智能傳感器系統(tǒng)多傳感器信息融合技術(shù)

第五章

一、多傳感器信息融合技術(shù)

多傳感器信息融合技術(shù)概述傳感器信息融合的分類和結(jié)構(gòu)

傳感器信息融合的一般方法

傳感器信息融合的實(shí)例

多傳感器信息融合是對(duì)來(lái)自于不同傳感器的信息進(jìn)行分析和綜合，以產(chǎn)生對(duì)被測(cè)對(duì)象統(tǒng)一的最佳估計(jì)。研究目標(biāo)：從工程上實(shí)現(xiàn)多個(gè)傳感器信息處理的全過(guò)程。高度集成、高度融合、高度智能將成為信息融合系統(tǒng)的發(fā)展主線。信息融合的目的：通過(guò)數(shù)據(jù)組合推導(dǎo)出更多的信息，得到最佳協(xié)同作用效果；即利用多個(gè)傳感器共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢(shì)，提高傳感系統(tǒng)有效性，消除單個(gè)或少量傳感器的局限性。概述定義：將經(jīng)過(guò)集成處理的多傳感器信息進(jìn)行合成，形成一種對(duì)外部環(huán)境或被測(cè)對(duì)象某一特征的表達(dá)方式。單一傳感器只能獲得環(huán)境或被測(cè)對(duì)象的部分信息段，而多傳感器信息經(jīng)過(guò)融合后能夠完善地、準(zhǔn)確地反映環(huán)境的特征。經(jīng)過(guò)融合后的傳感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互補(bǔ)性、信息實(shí)時(shí)性、信息獲取的低成本性。傳統(tǒng)的信號(hào)采集往往由單一的傳感器來(lái)完成，即使采用多個(gè)（種）傳感器也僅是從多個(gè)側(cè)面孤立地反映目標(biāo)信息。實(shí)際上，在大多數(shù)情況下，必須同時(shí)處理多個(gè)信號(hào)，而這些信號(hào)一般又來(lái)自多個(gè)信號(hào)源，即多傳感器。但是多傳感器也帶來(lái)了信息冗余甚至矛盾。所以必須通過(guò)對(duì)各種傳感器及其觀測(cè)信息的合理支配與使用，將其采集的信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合，產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán)境一致性的解釋和描述，因此迫切要求對(duì)信息進(jìn)一步處理。三、優(yōu)點(diǎn)增加了系統(tǒng)的生存能力擴(kuò)展了空間覆蓋范圍擴(kuò)展了時(shí)間覆蓋范圍提高了可信度降低了信息的模糊度改善了探測(cè)性能提高了空間分辨率增加了測(cè)量空間的維數(shù)1、組合：由多個(gè)傳感器組合成平行或互補(bǔ)方式來(lái)獲得多組數(shù)據(jù)輸出的一種處理方法，是一種最基本的方式，涉及的問(wèn)題有輸出方式的協(xié)調(diào)、綜合以及傳感器的選擇。2、綜合：信息優(yōu)化處理中的一種獲得明確信息的有效方法。例：在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中，使用兩個(gè)分開設(shè)置的攝像機(jī)同時(shí)拍攝到一個(gè)物體的不同側(cè)面的兩幅圖像，綜合這兩幅圖像可以復(fù)原出一個(gè)準(zhǔn)確的有立體感的物體的圖像。傳感器信息融合分類和結(jié)構(gòu)

3、融合：當(dāng)將傳感器數(shù)據(jù)組之間進(jìn)行相關(guān)或?qū)鞲衅鲾?shù)據(jù)與系統(tǒng)內(nèi)部的知識(shí)模型進(jìn)行相關(guān)，而產(chǎn)生信息的一個(gè)新的表達(dá)式。4、相關(guān)：通過(guò)處理傳感器信息獲得某些結(jié)果，不僅需要單項(xiàng)信息處理，而且需要通過(guò)相關(guān)來(lái)進(jìn)行處理，獲悉傳感器數(shù)據(jù)組之間的關(guān)系，從而得到正確信息，剔除無(wú)用和錯(cuò)誤的信息。相關(guān)處理的目的：對(duì)識(shí)別、預(yù)測(cè)、學(xué)習(xí)和記憶等過(guò)程的信息進(jìn)行綜合和優(yōu)化。信息融合的結(jié)構(gòu)分為串聯(lián)和并聯(lián)兩種

