基于线性霍尔传感器的角度测量的非线性校正方法研究

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传感器非线性误差的修正

传感器非线性误差的修正传感器非线性误差的修正摘要：传感器在采集数据时存在一定的非线性误差。

要使系统的性能达到最佳，必须对传感器的非线性误差进行分析和处理。

本文讨论了传感器非线性误差的几种处理方法，并对各种方法作了比较。

关键词：非线性误差，硬件电路校正，查表法，插值法，最小二乘法，频域修正法一、引言在工业过程控制中，由于传感器的非线性输出特性和同种传感器的输出存在一定的分散性，测量结果会产生一定的误差。

为此，我们需要对传感器的特性进行校正和补偿，以提高测量的精度，并且使传感器输出线性化和标准化。

对非线性误差的矫正和补偿可以采用硬件电路或者软件的方法来实现。

二、采用电路进行非线性误差的矫正采用硬件电路对非线性误差进行矫正，优点是速度快；缺点是价格高，拟合程度不好。

通常我们采用以下几种电路进行校正：1、算术平均法算术平均法的基本原理是通过测量上下限的平均值，找到一条是原传感器输出非线性特性得以改善的拟合曲线。

对电阻传感器基本电路如作图所示。

设温度变化范围为a~c ，平均温度：b=(a+c)/2，传感器对应的输出阻值分别为R a ，R b ，R c ，由于传感器的非线性，R b ≠(R a +R c )/2。

为了使三个点的电路输出为线性，则应满足并联电阻R pb =(R pa +R pc )/2。

其中R pa ，R pb ，R pc 分别为温度在a,b,c 时的并联电阻。

通过计算可得： b R R 2R R R 2R -)R (R R c a ca c ab -++=2、桥路补偿法该方法的基本原理是利用测量桥路的非线性来校正传感器的非线性。

电路如右图所示。

取R 1=R 2，桥路输出)//21(33t B R R R R V +-=ε 设于三个不同的温度点a,b,c 相适应的R t 与V 分别为R a 、V a 、R b 、V b 、R c 、V c ，代如上式得到方程组：)//21(33ab a R R R R V +-=ε )//21(33b b b R R R R V +-=ε)//21(33c b c R R R R V +-=ε解此方程组可得到满足要求的R3、R B 、ε。

非线性传感器的校正方法

(6)
3 折线逼近法
将传感器的特性曲线用连续有限的直线来代
替 ,然后根据各转折点和各段直线来设计硬件电路 ,
这就是最常用折线逼近法。转折点越多 ,各段直线就
越逼近曲线 ,精度也就越高 ,但太多了就会因为线路
本身误差而影响精度 , 所以转折点的选取与要求的
精度和线路有密切的联系 ,在实际应用中 ,应采取具
2 选择与被测量成线性函数关系的量作为测量装
置输出量
例如采用电容传感器时 , 极板的位移和电容量
之间成非线性函数关系见式 (5) ,然而如果采用容抗
XC = 1/ ωC 作为传感器的输出 ,则 XC 与被测量位移
成线性关系了 , XC 可称为“校正函数”。
C
=
εS d0 2 △d
(5)
XC
=
d0 2 △d ωεS
总之 ,传感器的非线性处理方法应根据系统的具体情况全面考虑再作决定。
参考文献 1 罗四维. 传感器应用电路详解. 北京 : 电子工业出版社 ,
用软件代替硬件进行线性化处理 ,它省去了复杂的非线性硬件电路 ,降低了系统的成本 ;而且它能发挥计算机智能作用 ,提高了检测的准确性和精度 ; 尤其 ,利用线性插值法 ,将实际曲线用直线段近似逼近 ,通过近似公式计算 ,如果折线的段数取得合适 , 可以达到比较高的精确度 ,并且 ,计算方法也比较简单 ;还有 ,适当改变软件的内容 ,就可以对不同传感器或转换电路进行补偿。
量与被测物理量之间的关系都存在一定的非线性 ,
这是数据采集系统产生非线性特性的主要原因 ,其
次是变换电路的非线性 ,现分别叙述如下 :
1 传感器变换原理的非线性。
如用热敏电阻测量 ,热敏电阻 Rt 与 t 的关系是

