0 引 言

　　現代測量系統(tǒng)中，傳感器的工作性能直接影響整個系統(tǒng)。由于受外界因素的影響，傳感器大多具有非線性特性，致使測量儀表或系統(tǒng)的輸入與輸出之間不能保證很好的線性關系。除了采取硬件補償電路外，對于軟件補償算法的研究受到更多的重視。由于受數據總線寬度和工作頻率的影響，軟件算法補償的研究更多是在計算機上仿真實現的，而現場的測量系統(tǒng)往往建立在單片微處理器的基礎上。微電子技術的迅速發(fā)展，使得集成電路設計和工藝技術水平得到很大的提高，片上系統(tǒng)(system on a programma-ble chip，SOPC)技術把系統(tǒng)的處理機制、模型算法和電路設計緊密結合，在單片芯片上實現復雜系統(tǒng)的全部功能?；贔PGA的SOPC技術，軟件算法修改和硬件平臺結構調整都是在線可編程的，其靈活性和可靠性是其他單片微處理器無法比擬的。本文采用ALTERA公司提供的SOPC技術，研究傳感器的非線性軟件校正的算法實現。

　　1 非線性軟件校正原理

　　一個受多個參量影響的傳感器系統(tǒng)可表示為y=f(x，t1，t2，…，tk)，其中，x為待測目標參量，t1，t2，…，tk為k個非目標參量，y為傳感器輸出。為了消除非目標參量對傳感器輸出的影響，一般采用逆向建模的方法。實際測量的數據，由于受非目標參量的影響，它與目標參量之間的函數關系不再是線性的。逆向建模的目的是通過非線性映射，把非線性函數關系x=f-1(y，t1，t2，…，tk)向線性函數關系x=y／A逼近。在模型中，測量數據和非目標參量的測量值作為輸入，目標參量的線性值作為模型的輸出，按照一定的算法原則，不斷調整模型的參數，使得模型輸出誤差在允許的范圍之內。

　　在本系統(tǒng)中，選用模擬溫度傳感器AD590作為校正目標，數字溫度傳感器DS18B20測量值作為模型的期望輸出，氣體傳感器TGS813測量值為非目標參量輸入。系統(tǒng)采用ALTERA公司CYCLONEⅡ系列的EP2C35F672 FPGA作為核心處理器，采用QUARTUS-Ⅱ自帶的SOPC Builder開發(fā)包作為算法的調試環(huán)境，在FPGA其內部實現測量數據的智能處理。

　　2 系統(tǒng)方案實現

　　2.1傳感器調理電路

　　AD590是美國模擬器件公司生產的單片集成兩端感溫電流源，流過器件的電流(μA)等于器件所處環(huán)境的熱力學溫度(K)度數，AD590隨溫度變化輸出的是電流信號，需要將其轉換為電壓信號。由于AD590靈敏度高，受環(huán)境的影響大，在使用前需要校正。在本文中，利用神經網絡算法對AD590的輸出進行了校正。

　　DS18B20是Dallas半導體公司推出的一線式數字化溫度傳感器，可以程序設定9～12位的分辨力，精度為±0.5℃。本文采用外接電源模式，12 bit數據輸出格式。

　　TGS813是一種由SnO2材料組成的燒結體半導體氣體傳感器，屬于一種廣譜性氣敏元件，對多種氣體敏感，對不被檢測氣體不敏感；由于輸出電壓最高可以達到+9 V，而后級模擬數字轉換電路的輸入電壓不超過+5 V，所以，使用前需要調整分壓電阻器的阻值。

　　2.2模擬數字轉換電路

　　來自傳感器的模擬信號，在送入模擬數字轉換電路之前，由于器件的輸入阻抗比較低，而傳感器的輸出阻抗較高，不能直接把模擬信號送入模擬數字轉換電路。本文采用TLC279構成電壓跟隨器，實現阻抗變換?？紤]到在FPGA實現的算法處理對數據的精度敏感，因此，系統(tǒng)選用了四路模擬量輸入的12 bit串行數據輸出的TLV2544作為模擬數字轉換電路的核心芯片。

　　TLV2544是TI公司生產的高性能12位低功耗、高速(3.6μs)CMOS模數轉換器，具有采樣一保持功能，電源電壓為2.7～5.5V。TLV2544還具有3個輸入端和1個三態(tài)輸出端，可為最流行的微處理器串行端口(SPI)提供4線接口。器件在上電初始化時首先需要將初始化命令A000h寫入CFR配置寄存器，然后，對器件進行編程，其編程方法是在初始化命令A000h的低12位000h寫入編程數據以規(guī)定器件的工作方式。TLV2544具有4種轉換模式：單次模式、重復模式、掃描模式和重復掃描模式，可用模式00，01，10，11表示。圖1為TLV2544和單片機AT89C2051的接口電路。該電路采用外部基準，REFP與REFM之間接0.1μF和10μF2只去耦電容器。

　　各路信號送入微處理器AT89C2051，經串行口發(fā)送給系統(tǒng)板。微處理器的軟件設計主要是在接收到SOPC系統(tǒng)控制發(fā)送的采集命令(0x41H)，啟動TLV2544和DS18B20，將數據轉為ASCII碼發(fā)送。DS18B20和TLV2544都是12bit輸出，所以，每次發(fā)送9個ASCII碼，分別代表3個數據源的轉換結果。

　　2.3神經網絡校正算法

　　利用BP神經網絡實現非線性誤差軟件校正的文獻較多，但主要是基于PC機的仿真實驗。單片微處理器由于存儲容量和數據總線寬度的限制，網絡結構類型和計算精度只能控制在一定范圍之內。SOPC在大規(guī)模集成電路的基礎上，底層電路采用硬件描述語言實現，而軟件算法則在SOPC IDE調試環(huán)境下采用高級語言，如C語言實現。在本文中，SOPC系統(tǒng)板采用NIOS-Ⅱ軟核微處理器，32 bit總線，工作頻率為50 MHz，BP神經網絡采用動量法，在ALTERA公司提供的SOPC IDE調試環(huán)境下完成。算法處理結構如圖2所示。

　　3 算法測試

　　本文采用三層前向網絡，輸入層神經元2個，分別代表溫度傳感器ADS90和氣體傳感器TGS813輸入信號，DS18B20的測量值作為AD590的期望值，輸出層神經元1個，代表AD590的校正值。