基于卡爾曼濾波器的堆煤傳感器設計

【摘要】針對基于行程開關的堆煤傳感器由于行程開關易受煤塵侵擾、潮氣銹蝕等外部環境的影響而常常不能及時準確地監測到堆煤故障信號的不足，提出了一種基于加速度傳感器和角速度傳感器的新型礦用本安型堆煤傳感器的設計方案。該傳感器將角度信號和角速度信號利用卡爾曼濾波算法進行融合，得到快速、準確的當前角度信號。在煤剛開始堆積時就將該故障信號傳送至膠帶輸送機保護控制系統，防止煤炭持續堆積，達到保護膠帶的效果。實際應用表明，該傳感器運行穩定，可靠性高。

【關鍵詞】加速度傳感器；角速度傳感器；卡爾曼濾波；堆煤傳感器

1.引言

膠帶輸送機廣泛應用于礦山企業的井下巷道、礦井地面運輸系統、選礦廠等場所。一旦膠帶輸送機發生堆煤事故，如不及時發現并停車，煤炭將很快淹沒輸送機機頭，嚴重損壞設備，甚至危及人員安全。大多采用堆煤傳感器對膠帶輸送機進行保護。現有的堆煤傳感器可大致分為3類：

（1）基于行程開關的堆煤傳感器，由于煤礦環境復雜，易受煤塵濕氣等外部環境影響常常不能及時準確報警，其耐用性、靈敏度、可靠性都不十分理想；

（2）基于水銀開關或煤油開關的堆煤傳感器，無法實現全方位的高精度的測量，自身抗干擾能力差；

（3）基于電極式原理的堆煤傳感器，它需要定期清理電極座過多的煤，尤其是噴水后應將煤塵和水擦干凈，維護頻率高。

針對上述傳感器存在的問題，筆者提出了基于慣性導航卡爾曼濾波算法，將加速度傳感器和陀螺儀傳感器的信號進行有效的融合，獲得精確的角度信號[1-3]。

筆者設計的堆煤傳感器利用加速度計的三維角度測量功能，再加上三維陀螺儀角速度信號的修正，真正實現了全方位高精度測量，避免了煩瑣的維護；合理的抗干擾措施，減少了現場干擾引起的誤動作，事故發生時能及時輸出準確信號，停止膠帶輸送機的運轉，防止故障的繼續擴大。

2.傳感器電路設計

2.1 傳感器電路

加速度傳感器采用美國飛思卡爾公司的MMA7361傳感器。三軸加速度傳感器是一種可以對物體運動過程中的加速度進行測量的電子設備，可以用來對物體的姿態或者運動方向進行檢測，芯片集成度高、所需外圍電路很少。其典型電路如圖1所示：

圖1 MMA7361典型電路圖

角速度信號通過陀螺儀獲取，陀螺儀選用日本村田公司ENC-03。其價格低，性能優異。外圍電路只需要一個運算放大器即可，典型電路如圖2所示：

圖2 ENC-03陀螺儀典型電路

運放的輸出電壓接mcu的ad采集。

在堆煤傳感器設計中，需要進行3維檢測，因此需要3個ENC-03，分別安裝在xyz三個方向。

2.2 微處理器電路

要準確的獲得堆煤傳感器的姿態，需要把加速度傳感器的信號與陀螺儀的輸出信號進行融合。這個過程需要大量的浮點運算。對處理器的性能有一定的要求。

處理器采用飛思卡爾公司生產的16位單片機MC9S12XS128，完成數據融合計算，獲得最終的角度信息。該芯片采用的是3.3V-5V供電，芯片內部含有128K的Flash，8K的RAM，8路12位AD，其功能模塊如圖3所示。

圖3 MC9S12XS128處理器功能模塊

3.卡爾曼濾波

卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器，它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測量中，估計動態系統的狀態，卡爾曼濾波器是一個最優化自回歸數據處理算法。他的廣泛應用已經超過30年，包括機器人導航，控制，傳感器數據融合甚至在軍事方面的雷達系統以及導彈追蹤等等[4]。

MMA7361輸出的模擬電壓信號對應的是當前的角度值，實際中的堆煤傳感器不會靜止不動，這樣加速度計得到的加速度值中也必然包括了動態的加速度分量，直接使用傳感器的輸出值必然會給系統帶來誤差，加速度原始信號靈敏度很高，也就是有很多毛刺，所以單純靠加速度計來測量堆煤傳感器的傾斜角度是不能滿足要求的。