霍尔效应及其非线性修正

“开”的磁感应强度时．抽出电平由高变１医．传感墨处于开状志。当外加磁感应
过的电流，Ｂ为外加磁场（洛伦兹力
ＩＳ－ＳＴＩＩＡ简介
强度小于释放点。关‘的磁感应强度时，
Ｌｏｒｒｅｎｔｚ）的磁感应强度，ｄ是薄片的厚
Ｓ－５７１ＩＡ系列是采用ＣＭＯＳ技术输出电平由低变高．传感器处干美状
度。由此可见．霍尔教应的灵敏度高低开发的高灵敏度．低消耗电涟的霍尔Ｉｃ态。
集成侍盛嚣的Ｉ作特性
２悔正方法
■Ⅱ一围１Ｓ－５７１１ＡＮＤｉＬ－１４ＴＩＧ射脚捧刊曩
曲线如躅２所示。若将磁石靠近恃感嚣ＩＣ，
Ｓ一５７１１ＡＮＤＬ一１４ＴＩＧ集成传感墨
其中．无接触侍感将是大势所趋．在无接触型传感器中．凭借着高可靠性等优势．霍尔效应传感器（ＨａｌｌＥｆｆｅｃｔＳｅｎｓｏｒ）在汽车领墟也直得广泛的应用空间。霍尔电流传感器的优点是电路孵式
针对此Ｉｃ的标记面，当垂直方向的碰束密度超过ＢｏＰＮ或Ｂｏ％时，Ｖｏｕｒ从
｝｝
¨
………．Ｌ．—Ｊ一．——．．４．．—Ｊ………．
。Ｈ”转变为。Ｌ”－若将琏Ｎ－
石远离此Ｉｃ，当磁束密度
简单．成奉相对较低。映点是精度．线低千Ｂ哪或ＢＫｎ时．ＶｏｕＴ田２ｓ－５７１１＾Ｉ怍特性
万方数据
……。。圈ｌ
技术追踪
其输出电压由下式所确定
Ｕ【ＰＫ＾Ｂｃｏｓｏ十Ｋ。Ｉ¨
式中Ｋ，——霍尔灵敏度
Ｉ一霍尔传臻器驱动电淀；
Ｂ
磁盛应强度，
Ｃｏｓ０
元件平面珐线与Ｂ的爽
角一
Ｋ
不平衡系数。
Ｋ。Ｉ】＝ｕｍ称为不平衡电压ｔ（Ｕｍ／ｕ。））×１００％称为不平衡率．设其为Ｒ，一般霍尔元件的Ｒ为±１０％左右。Ｋ。，和由披捡电流产生的Ｂ均为非线性四

霍尔电压传感器纹波效应及非线性误差的综合校正

ｃｒｅｔｎｑｅｔｏｆｔｅＨａｌｏｔｇｅｓｒｏｒｃｉｕｓｉｎｏｈｌｖｌａｅｓｎｏ．ｏ
Ｋｅｒｓｅｅｔｉｍｅｓｒｍｅｔｏｐｅｅｓｖｏｒｃｉｎ；ｉｆｒａｉｎｆｓｏ；ＢＰｎｕａｅｗｏｋ；ｒｐｌｙｗｏｄ：ｌｃｒｃａｕｅｎ；ｃｍｒｈｎｉｅｃｒｅｔｏｎｏｍｔｕｉｎｏｅｒｌｔｒｎｉｐｅｅｆｃｆｅｔ
ｗａ，ｔｅｒｐｌｏｔｇｈｒｃｅａａｔｒｉｐｃｅ — ｐｄｒｃｌｒｍｕｐｔｓｇａｆｖｌａｅｓｎｏｎｙｈｉｐｅｖｌａｅｃａａｔｒｐｒｍｅｅｓｉｋｄｕｉｅｔｙｆｏｏｔｕｉｎｌｏｏｔｇｅｓｒａｄ
ｔａｎｄｒｉｅ．ＴｈｉｈｓａｄｏｆｅｓｏａｈｌｙｒａｅｏｔｉｅｆｅｒｉｉｇｔｅＡＮＮ．Ｔｈｉｕａｉｇｅｐｒ— ｅｗｅｇｔｎｆｓｔｆｅｃａｅｒｂａｎｄａｔｒｔａｎｎｈｅｓｍｌｔｘｅｉｎ
ｇｔｐｒｍｅｅｎｄａｕｐｔａａｇｔｖｌｅａｒｉｉｉｌｎｕａｅｗｏｋ（ｅａａｔｒａｄｉｅｌｏｔｕｓｔｒｅａｕ，ｎａｔｆａｅｒｌｎｔｒｃＡＮＮ）ｉｔｕｔｒｄａｄｓｓｒｃｕｅｎ
第２卷ｌ
第９期
传感技术学报
ＣＮＥＥＪＵＲＮＬＦＳＨＩＳＯＡＯＥＮＳＲＳＡＮＡＴＵＡＲＳＯＤＣＴＯ