二、信息融合的結(jié)構(gòu)SnS2S1Y1Y2YnC1C2CnYSC1C2Cn(a)串聯(lián)(b)并聯(lián)C1，C2，…，Cn表示n個(gè)傳感器S1,S2,…，Sn表示來(lái)自各個(gè)傳感器信息融合中心的數(shù)據(jù)y1，y2，…，yn表示融合中心?！?/p>

由多種傳感器所獲得的客觀環(huán)境(即被測(cè)對(duì)象)的多組數(shù)據(jù)就是客觀環(huán)境按照某種映射關(guān)系形成的像，信息融合就是通過(guò)像求解原像，即對(duì)客觀環(huán)境加以了解。用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是所有傳感器的全部信息，也只能描述環(huán)境的某些方面的特征，而具有這些特征的環(huán)境卻有很多，要使一組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)惟一的環(huán)境(即上述映射為一一映射)，就必須對(duì)映射的原像和映射本身加約束條件，使問(wèn)題能有惟一的解。通俗地說(shuō)：即是通過(guò)把被測(cè)對(duì)象的觀測(cè)值與被選假設(shè)進(jìn)行比較，以確定哪個(gè)假設(shè)能最佳的描述觀測(cè)值。嵌入約束法最基本的方法：Bayes估計(jì)和卡爾曼濾波傳感器信息融合的一般方法

一、嵌入約束法

Bayes估計(jì)是融合靜態(tài)環(huán)境中多傳感器低層數(shù)據(jù)的一種常用方法。其信息描述為概率分布，適用于具有可加高斯噪聲的不確定性信息。假定完成任務(wù)所需的有關(guān)環(huán)境的特征物用向量f表示，通過(guò)傳感器獲得的數(shù)據(jù)信息用向量d來(lái)表示，d和f都可看作是隨機(jī)向量。信息融合的任務(wù)就是由數(shù)據(jù)d推導(dǎo)和估計(jì)環(huán)境f。假設(shè)p(f，d)為隨機(jī)向量f和d的聯(lián)合概率分布密度函數(shù)，則p(f|d)表示在已知d的條件下，f關(guān)于d的條件概率密度函數(shù)p(d|f)表示在已知f的條件下，d關(guān)于f的條件概率密度函數(shù)p(d)和p(f)分別表示d和f的邊緣分布密度函數(shù)已知d時(shí)，要推斷f，只須掌握p(f|d)即可，即上式為概率論中的Bayes公式，是嵌入約束法的核心。在數(shù)據(jù)采集與信號(hào)處理系統(tǒng)中，經(jīng)常需要多個(gè)傳感器從不同的方位測(cè)量同一個(gè)指標(biāo)參數(shù)，測(cè)得的數(shù)據(jù)越完整越精確，系統(tǒng)完成復(fù)雜任務(wù)的能力越強(qiáng)然而在多傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，由于傳感器所處的方位不同和傳感器自身質(zhì)量的差異，以及一些無(wú)法控制的隨機(jī)因素的作用，如受到傳感器精度傳輸誤差環(huán)境噪聲和人為干擾等因素的影響，在實(shí)際中各傳感器所測(cè)定的參數(shù)必定會(huì)有偏差這就存在如何審定被測(cè)參數(shù)結(jié)果的問(wèn)題，其實(shí)這就是利用多個(gè)傳感器對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，并運(yùn)用合理的算法融合多個(gè)傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)，可以獲得比單個(gè)傳感器更加可靠的結(jié)果。

