基于雙通道異步采樣的振動傳感器測量方法

肖棟林， 吳　賓， 向　函

(浙江大學 生物醫學工程與儀器學院，浙江 杭州 310027)

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基于雙通道異步采樣的振動傳感器測量方法

肖棟林， 吳賓， 向函

(浙江大學 生物醫學工程與儀器學院，浙江 杭州 310027)

摘要:高精度振動傳感器數字閉環系統對采樣精度和實時性有很高的要求。為了解決測量環節中采樣速率和精度相互制約的問題，提出一種對振動傳感器信號進行雙通道異步采樣，在高速通道進行自適應Kalman濾波，同時利用低速通道的數據進行實時精度補償的測量方案。考慮到數字閉環系統對采樣率、高精度和實時性的要求，詳細設計了雙通道異步測量電路和異步數據融合算法。仿真實驗表明:該方法精度上比傳統方法有了明顯提高，并且實時性優于傳統的抽樣率變換方法。

關鍵詞：振動傳感器； 雙通道異步采樣； 自適應Kalman濾波； 最優加權; 測量方法

0引言

振動傳感器的數字化與智能化是當前的一種發展趨勢，其數字化閉環系統主要包含測量環節、數字控制環節和反饋環節三個部分。測量環節主要由檢測電路、A/D轉換器(ADC)及后續數字信號處理部分組成，作為直接實現部分，其對系統精度的制約體現在：首先，測量環節的精度直接影響系統的輸出精度，低精度的ADC無法滿足高精度的數字化要求；其次，測量環節的采樣速率會影響系統的控制難度，低采樣率的ADC會加大系統的反饋控制難度；最后，測量環節的信號處理會影響系統的實時性，信號處理的耗時會要求數字控制環節中增加額外的遲滯補償，不利于系統的實時控制。因此，測量環節的設計需要兼顧高精度、高采樣率和強實時性的要求。

在高精度測量環節中，ADC的轉換速率和精度始終是一對相互制約的關系，單片ADC很難同時滿足高采樣率和高精度的要求，例如:TI的ADS1281是目前精度最高的ADC之一，但采樣率超過8 kHz時噪聲急劇增加。而若以低采樣率工作，當待測信號頻率增大時，由于單周期采樣點數的減少導致控制難度加大，系統的幅值不確定度和諧波總失真度會迅速下降[1]。為了突破采樣率與精度的限制，傳統方法大都采用基于抽樣率變換的純數字方法或基于多通道采樣理論的多片ADC并行采集方法，如時間交織采樣、正交鏡像濾波器組、混合濾波器組等[2～4]。這些方法在實時性要求不高的場合能取得一定效果，但是在實時性要求很高的高精度系統中，這些方法存在精度低、時滯長、控制中心計算負荷大的缺點[5,6]。

為了解決當振動傳感器輸出頻率增大時的采樣率與精度制約，本文設計了一種對振動傳感器輸出信號進行雙通道異步采樣的測量方法。兩通道分別采用低速高精度的ADC和高速低精度的ADC進行測量，最后利用自適應Kal-man濾波器進行異步數據融合。仿真結果表明:該方法能兼顧高采樣率和高精度的要求，從而降低振動傳感器輸出頻率增大時的控制難度，此外，相比于傳統的抽樣率方法，該方法具有很強的實時性，更適用于實時性控制場合。

1雙通道異步測量電路設計

圖1為雙通道異步測量電路示意圖。振動傳感器的輸出信號首先進入取樣電路進行取樣，取樣后的信號分成兩路，一路經過調理電路1進入ADC1，該通道的ADC采樣率低而精度很高；另一路經過調理電路2進入ADC2，該通道的ADC采樣率高而精度低。調理電路分開有利于滿足各通道ADC的最佳輸入范圍要求，為了使兩通道的信號相位嚴格匹配，這里的調理電路只進行幅度調整，如果要對輸入信號進行濾波，則可以在前端共用濾波電路。為了降低電路噪聲，提高測量精度，調理電路選用低噪聲、低溫漂的全差分放大器。

圖1　雙通道異步測量電路Fig 1　Dual channel asynchronous measurement circuit

2異步融合算法

振動傳感器經過雙通道采樣后，在信號處理環節進行異步數據融合。本文的異步融合算法主要包括兩個過程：首先，利用低速通道的高精度數據對高速通道進行實時精度補償；然后，對高速通道進行自適應Kalman濾波。

zk=WX=[w1,w2][z1,z2]T.

