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0 引 言

隨著科學技術的發展和人們生活水平的提高, 物質的水分檢測已廣泛運用于生產、加工、運輸、儲藏和消費領域。目前, 水分檢測的主要方法有:烘干失重法、化學法、電測法和射線法等。其中烘干失重法也稱經典法, 是絕大部分物質檢測的常用方法, 也是水分測定的標準方法和仲裁依據[1,2,3,4]。

現有的水分測定儀將干燥箱和電子天平結合為一體, 解決了樣品從干燥箱取出進行稱重過程中吸收水分帶來的操作誤差問題, 但稱重數據的測量精度和稱重結果的實時性往往難以同時達到。為此, 本文設計了一種基于CS5532的水分測定儀稱重模塊, 闡述了稱重傳感器的工作原理, 給出了稱重模塊的硬件電路設計, 并詳細描述了稱重數據的預處理策略及其實現方法。實驗結果表明:該稱重模塊測量精度高, 系統實時性好。

1 傳感器工作原理

電阻應變式稱重傳感器是將4只電阻應變計粘貼在彈性敏感元件上, 然后以適當方式組成惠斯通電橋。稱重傳感器承受載荷時, 應變計電阻改變, 電橋失去平衡, 傳感器輸出的電壓信號與被測載荷重量成比例。應變式稱重傳感器的工作原理如圖1所示。

圖1 稱重傳感器電橋電路 Fig1 Bridge circuit of weighting sensor   下載原圖

2 基于CS5532的信號采集

本文設計的稱重模塊主要包括電阻應變式稱重傳感器、信號調理電路、ADC電路等。其中, 選用稱重傳感器的靈敏度為2mV/V, 供電電壓為5V。信號調理電路采用高精度、低噪聲、溫度系數小的運放OPA2227對傳感器采集的信號進行等比例發大, 調整到ADC所要求的電壓輸入范圍內。ADC芯片采用24bit的CS5532—BS, CS5532是一種具有極低噪聲、多通道的Δ—∑型模數轉換器, 其采用電荷平衡技術和極低噪聲的可編程增益斬波穩定測量放大器, 可得到高達24位分辨率的輸出結果, 精度高, 動態特性寬[5]。設計中ADC采用5V供電, 為了增加電源和地的交流耦合, 減少交流信號對電源的影響, 電源并聯2只電容器, 電容C9為10μF, 濾除低頻信號干擾, C10為0.1μF, 濾除高頻信號干擾。ADC通過SPI接口將稱重數據送入MCU進行進一步處理。稱重模塊電路設計如圖2所示。

圖2 稱重模塊電路 Fig2 Circuit of weighing module   下載原圖

在信號送入運放器前, 先經過π型網絡對采集到的信號進行濾波, 以減少紋波、濾除高頻干擾信號。RP1, RP2, RP3, RP4, RP7采用溫度系數為5×10-6的塑封電阻器, 以減少溫度對稱重結果的影響。U1, CP1, CP2, RP1, RP2, RP3等構成有源低通濾波電路, 其用于工頻干擾濾除和抗混疊濾波。

在電路設計時采用比例測試技術, 即ADC參考電壓與稱重傳感器的激勵電壓使用同一個電源, 使得ADC輸出只與傳感器的應變特性和運算放大電路的總增益呈正比, 而與ADC的基準源和稱重傳感器的激勵源都無關, 從而提高稱重部分的測量精度。

3 稱重數據預處理

目前, 稱重數據預處理常用的濾波算法有去極值平均濾波法、滑窗均值濾波法以及二者結合的算法, 但這些算法的實時性較差, 數據刷新較慢, 特別在樣品加載和卸載的時候, 需要較長的時間才能得到比較穩定的結果[6,7]。本水分測定儀的數據預處理采用剔除粗大誤差、滑窗均值濾波和載荷突變跟蹤策略相結合的算法, 在保證測量精度的前提下又能滿足系統對稱重數據的實時更新要求。

3.1 粗大誤差剔除

為保證稱重數據的準確性, 稱重數據在滑窗均值濾波前先進行粗大誤差剔除處理。在數據送入滑窗前, 系統將新采樣的稱重數據xi與保存在滑窗中的數據進行比較, 采用3σ準則, 判別xi是否為粗大誤差。

設xˉ$\bar{x}$i為滑窗內的均值, 即

xˉi=$\bar{x}{}_i=$1L∑i=1Lxi$\frac{1}{L}{\displaystyle \sum _{i=1}^{L}x}{}_i$, (1)

式中 L為滑窗的長度。

對滑窗內的數據求標準差σ, 即

σ=∑i=1L(xi?xˉi)2L?1?????????.???(2)$\sigma =\sqrt{\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^L(}x{}_i-\bar{x}{}_i){}^2}{L-1}}.\text{?}\text{?}\text{?}(2)$

