基于Hart协议智能压力变送器的信息融合技术

近几十年来,传感器信息融合技术获得普遍的关注和广泛的应用,其理论与方法已成为智能信息处理一个重要的研究领域。本文分析了基于Hart协议的智能变送器信息融合技术,根据给出的实验标定数据,利用二次曲面拟合方程推导出二传感器压力和温度的解析表达式。利用C/C++语言程序

基于Hart协议智能压力变送器的信息融合技术

贾仁敏

大连海事大学信息工程学院，辽宁大连 （116026）

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摘 要：近几十年来，传感器信息融合技术获得普遍的关注和广泛的应用，其理论与方法已成为智能信息处理一个重要的研究领域。本文分析了基于Hart协议的智能变送器信息融合技术，根据给出的实验标定数据，利用二次曲面拟合方程推导出二传感器压力和温度的解析表达式。利用C/C++语言程序求解出信息融合后的被测参数，具有很大的通用性。实验结果表明信息融合技术确实极大地提高了智能变送器系统的精度和稳定性。

关键词：信息融合；多传感器；智能变送器；交叉灵敏度

1983年，世界上出现了第一台智能化现场测量仪表——智能压力变送器，标志着对传统现场仪表的一次深刻变革，并为工业自动化仪表及其系统应用向更高层次的发展奠定了基础。从80年代中期开始，随着微电子和微处理器技术、数字通信技术的发展和应用，以ROSEMOUNT公司为代表的国外著名仪表厂商，陆续推出了智能型变送器，它采用数字信号处理技术，支持HART通信协议(一个可寻址远程传感器的数据公路协议)，具有了数字通信能力，即在模拟输出电流DC4-20mA信号上叠加了一个频率信号，使模拟和数字通信双向通信能同时进行，且互不干扰。智能变送器可以以数字形式实现信息传递，这就要求系统的传感器输出量要与被测目标参量有一定的对应关系，而经典的传感器输入输出关系是由一维回归方程来描述的。由于任何一种单一的传感器所提供的信息都是不完整的、不精确的，这就给信息处理带来了很大困难。而多传感器数据融合技术[1]则是联合多个传感器于一个统一的感知系统，从而综合利用来自不同传感器的信息和数据，建立一个融合这些信息的机制，以获得更为确切和更为高层次的描述。本为以研制的智能变送器为例，对二传感器信息融合的线性回归分析法进行较为详细的讨论，然后，按最小二乘法原理由实验标定数据计算出均方误差最小条件下的回归系数。这样测量时得到传感器的压力和温度输出值时，就可由已知系数的多维回归方程来计算出相应的输入被测目标参数。

1. 二传感器信息融合

以LPC932单片机[2]为核心设计了一台智能型压力变送器。它由压力传感器和温度传感器组成前端电路，经多路转换开关与Ａ/Ｄ转换器相连，Ａ/Ｄ转换器采用美国ＡＤ公司近期推出的一种新型的ＡＤ7714芯片，该芯片带有自校正功能的∑— Ａ/Ｄ转换器;具有运算功能强，接口简单等优点;内带EPPROM存储空间（可用来存放器件的序列码及设置参数）及Hart通信模块。单片机对信号处理完毕，送入D/A转换器（AD421），并经V/I转换电路输出标准电流。系统框图如图1-1所示。

图1-1 智能型压力变送器的测量原理框图

近几十年来,传感器信息融合技术获得普遍的关注和广泛的应用,其理论与方法已成为智能信息处理一个重要的研究领域。本文分析了基于Hart协议的智能变送器信息融合技术,根据给出的实验标定数据,利用二次曲面拟合方程推导出二传感器压力和温度的解析表达式。利用C/C++语言程序

智能型压力变送器[3]采用压力传感器和温度传感器分别测量两个目标参量Ｐ和ｔ，利用线性回归分析法，将两个输出信息进行融合处理。从而提高了两个目标参量的测量精度，减少了传感器的交叉灵敏度。

信息融合算法有很多种，曲面拟合算法[4]是其中之一。有关该算法的介绍很多，下面给予简单的说明。若目标参量P的输出值为Up，另一目标参量t的输出值为Ut，便可用2个二次曲面拟合方程来描述:

P=α +α 1Up+α 2Ut+α3Up+α4UpUt+α5Ut+o1 ----(1-1) T=β 0+β 1Up+β 2Ut+β3Up+β4UpUt+β5Ut+o2 ----(1-2) 同理，P的输出值Up和t的输出值Ut也可用二维回归方程来描述： 2222