復(fù)合處理－把幾個(gè)傳感器信息并行地、互補(bǔ)地組合起來(lái)處理。匯總處理－定義函數(shù)，對(duì)幾個(gè)傳感器信息進(jìn)行歸納得出信息。融合處理－利用各傳感器信息之間或傳感器信息與內(nèi)部模型之間的相互關(guān)系進(jìn)行處理。聯(lián)合處理－通過(guò)理解傳感器信息相互之間的關(guān)系進(jìn)行處理數(shù)據(jù)融合的處理形態(tài)功能模型數(shù)據(jù)融合模型功能模型主要有特征提取、分類、識(shí)別、參數(shù)估計(jì)和決策，其中特征提取和分類是基礎(chǔ)，融合在估計(jì)和決策階段完成。融合步驟：1）低層處理：包括象素級(jí)融合和特片級(jí)融合，輸出的是狀態(tài)、特征和屬性等；2）高層處理：決策級(jí)融合，輸出的是抽象結(jié)果。特征提?。簩?duì)傳感器的觀測(cè)值進(jìn)行時(shí)間校準(zhǔn)和空間坐標(biāo)變換，形成統(tǒng)一的時(shí)間和空間參考點(diǎn)；分類：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。判別不同時(shí)間與空間的數(shù)據(jù)否來(lái)自同一個(gè)被觀測(cè)目標(biāo)；將集到的多個(gè)傳感器的新觀測(cè)值與過(guò)去的觀測(cè)值進(jìn)行相關(guān)處理（要求來(lái)自同一個(gè)觀測(cè)目標(biāo)。通過(guò)分類可以得出每一個(gè)傳感器對(duì)觀測(cè)區(qū)域內(nèi)每一個(gè)目標(biāo)在某一時(shí)刻的觀測(cè)值識(shí)別：觀測(cè)結(jié)果形成一個(gè)N維的特征向量。將實(shí)測(cè)特征向量與已知類型特征進(jìn)行比較，確定目標(biāo)類別。識(shí)別是建立在已知目標(biāo)類別先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上。參數(shù)估計(jì)：即目標(biāo)跟蹤。決策：根據(jù)被觀測(cè)目標(biāo)的行為、企圖、動(dòng)向等制定應(yīng)對(duì)策略和措施。結(jié)構(gòu)形式一

結(jié)構(gòu)形式二

除了自然(物理)信息外，信息融合技術(shù)還融合社會(huì)類信息，以語(yǔ)言文字為代表，涉及到大規(guī)模漢語(yǔ)資料庫(kù)、語(yǔ)言知識(shí)的獲取理論與方法、機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言解釋與處理技術(shù)等，信息融合采用分形、混沌、模糊推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)學(xué)和物理的理論及方法。它的發(fā)展方向是對(duì)非線性、復(fù)雜環(huán)境因素的不同性質(zhì)的信息進(jìn)行綜合、相關(guān)，從各個(gè)不同的角度去觀察、探測(cè)世界。1、在信息電子學(xué)領(lǐng)域信息融合技術(shù)的實(shí)現(xiàn)和發(fā)展以信息電子學(xué)的原理、方法、技術(shù)為基礎(chǔ)。信息融合系統(tǒng)要采用多種傳感器收集各種信息，包括聲、光、電、運(yùn)動(dòng)、視覺(jué)、觸覺(jué)、力覺(jué)以及語(yǔ)言文字等。信息融合技術(shù)中的分布式信息處理結(jié)構(gòu)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、有線網(wǎng)絡(luò)，智能網(wǎng)絡(luò)，寬帶智能綜合數(shù)字網(wǎng)絡(luò)等匯集信息，傳給融合中心進(jìn)行融合。二、意義及應(yīng)用2、在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域：在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，目前正開展著并行數(shù)據(jù)庫(kù)、主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)、多數(shù)據(jù)庫(kù)的研究。信息融合要求系統(tǒng)能適應(yīng)變化的外部世界，因此，空間、時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)的概念應(yīng)運(yùn)而生，為數(shù)據(jù)融合提供了保障?？臻g意味著不同種類的數(shù)據(jù)來(lái)自于不同的空間地點(diǎn)，時(shí)間意味著數(shù)據(jù)庫(kù)能隨時(shí)間的變化適應(yīng)客觀環(huán)境的相應(yīng)變化。信息融合處理過(guò)程要求有相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)原理和結(jié)構(gòu)，以便融合隨時(shí)間、空間變化了的數(shù)據(jù)。在信息融合的思想下，提出的空間、時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要的研究方向。2、在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域3、在自動(dòng)化領(lǐng)域以各種控制理論為基礎(chǔ)，信息融合技術(shù)采用模糊控制、智能控制、進(jìn)化計(jì)算等系統(tǒng)理論，結(jié)合生物、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、軍事等領(lǐng)域的知識(shí)，進(jìn)行定性、定量分析。按照人腦的功能和原理進(jìn)行視覺(jué)、聽覺(jué)、觸覺(jué)、力覺(jué)、知覺(jué)、注意、記憶、學(xué)習(xí)和更高級(jí)的認(rèn)識(shí)過(guò)程，將空間、時(shí)間的信息進(jìn)行融合，對(duì)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行自動(dòng)解釋，對(duì)環(huán)境和態(tài)勢(shì)給予判定。目前的控制技術(shù)，已從程序控制進(jìn)入了建立在信息融合基礎(chǔ)上的智能控制。智能控制系統(tǒng)不僅用于軍事，還應(yīng)用于工廠企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程控制和產(chǎn)供銷管理、城市建設(shè)規(guī)劃、道路交通管理、商業(yè)管理、金融管理與預(yù)測(cè)、地質(zhì)礦產(chǎn)資源管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)與保護(hù)、糧食作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)及防治等涉及宏觀、微觀和社會(huì)的各行各業(yè)。傳感器信息融合的實(shí)例1.信息融合的民事應(yīng)用領(lǐng)域1）工業(yè)過(guò)程監(jiān)視及工業(yè)機(jī)器人2）遙感與金融系統(tǒng)3）空中交通管制與病人照顧系統(tǒng)4）船舶避碰與交通管制系統(tǒng)5）生物特征的身份識(shí)別2.信息融合技術(shù)軍事上的應(yīng)用1）采用多傳感器的自主式武器系統(tǒng)和自備式運(yùn)載器情報(bào)收集系統(tǒng)2）采用多傳感器進(jìn)行截獲、跟蹤和指揮制導(dǎo)的火控系統(tǒng)3）軍事力量的指揮和控制站4）敵情指示和預(yù)警系統(tǒng)

