于 IEEE1451标准，可建立-种通用的多传感信息 白校正模型，它具有自诊断、自校正、多传感、存储和网络化通信等功能。基于该网络化的IEEE 1451智能传感器模型，将可提高传感器系统的开发质量，减少开发时间。

(2)基于传感元件输出信号额定特征，可从信号幅度、变化趋势，甚至信号预测等方面进行传感器故障判断，并实现对故障的自免疫处理，试验证明传感元件的自评估技术可有效提高智能传感器系统和自校正的可靠性。

(3)对多传感信息耦合模型 YIfa( ， ，， )，可通过反复多次的-元函数插值实现任意环境因素下多传感信息的解耦校正。基于该原理，可建立基于特定TEDS格式的校正引擎，试验表明通过该解耦校正引擎，可实现对多传感耦合信息的良好校正补偿，提高检测准确度。