Up=α 0+α 1P+α 2Ut+α3P2+α4PUt+α5Ut+o3 ----(1-3) Ut=β 0+β 1Up+β 2T+β3Up+β4UpT+β5T2+o4 ----(1-4) 式中o1，o2，o3，o4为高阶无穷小量， α0～α5，α0'～α5'，β0～β5，β0'～β5''分别为

常系数。如果已知各个式中的常系数，那么曲面拟合方程就确定了，当采集到该功能传感器的两个输出信号Up，Ut时分别代入式(1-1)，(1-2)后，就可通过计算得到该传感器的两个被测输入量P和T。 ''''2''''''''2

2. 实验标定数据

在压力传感器的量程范围内确定n个压力标定点，在其工作的温度范围内确定m个温度标定点，对应各个标定点的输出Up和Ut，在m个不同温度状态对压力传感器进行静态标定。实验标定数据如表2-1(其中Up和Ut的单位是mv)，压力标定点的数据量取6个，温度标定的数量也取6个。为便于与处理前的各项性能加以比较，根据压力传感器输出信号Up和温度传感器输出信号Ut来拟合压力传感器检测目标参量P。为确定式(1)中的常系数，一般采用最小二乘法原理，求得系数的值满足均方误差最小条件。

表2-1 二维实验标定数据 20 24.8436.4423.8752.8721.8483.78其步骤由二次曲面拟和方程计算得到的P(Upk，Utk)和实标定值Pk之间存在的误差 k，其方差 k2为: k=[Pk P(Upk,Utk)] k=1，2，…m×n ---(2-1) 总计有m×n个标定点，其均方误差Rl应最小:

22

1m×n222Rl=[Pk (α∑3Upk+α4UpkUtk+α5Utk)] 0+α1Upk+α2Utk+ αm×nk=1

近几十年来,传感器信息融合技术获得普遍的关注和广泛的应用,其理论与方法已成为智能信息处理一个重要的研究领域。本文分析了基于Hart协议的智能变送器信息融合技术,根据给出的实验标定数据,利用二次曲面拟合方程推导出二传感器压力和温度的解析表达式。利用C/C++语言程序

=Rl(αααααα0,1,2,3,4,5)=最小值

根据多元函数求极值条件，令下列各偏导为零:

Rl Rl Rl Rl Rl Rl=0；=0；=0；=0；=0；=0； 整理后可得： α0 α1 α2 α3 α4 α5

l E F G

H IEGHJKLFHIKMGJKNWHKLOQIα 　0 A αL 1 B C M α2 * = W α3 D T Q α4 R α S 5 LOW

式中:l=m×n=36，Upk，Utk的单位为mV，分别为压力传感器和温度传感器的输出相应信号;Pk/k Pa为被测压力。

在信息融合程序控制下，见图2-1所示，用C/C++语言编程，可得：

图2-1信息融合程序流程图

α0=8.612349，α1=0.535682，α2=-0.060198，α3=-0.001463，α4=0.002186，α5=0.000324 由此可得曲面拟合方程（1-1）

P=8.612349+0.535682Up 0.060198Ut 0.001463Up+0.002186UpUt+0.000324Ut 同理，可以求出其他曲面拟合方程的系数，再代入传感器输出的压力输出值和温度输出值，可得出智能型压力变送器在信息融合以后的被测参量，结果列于表2-2（Up和Ut单位是mv）。

表2-2 信息融合补偿后的数据 20 28.2521.2330.4621.0543.2220.1422

近几十年来,传感器信息融合技术获得普遍的关注和广泛的应用,其理论与方法已成为智能信息处理一个重要的研究领域。本文分析了基于Hart协议的智能变送器信息融合技术,根据给出的实验标定数据,利用二次曲面拟合方程推导出二传感器压力和温度的解析表达式。利用C/C++语言程序

由表2-1可以看出，对应同一被测压力，传感器输出电压信号随工作温度的升高而降低。该传感器的温度零点漂移用式(2-2)描述。

λ=max µp=0

µFS(t2 t1) ---(2-2)

=|-7.72+13.84|=6.12mV，表示压力为零时压力传感式中:λ表示温度零点漂移，max µp=0

器输出电压偏差最大值，µFS =83.36-(-13.84)=97.2mV，表示满量程值，t2=70℃，t1=21.5℃，表示工作温度上、下限。根据表2-1数据得出λ=1.3×10