傳感器信息融合的實(shí)例1.機(jī)器人中的傳感器信息融合

控制和信息融合計(jì)算機(jī)自主移動(dòng)裝配機(jī)器人裝配機(jī)械手力覺(jué)傳感器觸覺(jué)傳感器視覺(jué)傳感器超聲波傳感器激光測(cè)距傳感器

多傳感器信息融合自主移動(dòng)裝配機(jī)器人2.艦船上的傳感器信息融合

行掃描處理器紅外探測(cè)器直流偏壓AGC搜索器萬(wàn)向支架慣性導(dǎo)航系統(tǒng)圖像攝像機(jī)萬(wàn)向支架圖像處理共享存儲(chǔ)器數(shù)據(jù)融合處理器環(huán)境控制顯示記錄人機(jī)界面圖像攝像機(jī)傳感器

海軍艦船傳感器信息融合系統(tǒng)1、最小二乘法誤差方程：最小二乘法與回歸分析回歸分析：應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而得出反映變量間相互關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式，也稱回歸方程。線性回歸方程（經(jīng)驗(yàn)公式）的一般形式為：一元線性回歸方程：一元線性擬合ExampleX:15.030.040.0Y:75.080.082.0用一元線性回歸建立x與y的關(guān)系。多元線性擬合

1、定義：分析若干個(gè)預(yù)測(cè)變量和一個(gè)主要變量間的關(guān)系。2、多元回歸分析原理回歸分析是一種處理變量的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。其基本思想：雖然自變量和因變量之間沒(méi)有嚴(yán)格的、確定性的函數(shù)關(guān)系，但可以設(shè)法找出最能代表它們之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)形式。多元回歸分析法回歸分析主要解決以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：

(1)確定幾個(gè)特定的變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系,如果存在的話，找出它們之間合適的數(shù)學(xué)表達(dá)式；

(2)根據(jù)一個(gè)或幾個(gè)變量的值，預(yù)測(cè)或控制另一個(gè)變量的取值，并且可以知道這種預(yù)測(cè)或控制能達(dá)到什么樣的精確度；

