基于小波算法的電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取

昌邑市計量檢定測試所　宗金武

1　引言

稱重傳感器是稱重計量中的核心元器件，其原理是將力值通過轉換元件，變為電信號而進行輸出。而電阻應式稱重傳感器是將電阻應變片作為轉換元件，因其具有穩定性強、實用范圍廣等優勢被廣泛的應用于工業生產領域。稱重傳感器輸出信號的質量影響了電子衡器測量的精度，是衡器的核心。然而，電阻應變式傳感器難以抵御外界的干擾，致使輸出的電信號含有大量的噪聲，影響了衡器的測量精度。在這種情況下，需要對電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號進行提取，但是在實際提取中，大多數的噪聲特征信號提取算法，均無法對噪聲信號特征進行有效提取，從而成為阻礙電子計量領域發展的一個重要因素，引起了很多專家和學者的重視。

2　電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取原理

在進行電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取過程中，先計算出電路采用恒流源供電時的輸出信號，進而獲取傳感器應變靈敏度變化狀態，計算出傳感器的原始輸出信號中連續的階躍性，給出噪聲信號的判別閾值，由此提取電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號。具體的步驟如下詳述：

由于稱重傳感器輸入激勵的最大特征就是其具有的離散變化性，則每個激勵間保持一定的時間段，，代表最小的時間段，，代表傳感器可以感知的最小傳感量，，代表低頻濾波器，，代表峰值信噪比，則利用式（3）計算出傳感器的原始輸出信號中連續的階躍性：

綜上所述，可以說明電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取原理，但是采用當前算法提取傳感器噪聲特征信號時，傳感器輸出采樣的差分值中噪聲信號特征較為模糊，無法提取有效的信號特征，存在噪聲信號提取誤差大問題。

3　基于小波的電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號優化提取

3.1　感器信號的最佳小波分解層數的提取

為了更好地提取電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號，需要將小波理論引入到電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號優化提取過程中，先獲取含噪聲的原始信號，確定小波基和分解層數，對含噪信號進行小波變換，計算出原始含噪信號的最佳小波分解層數。具體的步驟如下詳述：

綜上所述可以說明，在基于小波的電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號優化提取過程中，先將小波理論引入到電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號優化提取過程中，先獲取含噪聲的原始信號，確定小波基和分解層數，對含噪信號進行小波變換，計算出原始含噪信號的最佳小波分解層數，為實現電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號優化提取奠定了基礎。

3.2　電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號優化提取

在電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號優化提取過程中，以3.1節獲取的原始含噪信號的最佳小波分解層數，為依據，計算出不同層次下的電信號的細節系數的閾值調節因子，對其細節系數進行估計，得到各層細節系數估計值，進而提取電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號。具體的步驟如下詳述：

4　仿真實驗證明

為了證明提出的基于小波的電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取算法有效性，需要進行一次實驗，在MCS-51單片機的軟件編程下搭建電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取的實驗仿真平臺。實驗數據來源于一臺橋式傳感器的全電子靜態在線秤，將并聯后的傳感器激勵電壓設定為12.01V，輸出信號為126mv，在空秤情況下測量傳感器的輸入輸出電壓信號，傳感器的輸出不是靜止不變的，將其5小時后的誤差設定為-2.8G，采用電能質量擾動信號數學模型產生擾動信號。

4.1　評價指標的設定

為了在實驗過程中，為了更好地彰顯實驗的全面性和公正性，將傳統算法作為對比算法，將信噪比作為評價指標來評價不同算法進行電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取的質量。

從（11）中可以計算出，SNR，越大，則去噪的效果就越好，進而提取噪聲信號的特征就越完整。

4.2　基于小波的電阻應變式稱重傳感器信噪比對比

利用基于小波算法和傳統算法提取電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號，測試兩種不同算法提取噪聲信號后的信噪比，依據測試的結果來定義不同算法進行電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取的整體優越性，測試結果見圖1。

從圖1的實驗仿真結果中可以分析得出，利用基于小波算法提取電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號后的信噪比要優越傳統算法，這是因為本文算法采用小波理論運用峰值比，定義完整信息和噪聲信息含量，進而保留了噪聲的完整特征，進而去噪的效果較為明顯。

圖1　不同算法噪聲信號提取后的信噪比對比

5　結束語

為了充分的保障電子衡器的測量精度，需要進行電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取方法的研究，提出一種基于小波的電阻應變式稱重傳感器噪聲特征信號提取算法。實驗證明，所提算法完整地保留了噪聲信號的特征信息。

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