表达式 3　。类似地给出灵敏度温度漂移

αs=

式中， max µp=50µFS(t2 t1) ---（2-3） =|73.28-83.36|=10.08mV，表示压力传感器αs表示灵敏度温度漂移， max µ

3p=50表示满量程值，t2=70℃，在工 作温度上、下限范围内输出电压偏差最大值。µFS =97.2mV，t1=21.5℃，代入相应数值得αs=2.14×10。可见，该压力传感器温度零点漂移和灵敏度

温度漂移均不满足测量要求。

基于表2-2数据，用式（2-2）和（2-3）来考查智能变送器的温度零点漂移和灵敏度温度漂移。

λ=max µp=0

µFS(t2 t1)

max µ=0.15+1.33(49.34+1.33)(70 21.5)50.15 49.34=6.02×10 4 =3.3×10 4 αs=p=50

µFS(t2 t1)=(49.34+1.33)(70 21.5)

可见，智能变送器检测压力的零点漂移和压力灵敏度温度漂移与未融合处理相比均降低1～2个数量级。

此外，对于任何一组数据都可以用线性回归的方法拟合出一条直线，但是有些数据点远离直线，而有的数据点就很接近直线，这就需要有一个判断。相关系数是对所拟合直线的线性程度的一般判断，相关系数的绝对值越接近于1，表明数据的线性关系越好；越接近于0，表明数据的线性关系很差，或者二者根本就不是线性关系。用C/C++语言编程，在t=21.5°C下，对各个压力的压力输出和温度输出点及（0，21.5）进行线性拟合，得出传感器信息融合前后的相关系数分别为r1=-0.06和r2=0.37。由此也可判断，信息融合确实对智能变送器的输出响应精度有了很大的提高。

3. 结论

本文采用了多传感器信息融合技术，提出了采用二次曲面拟合方程来描述智能变送器的响应特性，从实验数据可以看到温度灵敏度和温度零点漂移确实提高了很多，从而也提高了整个系统的稳定性和精度。传感器输出值受温度的影响也大大减小，温度受压力的影响也减少了1～2个数量级。

在数据处理部分主要是依靠软件来实现，具有较强的通用性，在不同的环境处理不同的传感信息只需改变程序即可[5]。通过信息融合，我们得到了压力传感器在压力和环境温度

近几十年来,传感器信息融合技术获得普遍的关注和广泛的应用,其理论与方法已成为智能信息处理一个重要的研究领域。本文分析了基于Hart协议的智能变送器信息融合技术,根据给出的实验标定数据,利用二次曲面拟合方程推导出二传感器压力和温度的解析表达式。利用C/C++语言程序

二信息共同影响下的输出电压值，提高了测量的精度，这对于在某些特定情况下精确压力的测量起到了重要作用，不失为一种较为理想的方法。

参考文献

[1] 胡健，赖宗声，王成道.多传感器融合的模糊处理及集成化研究第四届全国敏感元件与传感器学术会

议，1995.

[2] 广州周立功单片机发展有限公司.P89LPC932A1Flash单片机使用指南，2004.

[3] 杨欣荣.智能仪器原理、设计与发展[M].长沙:中南大学出版社，2003.

[4] W.P.Carey，andS.，S.Yee.Calibration of Nonlinear Solid-state Sensor Array Using Multivariate Regres-

sionModels.Sensors and Actuators B.1992，(9):113—122.

[5] 丁明芳.多传感器信息融合回归法及集成化的研究.仪表技术及传感器.2002(5):6－8

The intelligent transmitter’s information fusion technology

which based on Hart agreement

Jia Renmin

Dalian Maritime University，Dalian，Liaoning（116026）

Abstract

For a dozen of years，the technology about merged information of multi-transmitter have received a lot attention and become to be used in a large of scale .This paper analyses the intelligent transmitter’s information fusion technology which based on Hart agreement，based on the experement data，we deduce the analytic expression of pressure and temperature in sensor by utilizing conicoid curve fitting equation.we could get the value of the measured parameter which was fused by using C/C++ language program ，which has a great generalities.Through analyzing the eperiment data and the results we testify the the information fusion technology could greatly increase the precision and stabilization of the system of intelligent transmitter.

Keywords：information fusion；multi-transmitter；intelligent transmitter；cross-sencitivity