(3)進(jìn)行因素分析。例如在對(duì)于共同影響一個(gè)變量的許多變量(因素)之間，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，這些因素之間又有什么關(guān)系等等。應(yīng)用回歸分析有很廣泛的應(yīng)用，例如實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的一般處理，經(jīng)驗(yàn)公式的求得，因素分析，產(chǎn)品質(zhì)量的控制，氣象及地震預(yù)報(bào)，自動(dòng)控制中數(shù)學(xué)模型的制定等等。多元回歸分析是研究多個(gè)變量之間關(guān)系的回歸分析方法，按因變量和自變量的數(shù)量對(duì)應(yīng)關(guān)系可劃分為一個(gè)因變量對(duì)多個(gè)自變量的回歸分析(簡(jiǎn)稱為“一對(duì)多”回歸分析)及多個(gè)因變量對(duì)多個(gè)自變量的回歸分析(簡(jiǎn)稱為“多對(duì)多”回歸分析),按回歸模型類型可劃分為線性回歸分析和非線性回歸分析。二元回歸分析法1、曲面擬合法基本原理

已知壓力傳感器輸出是電壓U，且存在溫度靈敏度。因此只對(duì)壓力傳感器進(jìn)行一維標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，并由獲得輸入(壓力P)—輸出(電壓U)特性曲線來(lái)求取被測(cè)壓力值會(huì)有較大誤差。因?yàn)楸粶y(cè)量P不是輸出值U的一元函數(shù)?，F(xiàn)在另由一溫度傳感器輸出電壓Ut代表溫度信息t，則壓力參量P可以用U及Ut二元函數(shù)來(lái)表示才較完備，即

同理，我們也可以將壓力傳感器輸出電壓U描述為壓力參數(shù)P和溫度傳感器輸出Ut的二元函數(shù)，即由二維坐標(biāo)(UPi,Uti)決定的Pi在一平面上，可利用二次曲面擬合方程，即二維回歸方程來(lái)描述如下：同樣，其中：α0~α5、α0′~α5′——常系數(shù)ε1,ε2——高階無(wú)窮小。1.實(shí)驗(yàn)標(biāo)定

在壓力傳感器的量程范圍內(nèi)確定n個(gè)壓力標(biāo)定點(diǎn)，在工作溫度范圍內(nèi)確定m個(gè)溫度標(biāo)定點(diǎn)，于是由壓力P與溫度t標(biāo)準(zhǔn)值發(fā)生器產(chǎn)生在各個(gè)標(biāo)定點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)輸入值為Pi:P1，P2，P3，…，Pn

Tj:T1,T2,T3,…,Tm

圖5-12壓力傳感器輸入-輸出特性(a)壓力傳感器P-U；(b)溫度傳感器T-UT

二次曲面擬合方程待定常數(shù)的確定

第k個(gè)標(biāo)定點(diǎn)的值與計(jì)算值之間的方差為k=1,2,…,m×n

總計(jì)有m×n個(gè)標(biāo)定點(diǎn)，其均方誤差R1應(yīng)最小

均方誤差Rl是常系數(shù)α0~α5的函數(shù)。根據(jù)多元函數(shù)求極值條件，令下列各偏導(dǎo)數(shù)為零，即則可得如下6個(gè)方程：式中：l=m×n。整理后得式中：——標(biāo)定點(diǎn)的總數(shù)；——壓力傳感器在標(biāo)定點(diǎn)輸出值Uk之和；——溫度傳感器在標(biāo)定點(diǎn)輸出值Utk之和；

根據(jù)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定點(diǎn)的輸入標(biāo)準(zhǔn)值Pk及tk，二傳感器相應(yīng)的輸出值Uk入U(xiǎn)tk；可以計(jì)算得到上述A~D~S諸值，于是常系數(shù)α0~α5得以確定。

至此，二次曲面擬合方程式就完全確定。三傳感器數(shù)據(jù)融合1.用于單一功能的傳感器

通過(guò)監(jiān)測(cè)一個(gè)干擾量，可以消除該干擾參量的影響，提高該單功能傳感器被測(cè)目標(biāo)參量的測(cè)量精度。監(jiān)測(cè)干擾量的傳感器，可以選用能夠測(cè)量該干擾參量的任何形式的傳感器，只需把它放置在同一干擾場(chǎng)中，與測(cè)量目標(biāo)參量的傳感器經(jīng)受同樣強(qiáng)度干擾量的影響。2.用于兩功能的傳感器

