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智能传感器讯号处理的需求分析

2015-04-18   来源:互联网   点击:
传感器是用于侦测、监控和响应温度、压力、湿度和运动等物理参量的设备。它们是许多实际工作系统不可或缺的零组件,在工业、消费、汽车、医疗和军事方面应用非常广泛。在过去,从传感器获得的数据被直接发送至中

传感器是用于侦测、监控和响应温度、压力、湿度和运动等物理参量的设备。它们是许多实际工作系统不可或缺的零组件,在工业、消费、汽车、医疗和军事方面应用非常广泛。在过去,从传感器获得的数据被直接发送至中央控制单元,然后中央控制单元可能会使用外挂的硬件组件或数字逻辑对传感器数据执行后制或显示。

  随着8位微控制器(MCU)等嵌入式处理器解决方案的出现,将固定的中央硬件替换为可透过程序执行应用所需特定任务的微控制器所带来的优势愈加明显。但是,8位微控制器只能提供给计算密集度不大的系统做一些基本处理任务。 

  为此,智能传感器讯号处理的需求逐渐浮现,而其具备的条件包括以下几项:

  传感器讯号融合

  传感器应用复杂度的急速提升,使得将更强大的智能嵌入至传感器接口变得势在必行。很多应用均采用多个传感器来获取各种测量数据,并且运用十分先进的方法对数据进行处理。 

  在某些情况下,必须同时处理来自多种传感器的讯号,因而须利用同一个微控制器,这种情况可以称为「传感器讯号融合」。每种类型的传感器都有各自的讯号特性,并且须要透过不同的后制从中提取有用的信息,这会增加中央处理器(CPU)的运算量和周边数据处理量。

  容错技术需求大增

  对于处理器而言,监控传感器讯号和侦测可能引起系统完全故障的错误也非常有用。检测出错误情况后,可完全关闭系统或切换到多余备分传感器。如果在错误检测流程中再加入一个步骤,就可以在故障实际发生前对其进行预测,这将大大简化现场硬件维护和保养。 

  此类容错算法和技术可能会相当复杂,需要更高的运算能力、更大的内存以及容易与更丰富的周边功能,因此有必要升级到16位微控制器。

  分布式处理

  在许多应用中,传感器实际分散在较广的区域内,如分散在大型建筑或工厂内,或分散在汽车的不同零件内。对于这样的分布式系统来说,集中式处理/控制方法往往被证实无效,或者在最佳情况下仍然效能不彰。 

  要减轻中央控制单元在处理和数据储存方面的压力,最好将处理能力分散到多个靠近的传感器,或者甚至与传感器整合的微控制器上。但是这种分布式传感器处理方法需要各种强大的讯号转换和通讯周边。

  剖析智能传感器处理讯号链

传感器讯号处理包括各式各样的嵌入式应用,但可以概括地定义代表传感器处理系统特点的通用讯号链。传感器应用的主要组件是感测组件(也称为转换器)、讯号调整电路(多数是模拟电路组件),以及嵌入式微处理器(在某些情况下是简单硬件电路的数字逻辑电路或ASIC)(图1)。 

感测组件种类多样

  感测组件(实际上就是「传感器」)是用于将关注的物理参量转换成某种电子讯号的装置。智能传感器处理应用经常使用多个感测组件,它们属于同一类型,如空调系统中的多个热敏电阻,或者属于不同类型,例如一台工业机械设备中的热电偶和一氧化碳探测器。每种类型的传感器都有自己的一套讯号调整和数据后制要求,可以根据所测量的物理参量对感测组件进行广义分类,例如温度传感器、压力传感器、流量传感器、气体/化学传感器、声音/超音波传感器、位置/运动传感器、加速计、图像传感器、光传感器。 

  也可以根据传感器输出的电子讯号的类型对传感器进行分类。概括而言,共有四种常见的传感器类型: 

