傳感器動態誤差分析與修正方法

摘 要：本文分析介紹了傳感器動態測試中所涉及到各種誤差，以及多種動態測試中各種誤差的修正方法。

關鍵詞：動態測試；動態誤差；誤差修正

中圖分類號：TP212 文獻標志碼：A 文章編號：1671-7953(2009)02-0059-03

傳感器作為數據采集系統的前端單元，是自動獲取信息的重要裝置，其性能指標是衡量整個系統優劣的標準。傳感器的性能指標分靜態和動態兩大類。誤差理論與數理統計為靜態校準技術提供了較成熟的分析手段，因此靜態誤差的分析是成熟的。隨著科學技術的發展，在越來越多的情況下，需要測量動態非電量，或者需要在運動過程中測量非電量.這就要求動態測試要有足夠的精度，并能夠準確、迅速地反映被測參數的變化，這就需要傳感器具有較好的動態特性。本文介紹了傳感器動態測試中的誤差及修正方法。

1 動態測試誤差的分析

動態測試誤差是動態測試中首先要考慮的問題。動態測試誤差按一般定義是：動態測試結果減去被測量的真值，該真值常用約定真值。動態測量誤差和動態測量數據都是測量時間的函數。故動態測試誤差能夠反映如下問題：1）被測變量的變化特性；2）引起動態測試誤差的外界擾動；3）測試系統偏離理想狀態下的動態特性引起的影響。

動態誤差可分為一般定義下的系統誤差、隨機誤差和粗大誤差(即反常誤差)三種類型。其中：系統誤差主要是由具有確定性變化規律的那些誤差因素造成的，它表現為時間的確定函數(包括常量)；隨機誤差是由多種偶然性的誤差因素造成，它表現為時間的隨機函數；粗大誤差是由偶然的，個別的反常因素造成的，它有時表現為個別粗大值，有時表現為在某一小區間內出現一片特大值，有時也會周期性和不定期的重復出現這種值。通常三者均混雜在動態測試數據中，需通過數據處理將它們分開。

2 動態誤差的修正

以前介紹動態誤差修正方法時，由于數學上的困難，通常忽略了隨機誤差和反常誤差，只是修正動態測試數據中的系統誤差.本文則全面考慮了動態測試數據中可能包含的各種誤差，并提出了一種可行地消除各種誤差的方法。

2.1 粗大誤差的剔除

粗大誤差的剔除一般使用兩種準則，一是拉依達準則，又稱3δ準則。該準則的特點是簡單實用。但當測量次數N《10時，該準則失效，不能判別任何粗大值；二是格羅布斯準則，該準則是由數理統計方法推導出的比較嚴謹的結論，具有明確的概率意義。

2.2 動態誤差中隨機誤差的數字濾波方法

隨機誤差為隨時間改變的干擾信號所引起的動態誤差。 動態誤差中隨機誤差不能象粗大誤差那樣可以通過限定范圍的方法剔除。夾雜在測量值中的隨機誤差是很難發現和剔除的。我們可以用如下兩種方法來濾除動態誤差中的隨機誤差。

2.2.1 遞推平均濾波法

隨著計算機運算速度的迅速加快，以及存儲器容量的不斷增大，完全可以達到實時測量所需要的速度。在存儲器中，開辟一個區域作為暫存隊列使用，隊列的長度固定為N，每進行一次新的測量，把測量結果放人隊尾，而扔掉原來隊首的那個數據，這樣在隊列中始終有個“最新”的數據，這就是遞推平均濾波法。

N項遞推平均濾波法為：

遞推平均項數的選取是比較重要的環節，N選的過大，平均效果好，但是，對被測參數的變化反應不靈敏;N選的過小，則對隨機誤差的濾波效果不顯著.所以，要根據系統的要求對N做適當的選擇。

2.2.2 加權移動平均濾波法

遞推平均濾波法最大的問題是，隨著隨機誤差的消除，有用信號的靈敏度同樣要被降低.因為，我們假設對于N次內的所有采樣值，在結果中所占的比重是均等的。用這樣的濾波算法，對于時變信號會引人滯后。N越大，滯后越嚴重。為了增加新的采樣數據在滑動平均中的比重，以提高系統對當前采樣值所受干擾的靈敏度，可以對不同時刻的采樣值加以不同的權，通常越接近現在時刻的數據，權取的越大。然后再相加求平均，這種方法就縣加權移動平均濾波法

N項加權移動平均濾波法為：

3 系統誤差的數字修正法

系統誤差主要由具有確定性變化規律的那些誤差因素造成的，如檢測系統中各環節存在慣性、阻尼及非線性等原因和動態測試時造成的誤差，它表現為時間的確定函數。

3.1 頻域修正法

若被測傳感器為一個壓力傳感器，將其作動態標定實驗。將被標定的壓力傳感器和一個“參考”壓力傳感器相比較，而參考壓力傳感器應具有理想的動態特性。因為壓電式壓力傳感器具有相當高的穩定性、精度和固有頻率，故被作為參考壓力傳感器。從低頻到高頻不斷改變正弦壓力信號的頻率，測得一系列不同頻率下的被測傳感器和參考傳感器的幅值比和相位差，從而得到了被測壓力傳感器的幅、相頻特性，得到傳感器的頻率響應函數H（jω）。再對實際測得的信號y（t）進行傅立葉變換得Y（jω）。由傅立葉反變換得：

利用傳感器差分方程形式的模型，用反濾波方法，直接測量結果恢復被測信號，效果較好。差分方程應能準確的描述傳感器的輸人、輸出關系。

4 結束語

在對動態數據分析時，可選擇適當方法對系統誤差進行補償和修正，應用加權移動平均濾波法求平均值以消除系統誤差，找出剩余誤差及粗大誤差，再進行處理可使被測數據更加準確。

參考文獻

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［2］ 史麗萍、孫寶元.傳感器誤差修正方法［J］.黑龍江大學自然科學學報，2003（3）.

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