該兩功能傳感器可測(cè)量?jī)蓚€(gè)目標(biāo)參量，但相互存在交叉靈敏度。兩個(gè)輸出信息進(jìn)行融合處理后可提高兩個(gè)目標(biāo)參量的測(cè)量精度，減小相互交叉靈敏度。若目標(biāo)參量P的輸出值為U，另一目標(biāo)參量t的輸出值為Ut，則可用兩個(gè)二次曲面擬合方程來(lái)描述：同理，t的輸出值Ut也可用二維回歸方程來(lái)描述：(5-24)ttttPtttUUUUUUtUUUUUUPebbbbbbeaaaaaa++++++=++++++=25423210254232101.三維標(biāo)定實(shí)驗(yàn)

在壓力傳感器的量程范圍內(nèi)，選定n個(gè)標(biāo)定值；在工作溫度范圍內(nèi)選定m個(gè)溫度值；電源電壓波動(dòng)值ΔU取W個(gè)。壓力Pi:P1，P2，P3，……，Pn

溫度tj:t1，

t2，

t3，……，tm

電壓波動(dòng)ΔUΔＵ1,ΔＵ2,ΔＵ3,……，ΔＵw

三、二傳感器信息融合實(shí)例圖5-13硅壓阻式壓力傳感器的兩個(gè)輸出信號(hào)

1.實(shí)驗(yàn)標(biāo)定數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)標(biāo)定數(shù)據(jù)如表5-4所示。壓力標(biāo)定點(diǎn)的數(shù)量取6個(gè)，即n=6；溫度標(biāo)定點(diǎn)的數(shù)量也取6個(gè)，即m-6。這樣Pi(104Pa)：0,1.0.2.0,3.0,4.0,5.0;tj(℃)：21.5,28.0,34.0,44.0,50.0,70.0表5-4JCY—101型壓力傳感器的二維實(shí)驗(yàn)標(biāo)定數(shù)據(jù)(1)計(jì)算壓力傳感器的溫度靈敏度系數(shù)αs

式中：t1,t2——工作溫度上、下限值；U(t2)、U(t1)——同一輸入壓力作用下，工作溫度分別為t2,t1時(shí)壓力傳感器的輸出值。(5-27)代入t2-t1=70-21.5=48.5℃,U(t1)=83.36mV，則可由(5-29)式計(jì)算得壓力傳感器的溫度靈敏度系數(shù)

由于存在溫度靈敏度系數(shù)，壓力傳感器存在溫度附加誤差，在滿量程時(shí)的相對(duì)誤差δt

為(2)計(jì)算壓力傳感器的零位溫度系數(shù)α0式中：Δt=t2~t1——工作溫度變化范圍；

UFS——壓力傳感器滿量程輸出值；ΔUom——在工作溫度變化Δt時(shí)，壓力傳感器零點(diǎn)漂移最大值。由表5-4列出數(shù)據(jù)可得：Δt=70℃-21.5℃=48.5℃；UFS=83.36mVΔUom=|-13.84-(-7.72)|=6.12mV(3)計(jì)算溫度傳感器的壓力靈敏度系數(shù)αP。仿照溫度靈敏度系數(shù)αs的定義式式中：

P2,P1——壓力輸入值的上下、限；ΔUtmax——同一溫度狀態(tài)下，輸入壓力在上、下限范圍內(nèi)變化時(shí)溫度傳感器輸出值改變量的最大值。由表5-4數(shù)據(jù)讀得P1=0.0×104Pa，P2=5.0×104Pa；在溫度為70℃時(shí)，其輸出值隨壓力變化最大值ΔUtmax為ΔUtmax=(86.12-80.45)mV=5.67mV且 Ut(P1)=86.12mV

將上面的數(shù)值代入(5-29)式中，可得溫度傳感器的壓力靈敏度系數(shù)αP

2.數(shù)據(jù)融合處理(1)計(jì)算(5-19b)式中各常系數(shù)α0′~

α5′和(5-25)式中常數(shù)β0~β5。為便于與未處理前各性能指標(biāo)加以比較，我們根據(jù)輸入壓力P和溫度輸出Ut來(lái)擬合壓力傳感器輸出電壓U。與方程組(5-23)式類同，列出下列方程組：(5-30)

