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[導(dǎo)讀]采用FPGA的SOPC技術(shù)研究了傳感器非線性軟件校正的實現(xiàn)

0 引 言

   現(xiàn)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(guān)系。除了采取硬件補(bǔ)償電路外,對于軟件補(bǔ)償算法的研究受到更多的重視。由于受數(shù)據(jù)總線寬度和工作頻率的影響,軟件算法補(bǔ)償?shù)难芯扛嗍窃谟嬎銠C(jī)上仿真實現(xiàn)的,而現(xiàn)場的測量系統(tǒng)往往建立在單片微處理器的基礎(chǔ)上。微電子技術(shù)的迅速發(fā)展,使得集成電路設(shè)計和工藝技術(shù)水平得到很大的提高,片上系統(tǒng)(system on a programma-ble chip,SOPC)技術(shù)把系統(tǒng)的處理機(jī)制、模型算法和電路設(shè)計緊密結(jié)合,在單片芯片上實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的全部功能?;?strong>FPGA的SOPC技術(shù),軟件算法修改和硬件平臺結(jié)構(gòu)調(diào)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(shù),研究傳感器的非線性軟件校正的算法實現(xiàn)。

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(biāo)參量,t1,t2,…,tk為k個非目標(biāo)參量,y為傳感器輸出。為了消除非目標(biāo)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(shù)據(jù),由于受非目標(biāo)參量的影響,它與目標(biāo)參量之間的函數(shù)關(guān)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(shù)關(guān)系x=f-1(y,t1,t2,…,tk)向線性函數(shù)關(guān)系x=y/A逼近。在模型中,測量數(shù)據(jù)和非目標(biāo)參量的測量值作為輸入,目標(biāo)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(diào)整模型的參數(shù),使得模型輸出誤差在允許的范圍之內(nèi)。

    在本系統(tǒng)中,選用模擬溫度傳感器AD590作為校正目標(biāo),數(shù)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(biāo)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(diào)試環(huán)境,在FPGA其內(nèi)部實現(xiàn)測量數(shù)據(jù)的智能處理。

2 系統(tǒng)方案實現(xiàn)

2.1傳感器調(diào)理電路

    AD590是美國模擬器件公司生產(chǎn)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(xué)溫度(K)度數(shù),AD590隨溫度變化輸出的是電流信號,需要將其轉(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對AD590的輸出進(jìn)行了校正。

     DS18B20是Dallas半導(dǎo)體公司推出的一線式數(shù)字化溫度傳感器,可以程序設(shè)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(shù)據(jù)輸出格式。

    TGS813是一種由SnO2材料組成的燒結(jié)體半導(dǎo)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(dá)到+9 V,而后級模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換電路的輸入電壓不超過+5 V,所以,使用前需要調(diào)整分壓電阻器的阻值。

2.2模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換電路

    來自傳感器的模擬信號,在送入模擬數(shù)字轉(zhuǎn)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(shù)字轉(zhuǎn)換電路。本文采用TLC279構(gòu)成電壓跟隨器,實現(xiàn)阻抗變換??紤]到在FPGA實現(xiàn)的算法處理對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)輸出的TLV2544作為模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換電路的核心芯片。

     TLV2544是TI公司生產(chǎn)的高性能12位低功耗、高速(3.6μs)CMOS模數(shù)轉(zhuǎn)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A(yù)000h寫入CFR配置寄存器,然后,對器件進(jìn)行編程,其編程方法是在初始化命令A(yù)000h的低12位000h寫入編程數(shù)據(jù)以規(guī)定器件的工作方式。TLV2544具有4種轉(zhuǎn)換模式:單次模式、重復(fù)模式、掃描模式和重復(fù)掃描模式,可用模式00,01,10,11表示。圖1為TLV2544和單片機(jī)AT89C2051的接口電路。該電路采用外部基準(zhǔn),REFP與REFM之間接0.1μF和10μF2只去耦電容器。

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    各路信號送入微處理器AT89C2051,經(jīng)串行口發(fā)送給系統(tǒng)板。微處理器的軟件設(shè)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)源的轉(zhuǎn)換結(jié)果。

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2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法