(1)

其中

(2)

圖2　采樣系統的異步融合算法流程圖Fig 2　Flow chart of asynchronous fusionalgorithm of sampling system

3仿真實驗

3.1仿真模型

3.2仿真結果

圖3是對振動傳感器的輸出信號進行測量的結果，分別對比了本文測量方案和傳統方法在振動傳感器輸出頻率為10,100,200Hz時的測量結果。其中傳統方法僅對高速通道的數據進行Kalman濾波處理，沒有低速通道的精度補償。從圖3可以看出：首先，兩種方法的采樣率都提高到與高速通道一致，這有利于降低反饋控制環節的難度，從而保證數字化系統的不確定度和諧波總失真指標；其次，本文方法比傳統方法具有更高的精度，由此可見本文方法在提高采樣率的同時，很好地保證了傳感器信號的測量精度；最后，實時性方面，從圖中可知，當振動傳感器輸出頻率為200Hz時，本文方法對信號仍然具有很高的跟蹤性能，而傳統方法則表現出明顯的相位延遲，這不利于反饋控制的實時性，因而本文方法更能勝任實時性要求高的場合。

表1是本文方法與傳統方法的量化比較結果，從表1可知，采用本文方法后，靜態方差提高了76.9 %，振動傳感器輸出信號在100Hz內時，本文方法比傳統方法提高了6dB左右，在輸出信號達到200Hz時，本文方法比傳統方法提高約3dB，由此可見本文方法很好地提高了振動傳感器信號的測量精度。

圖3　本文異步融合方法與傳統方法比較Fig 3　Comparison of method in this paper with traditional method

性能傳統方法本文方法性能提高靜態方差σ2(%)0.320.0776.910Hz輸出信噪比(dB)21.627.86.2100Hz輸出信噪比(dB)21.327.25.9200Hz輸出信噪比(dB)17.220.83.6

圖4為本文方法與精度相當的抽樣率變換方法對比圖，其中，抽樣率變換由4倍插值和20階FIR去鏡像濾波器組成，振動傳感器的輸出頻率為100 Hz。從圖4可知，雖然兩種方法精度相當，但是，抽樣率變換具有明顯的相位延時(大約10個高速采樣間隔)，這對于要求實現實時反饋控制的控制環節是極其不利的。

圖4　采用傳統抽樣率變換方法與本文異步融合方法比較Fig 4　Comparison of traditional sampling rate conversionmethod with method in this paper

4結論

本文針對高精度振動傳感器數字化過程中，測量環節中ADC的高精度與高采樣率相互制約的問題，提出了一種利用雙通道進行整數倍異步采樣的測量方案。在數據融合時，對高速通道進行自適應Kalman濾波，同時利用低采樣率通道的高精度數據進行實時精度補償。這種方法的優點體現在以下三點：1)該方法提高了采樣率，從而能有效降低控制環節的控制難度；2)該方法具有很高的精度，很好地滿足了高精度數字化過程中的低噪聲要求；3)該方法具有很好的跟蹤性，避免了傳統抽樣率變換方法相位延時大的缺點，因而更能適應實時性要求高的場合。

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肖棟林(1988-)，男，湖南邵陽人，碩士研究生，主要從事信號處理、高精度電路系統設計的研究。

Vibration sensor measurement method based on two-channel asynchronous sampling

XIAO Dong-lin, WU Bin, XIANG Han

(School of Biomedical Engineering & Instrument Science,Zhejiang University, Hangzhou 310027,China)

Abstract:Digital closed-loop system of high precision vibration sensor demands for high sampling precision and real-time performance.In order to solve problem of constraints of sampling rate and precision in measurement,a two-channel asynchronous sampling method is proposed,adaptive Kalman filtering is carried out in high speed channel and low speed channel data is used for realtime precision compensation.Considering sampling rate,high precision and real-time requirements of digital closed-loop system,two-channel asynchronous measuring circuit and asynchronous data fusion algorithm are designed in detail.Simulation experiment show that precision of this method is enhanced than traditional method,and real-time performance is prior to the traditional sampling rate conversion method.

Key words:vibration sensor; two-channel asynchronous sampling; adaptive Kalman filtering; optimal weighting; measurement method

作者簡介:

中圖分類號：TP 274

文獻標識碼：A

文章編號：1000—9787(2016)01—0146—03

收稿日期：2015—03—20

DOI:10.13873/J.1000—9787(2016)01—0146—03