电压传感器
  产生随感兴趣的物理量而变化的输出电压。

  电流传感器
  产生变化的电流。

  频率传感器
  产生电压波形,该波形的频率取决于待测量。

  数位传感器
  只根据输入参数产生数字电压数据。在某些情况下,所产生的数字数据只是二进制0/1讯号。此类传感器的输出在本质上不同于大多数其它传感器,后者产生的讯号在模拟范畴变化。

  讯号调整电路设计视传感器类型而定。

  简单地说,讯号调整电路将感测组件的输出讯号规画到其余电子电路或应用软件可以处理的范围内。传感器应用所需的具体讯号调整电路,取决于所采用的传感器的类型。例如,某个传感器根据所测量的物理参数大小产生输出电压,其需要的讯号调整能力,可能不同于产生可变电阻的传感器。从本质上说,传感器应用均有以下共同的讯号调整要求。

  首先,传感器产生的讯号必须尽量避免混入噪声。而且,讯号的频谱(亦即讯号频宽)必须根据某些约束条件限制在特定的范围内,因而常常有必要使用一种称为迭频消除滤波器的设备。其次,不管是电压、电流还是频率,传感器所产生讯号的振幅通常较小。为了准确处理讯号,让系统尽量不受噪声的影响,须要将讯号放大。 

  除了滤波和放大外,还须使用模拟数字转换器(ADC)将讯号转换成数字形式,这增加了讯号调整要求。除了要放大讯号外,可能还须要对讯号进行转换,使其能适应不同的ADC参考电压。但是,很多ADC,尤其是微控制器或数字讯号控制器(DSC)中包含的ADC,仅对单极性输入有效。换句话说,输入电压不能相对地在正负电位之间变换。在这种情况下,就必须使用电压位准移位器。 

  在本例中,使用一个三运放差动放大器将热电偶产生的差动输出电压放大,然后送入内建模拟数字转换器C的输入端。与此相似,ADC的另一个输入,可用于补偿热电偶引线结点和印刷电路板(PCB)布线交汇处产生的电压的影响,而且更多用于补偿后者。

嵌入式处理器提取有用信息

即使在经过相当多的讯号调整后,若可从随时间变化的电子讯号中提取出相关信息,传感器产生的讯号才有用。此一提取过程透过嵌入式微处理器来完成,传统上使用微控制器或数字讯号处理器(DSP)。因此,显而易见,处理器的功能及其上运行的应用软件的功能,才是系统中最关键的因素,这就是为智能传感器处理系统提供所有「智能」的处理器次系统。

处理传感器输出的第一步,是将模拟讯号(通常被调整成提供变化的模拟电压)转换成数字形式。由此可以推断,ADC在决定整个传感器处理系统的精确度方面发挥至关重要的作用。此外,ADC必须提供足够高的分辨率和具有较好的精确度特性,如积分非线性(Integral Non-Linearity, INL)和微分非线性(Differential Non-Linearity, DNL)。 

  通常,可能须要对从传感器获取的数据执行大量的后制操作。此类操作的例子包括: 

  数据的有限脉冲响应(FIR)和无限脉冲回应(IIR)滤波

  主要用于消除噪声,可能需要不同类型的滤波器。例如,若目标仅是限制讯号的频宽与去除高频噪声,则使用低通滤波器或带通滤波器比较合适。另一方面,如果系统易受电源引入的噪声的影响,则使用高通滤波器或带拒滤波器(具体取决于所需讯号的频谱)更合适。
  进行快速傅利叶转换(FFT)计算来分析数据,以便将频域数据用于进一步的处理阶段,此一操作对于信息包含在输出讯号的频率中的传感器尤为重要,例如基于都卜勒效应的超音波传感器或声音传感器。

  传感器数据的静态或周期性校准
  校准是透过提供一组已知的传感器输入并测量相应的输出,来设置传感器输出与所需物理参量之间映射的过程。

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