當滿足條件式 (3) 時

|xi?xˉi|>3σ,???(3)$|x{}_i-\bar{x}{}_i|>3\sigma ,\text{?}\text{?}\text{?}(3)$

則判定xi為粗大誤差, 并剔除該數據。

3.2 滑窗均值濾波

將剔除粗大誤差后的xi送入長度為L的滑窗均值濾波, 遞推濾波器將該新數據放入隊尾, 并舍棄原來隊首的一個數據, 而后進行算術平均運算

Wn=Wn?1+1L(xi?w0),???(4)$W{}_n=W{}_{n-1}+\frac{1}{L}(x{}_i-w{}_0),\text{?}\text{?}\text{?}(4)$

式中 L為滑窗均值濾波器的長度, w0為遞推濾波器的原隊首數據, Wn-1為上次滑窗均值濾波器的輸出。

滑窗均值濾波器長度L由ADC轉換速率和水分儀稱重結果穩定時間決定。CS5532的轉換速率為15Hz, 并考慮到水分儀稱重結果一般要求2~5s內稱重結果穩定, 經多次實驗確定L=5。

3.3 載荷突變跟蹤策略

當測定樣品加載或卸載時, 傳感器稱重信號將發生突變, 如果直接采用滑窗均值濾波, 系統將會把該正常的突變信號判定為粗大誤差予以剔除, 從而得不到正確的稱重結果。為此, 本水分儀采用一種兩級判定的載荷突變數據跟蹤策略, 以實現稱重結果的實時更新, 其步驟為:

1) 利用3σ準則的粗大誤差剔除方法, 判別最新采樣的傳感器稱重信號xi是否為粗大誤差;

2) 如果xi不是粗大誤差, 更新一級滑窗均值濾波器滑窗內數據, 并利用滑窗均值濾波器求得稱重傳感器的輸出值Wn;

3) 如果判定xi為粗大誤差, 則將其存入長度為N的二級滑窗, 同時不更新一級滑窗中的數據, 仍用一級滑窗的均值作為稱重傳感器的輸出值Wn;

4) 采集稱重傳感器下一個稱重數據xi+1, 轉至步驟 (1) , 如果連續N次均判定為粗大誤差, 且滿足

∣∣xi?xi+1max(xi,xi+1)∣∣≤εσ,???(5)$\left|\frac{x{}_i-x{}_{i+1}}{\max (x{}_i,x{}_{i+1})}\right|\le \epsilon {}_{\sigma },\text{?}\text{?}\text{?}(5)$

則判定載荷突變, 求二級滑窗的中值xmid, 將一級滑窗中的數據全部更新為xmid, 并將該值作為稱重傳感器的輸出Wn, 同時將二級滑窗清0, 為下次載荷突變跟蹤作準備;

5) 如果xi+1不滿足式 (5) , 則判定xi為粗大誤差并剔除, 不更新一級滑窗的數據, 同時將二級滑窗清0, 為下次載荷突變跟蹤作準備。圖3為載荷突變算法流程圖。

圖3 載荷突變算法流程圖 Fig3 Algorithm flow chart of load sudden change   下載原圖

式 (5) 中, max (xi, xi+1) 表示求xi與xi+1中的較大值;εδ為檢測閾值。由于加載和卸載時測定儀稱重傳感器輸出結果將產生阻尼振蕩, εδ受該因素的影響, 實驗發現:阻尼振蕩振幅的最大相對變化量一般不會超過15%, 因此, εδ取0.15。考慮到測定儀稱重結果實時性要求, 通過實驗取二級滑窗長度N=3。

4 水分測定儀的實驗結果

表1所示為使用本稱重模塊測定的幾種典型樣品的水分含量與經典法所測樣品的誤差, 選取樣品的質量為5g, 稱量結果的水分含量用百分比表示。實驗結果表明:采用本文設計的稱重數據預處理算法的水分測定儀, 測定結果準確、可靠。

5 結束語

本文設計的基于CS5532的稱重模塊, 稱重精度為1mg, 水分測量誤差不大于0.1%, 初始樣品1g時的重復性

表1 樣品水分測定結果Tab1 Results of moisture determination of samples 導出到EXCEL

誤差不大于0.1%, 初始樣品大于1g時的重復性誤差不大于0.05%, 優于JJG 1036—2008 電子天平檢定規程規定的一級天平重復性誤差指標[8]。質量測量結果準確、測定結果穩定時間短, 能夠滿足相關檢定機構對水分檢定裝置的準確性和實時性的雙重要求。