下面根據(jù)表5-4所列數(shù)據(jù)計(jì)算方程組(5-30)式和(5-25)式的有關(guān)系數(shù)，即式中，Uk單位為mV；Utk單位為mV；Pk單位為104Pa；tk單位為℃。解方程(5-30)式(5-26)式可得常系數(shù)于是曲面擬合方程(5-19b)式與(5-25)式就被確定為(2)數(shù)據(jù)融合處理的效果。圖5-14二傳感器信息融合智能傳感器系統(tǒng)框圖表5-5(a)按(5-31a)、(5-31b)工數(shù)據(jù)融合的輸出值U與t

由表5-5(a)融合輸出U可見，其零位溫度漂移最大為0.41mV，可得零位溫度系數(shù)α0′

=7.3×10-4/℃，溫度靈敏度系數(shù)αs′=5.78×10-4/℃，與未融合處理前相比，性能提高一個(gè)數(shù)量級(jí)，傳感器輸出值受溫度的影響大大減小。同時(shí)由表5-5(a)修正溫度值可看出，同樣在70℃時(shí)，壓力變化5×104Pa，溫度改變量?jī)H為0.05℃，故其溫度值受壓力的影響也減小了一個(gè)數(shù)量級(jí)。5.2.2三傳感器信息融合

一、三功能傳感器多信息融合

硅壓阻式傳感器已能將感受壓力(差)P及靜壓SP的壓敏電阻電橋，感受溫度的溫敏電阻集成在一塊芯片上構(gòu)成能實(shí)現(xiàn)測(cè)量壓力(差)P、靜壓SP、溫度t的三功能傳感器。相應(yīng)地，三個(gè)輸入量的輸出信號(hào)是UP、USP、Ut。相互間存在著交叉靈敏度。采用信息融合技術(shù)可消除交叉靈敏度的影響，感受壓力(差)P的壓敏電阻電橋的輸出信號(hào)UP，不僅決定于輸入的壓力(差)P，而且還與SP、t數(shù)值有關(guān)。因此由一維靜態(tài)輸入—輸出特性(P-UP)來(lái)求取被測(cè)壓力值P就會(huì)存在大的誤差，用三個(gè)參量來(lái)表征P才是比較完備的，即嚴(yán)格說(shuō)來(lái)，其它兩個(gè)參量SP、t也是如此，即為了確定上述三元函數(shù)的多項(xiàng)式擬合方程，必須進(jìn)行三維標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。

為簡(jiǎn)化處理起見我們先進(jìn)行降維處理。由于對(duì)靜壓的測(cè)量精度要求不高，可將它作為一元函數(shù)來(lái)對(duì)得又因靜壓主要影響壓力(差)的零點(diǎn)輸出，產(chǎn)生的干擾量用U0′表示。

U0′與靜壓輸出USP的關(guān)系由n階多項(xiàng)式方程描述式中：γ0,γ1,…,γn為待定常系數(shù)數(shù)，通過(guò)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)來(lái)確定，選定n個(gè)標(biāo)定點(diǎn)，給出n個(gè)不同靜壓值Spi(i=1,2,…,n)，否則定相應(yīng)壓力(差)的零點(diǎn)Uoj′(j=1,2,…,n)，即式中：U是消除了零點(diǎn)干擾量后的壓力(差)輸出值。于是被測(cè)壓力(差)值就降為二元函數(shù)

因?yàn)殪o壓SP對(duì)溫度輸出Ut基本上沒(méi)有影響，故被測(cè)溫度由二元函數(shù)表示已足夠二、兩個(gè)非目標(biāo)參數(shù)監(jiān)測(cè)多信息融合

通常，傳感器的輸出不僅受工作環(huán)境溫度的影響，也要受到工作電壓波動(dòng)的影響。下面，我們以壓阻式壓力傳感器為例，通過(guò)監(jiān)測(cè)其工作溫度t及供電電源E來(lái)進(jìn)行多信息融合處理。智能傳感器系統(tǒng)輸出的目標(biāo)參量——