    利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)非線性誤差軟件校正的文獻(xiàn)較多,但主要是基于PC機(jī)的仿真實驗。單片微處理器由于存儲容量和數(shù)據(jù)總線寬度的限制,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類型和計算精度只能控制在一定范圍之內(nèi)。SOPC在大規(guī)模集成電路的基礎(chǔ)上,底層電路采用硬件描述語言實現(xiàn),而軟件算法則在SOPC IDE調(diào)試環(huán)境下采用高級語言,如C語言實現(xiàn)。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(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用動量法,在ALTERA公司提供的SOPC IDE調(diào)試環(huán)境下完成。算法處理結(jié)構(gòu)如圖2所示。

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3 算法測試
    本文采用三層前向網(wǎng)絡(luò),輸入層神經(jīng)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(jīng)元1個,代表AD590的校正值。

    本文共采集了70個樣本對數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采樣動量自適應(yīng)算法,剔除部分不符合要求的樣本,58個樣本作為訓(xùn)練樣本,8個樣本作為測試樣本。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用C語言編程實現(xiàn),由于微處理器與PC機(jī)相比,在工作頻率和總線結(jié)構(gòu)方面還存在很大差距,因此,在計算算法的誤差輸出時,本文采用的是各個訓(xùn)練樣本的絕對誤差的累加和,而不是均方根誤差,這樣,可以避免大量的乘法和開方運(yùn)算,否則,算法很難收斂。 作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動量法的重要參數(shù),如果學(xué)習(xí)率參數(shù)選擇的范圍比較窄,那么,網(wǎng)絡(luò)性能的隨機(jī)性特點(diǎn)就會非常明顯,不利于網(wǎng)絡(luò)的推廣應(yīng)用。圖3是選擇不同的學(xué)習(xí)率時網(wǎng)絡(luò)輸出誤差的變化情況。測試條件是動量系數(shù)為0.9,增益為1,隱含層節(jié)點(diǎn)6個,算法停止迭代的判斷條件是輸出絕對誤差累加和小于0.01。

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  圖4是58對訓(xùn)練樣本完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的測試結(jié)果。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能受隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)影響比較大,圖中數(shù)據(jù)是在不同隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)的條件下得到的,并與MATLAB軟件仿真得到的結(jié)果作了比較。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的條件:學(xué)習(xí)率為0.1,動量系數(shù)為0.9,增益為1,SOPC停止迭代的判斷條件是輸出絕對誤差累加和小于0.01,MATLAB停止迭代的判斷條件是均方根誤差小于0.0001,圖中,n代表隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)。

   由于采用的是12 bit的A/D轉(zhuǎn)換芯片,采集數(shù)據(jù)送入FPGA系統(tǒng)板后,經(jīng)過歸一化處理,數(shù)據(jù)類型發(fā)生變化。與MATLAB仿真軟件輸出結(jié)果保持一致,基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出取小數(shù)點(diǎn)后4位有效數(shù)字。由圖4可以得出:雖然在個別測試點(diǎn)上基于MATLAB軟件仿真結(jié)果優(yōu)于SOPC的輸出結(jié)果,但在隱含層節(jié)點(diǎn)對算法性能的影響程度上,基于SOPC技術(shù)的輸出受到的影響比較小,穩(wěn)定性好,這與SOPC技術(shù)采用32位字長有很大關(guān)系。
4 結(jié)論

     基于FPGA的SOPC技術(shù)不同于IC芯片設(shè)計,它是把已有的模塊資源組合成一個系統(tǒng),系統(tǒng)的功能直接由載體FPGA芯片實現(xiàn);它又不同于傳統(tǒng)的基于單片微處理器的系統(tǒng)設(shè)計,因為SOPC系統(tǒng)的微處理器性能和外圍接口控制電路都是由用戶編程設(shè)定的,因此,采用SOPC技術(shù)可以節(jié)省成本,提高資源利用率,縮短開發(fā)周期和便于系統(tǒng)升級等特點(diǎn)。本文采用基于FPGASOPC技術(shù)研究了傳感器線性軟件校正的問題。算法的測試結(jié)果證實了方法的可行性。


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