ENC-03陀螺儀具有良好的動態性能，所以在系統中引入了它，與加速度計一起進行數據融合，實時測量得到準確的傾斜角度。

將兩個傳感器的信號進行有效的融合采用卡爾曼濾波算法。

3.1 濾波基本原理

卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的最佳準則，來尋求一套遞推估計的算法，其基本思想是：采用信號與噪聲的狀態空間模型，利用前一時刻的估計值和當前時刻的觀測值來更新對狀態變量的估計，求出當前時刻的估計值。它適合于實時處理和計算機運算。

卡爾曼濾波過程可分為兩個部分：狀態更新和測量更新。狀態更新方程及時地由當前系統狀態和噪聲方差估計出下一步的系統狀態（先驗估計）；而測量更新方程則負責反饋，將新的測量信號加入已經在狀態更新方程中得到的先驗估計狀態，并最終得到系統狀態的后驗估計。

經過融合后角度，保持了良好的實時性，同時有效的避免了振動產生的毛刺影響。

卡爾曼濾波的計算過程如圖4所示：

圖4 卡爾曼濾波計算過程

3.2 卡爾曼濾波的計算過程

五個公式便是卡爾曼濾波的五條數學公式：

以上五個公式，是矩陣形式。雖然可以在MATLAB里進行仿真，但是卻不能使用單片機進行有效運算。需要將卡爾曼濾波矩陣形式轉化為方程形式：

然后用C語言編程實現，由MC9S12XS128處理器完成運算，得到最終的角度值。

將原始的加速度傳感器數值和濾波后的數值用Matlab繪制出來，如圖5所示。橫坐標為采樣點個數，縱坐標為角度。

圖5 濾波后的角度

經過卡爾曼濾波后，系統的輸出角度變得很平滑，不會受到各種震動干擾的影響。

3.3 卡爾曼濾波與滑動平均濾波方法的比較

常有的濾波方法還有滑動平均濾波法。其屬于比較簡單的濾波算法，它是（下轉封三）（上接第137頁）把連續取N個采樣值看成一個隊列，隊列的長度固定為N，每次采樣到一個新數據放入隊尾，并扔掉原來隊首的一次數據.（先進先出原則）把隊列中的N個數據進行算術平均運算，就可獲得新的濾波結果。它的優點是對周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高；適用于高頻振蕩的系統。缺點是靈敏度低對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差；不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差；不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合。

為了比較數字互補濾波器與卡爾曼濾波器的性能優劣，筆者做了對比實驗：

第一個試驗就是將系統傾斜指定的角度，讀取兩種濾波算法得到的角度計算值，兩者的角度計算基本都可以滿足要求。

第二個實驗，是要測試兩個濾波器的響應速度，將系統快速旋轉30度左右，保持一會，然后再反方向轉到原來位置，然后進行對比。

圖6（橫坐標為采樣點個數，縱坐標為角度。）即為兩種濾波算法得到的曲線，其中紅色的為卡爾曼濾波得到的曲線，藍色的為數字互補濾波得到的曲線，由此圖可以很明顯地看出，紅色的曲線具有更快的反應速度，說明卡爾曼濾波器和數字互補濾波器相比對角度的跟蹤能力更強。另外，縱觀整個曲線可以看出，紅色的曲線比較平滑，而藍色的曲線在下降沿的拐角處出現了一個凸起，說明卡爾曼濾波器更加穩定。

圖6 卡爾曼濾波與互補濾波對比

經過實驗驗證，卡爾曼濾波器在快速性和穩定性方面都比數字互補濾波器性能優越。因此本系統最終選擇使用卡爾曼濾波來計算堆煤傳感器的傾角，也得到了理想的效果。

4.總結

本傳感器基于半導體芯片設計，使傳感器結構簡單，且有較好的密閉性和耐用性，實現了全方位高精度測量，避免了傳統的堆煤傳感器由于煤礦井下的潮氣腐蝕、煤塵侵擾等環境因素造成的影響和電極式堆煤傳感器定期清除煤塵的麻煩；結構和電路上均考慮并減少現場風吹或者煤塊擊打而造成的信號干擾，抗干擾能力強。在實際測試中取得了很好的效果。

參考文獻

[1]孫君，崔凱.基于水銀開關的礦用本安型堆煤傳感器的設計[J].工礦自動化，2011（5）：74-75.

[2]沈樹國，孫益.井下帶式輸送機綜合保護控制裝置[J].煤炭技術，2002（8）：22-23.

[3]趙德月.基于MSP430F2012單片機的煙霧傳感器的設計[J].工礦自動化，2011（8）：110-112.

[4]陸芳，劉俊.卡爾曼濾波在陀螺儀隨機漂移中的應用[J].微計算機信息，2007，23（8-2）：222-224.