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基于FPGA的智能电感测微仪的设计

来源:    作者:     发布时间:2013-04-08 13:39:25     点击数:

前置处理电路的设计前置处理电路(如图3所示)将传感器测头的位移量转化为与之成正比的直流信号。前置处理电路有振荡器,为传感器测量电桥和相敏检波电路提供激励电源。由位移信号所调制的调幅信号经交流放大后,与基带信号一起送入相敏检波器。相敏检波器的输出经直流放大器后,获得与位移量成比例的电压信号口]。该处理电路设计尽量选用了专用集成芯片、多路集成运算放大器以及小体积的分离元件。这样可以使该传感器具有体积小、抗干扰能力强、可靠性高等优点。

(1)激励电源能提供一定频率的正弦交流信号,为测量电桥和相敏检波器供电。激励电源输出电压的幅值和频率的变化将影响测量电桥的灵敏度。为了获得较好的选频特性,本文设计了一种文氏桥正弦波发生器(如图4所示)

2.3基于FPGA的传感器硬件的设计A/D将传感器传来的模拟信号转换成数字信号,并传人FPGA内部进行处理。在FPGA内部将分4部分进行处理,如图所示:4个模块分别独立进行设计、仿真以及下载到FPGA进行硬件调试。这样某一个模块的内部算法的改变,不会影响到其他模块的功能。

2.4传感器故障的自确认智能电感测微仪在运行过程中可能发生硬件故障而影响测量的正确性,若不及时发现,它输出的错误数据将导致整个测控系统出错,因此故障的自我确认对于提高系统的可靠性相当重要。在对位移传感器的故障模式进行综合分析的基础上,确定故障诊断策略,实现对常见故障的自检测、自诊断和数据恢复。该自确认传感器具有故障自诊断功能,当传感器发生故障时,不仅可正确检测出传感器是否发时通过提高不确定度值来指示当前的传感器输出是在传感器发生故障的情况下通过估计的手段获得的,其准确度降低。采用改进的BP神经网络算法一LenvenbergMar—quardt算法进行故障诊断。传感器故障诊断和信号恢复流程图如图8所示,系统采集的传感器信号经预处理模块后,在故障诊断模块通过数值检验模块、神经网络(ANN)模块和推导法则模块,输出故障代码,同时一旦判定传感器出现故障,就将传感器信号送入信号恢复模块,触发该模块运行并输出调整后的值。该数值经后处理模块处理之后,传递给系统作为控制信号。1

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