（整理）传感器非线性误差的修正

（整理）传感器⾮线性误差的修正传感器⾮线性误差的修正摘要：传感器在采集数据时存在⼀定的⾮线性误差。

要使系统的性能达到最佳，必须对传感器的⾮线性误差进⾏分析和处理。

本⽂讨论了传感器⾮线性误差的⼏种处理⽅法，并对各种⽅法作了⽐较。

关键词：⾮线性误差，硬件电路校正，查表法，插值法，最⼩⼆乘法，频域修正法⼀、引⾔在⼯业过程控制中，由于传感器的⾮线性输出特性和同种传感器的输出存在⼀定的分散性，测量结果会产⽣⼀定的误差。

为此，我们需要对传感器的特性进⾏校正和补偿，以提⾼测量的精度，并且使传感器输出线性化和标准化。

对⾮线性误差的矫正和补偿可以采⽤硬件电路或者软件的⽅法来实现。

⼆、采⽤电路进⾏⾮线性误差的矫正采⽤硬件电路对⾮线性误差进⾏矫正，优点是速度快；缺点是价格⾼，拟合程度不好。

通常我们采⽤以下⼏种电路进⾏校正：1、算术平均法算术平均法的基本原理是通过测量上下限的平均值，找到⼀条是原传感器输出⾮线性特性得以改善的拟合曲线。

对电阻传感器基本电路如作图所⽰。

设温度变化范围为a~c，平均温度：b=(a+c)/2，传感器对应的输出阻值分别为R a，R b，R c，由于传感器的⾮线性，R b≠(R a+R c)/2。

为了使三个点的电路输出为线性，则应满⾜并联电阻R pb=(R pa+R pc)/2。

其中R pa，R pb，R pc分别为温度在a,b,c时的并联电阻。

通过计算可得：b R R 2R R R 2R -)R (R Rc a ca c ab -++=2、桥路补偿法该⽅法的基本原理是利⽤测量桥路的⾮线性来校正传感器的⾮线性。

电路如右图所⽰。

取R 1=R 2，桥路输出)//21(33tB R R R R V +-=ε设于三个不同的温度点a,b,c 相适应的R t 与V 分别为R a 、V a 、R b 、V b 、R c 、V c ，代如上式得到⽅程组：)//21(33ab a R R R R V +-=ε )//21(33bb b R R R R V +-=ε )//21(33cb c R R R R V +-=ε解此⽅程组可得到满⾜要求的R3、R B 、ε。

基于线性霍尔传感器的角度测量的非线性校正方法研究

基于线性霍尔传感器的角度测量的非线性校正方法研究杨鹏;史旺旺;沈楚焱【摘要】An approach to non-linearity compensation of angle measurement system based on linear hall sensor was putted forward in this paper. This can be described that when some circles of coils were made in the fixed magnet, the magnetic field caused by the coils and caused by the magnet were both vertical. And the space magnetic field was stacked by the above two magnetic fields. By fixing the position of the hall sensor and keeping the control current constant, the angle generated by rotating the hall sensor changed while the output voltage of the hall sensor also changed. So theory analysis and simulation of two structures of increased coils and not increased coils were introduced in this paper. The results show that the linearity of the related curve between the voltage and angle was obviously increased and this method has excellent characteristics in angle measurement. At the same time, hardware circuit of hall sensor was also designed and measured. The results show that this method has excellent characteristics, such as the simple circuit, the quick survey speed, the strong anti-interference ability, the measuring accuracy and easy to install and operate.%本文提出了一种基于线性霍尔传感器的角度测量的非线性校正方法，在固定磁铁上绕制一定匝数的线圈，线圈产生的磁场与磁铁产生的磁场垂直，空间磁场为上述两个磁场的叠加，固定霍尔传感器的位置，同时保持控制电流不变，让磁铁绕霍尔传感器旋转产生角度的变换，霍尔传感器输出电压也将产生变化。

基于GA的ε-SVRM在传感器非线性校正中的研究

基于GA的ε-SVRM在传感器非线性校正中的研究丁晓燕;徐慧【摘要】针对ε-SVRM在建立传感器回归模型时参数难确定的问题,提出了改进遗传算法对模型参数进行优化选取的方法.该方法在遗传算法前期通过限制个体间距离及采用保优策略,保持最优参数的多样性；在进化后期通过自适应调整进化参数从而加快进化速度,以提高模型的预测准确度和建模效率,并且与以往采用的网格搜索法进行了比较.实验结果表明:采用改进遗传算法进行参数优化得到的模型预测结果均方误差(2.091 6×10-5)较采用网格搜索法所得到的模型预测结果均方误差(1.371 22×-10-3)下降了2个数量级；同时,经过改进的遗传算法优化后建立的传感器回归模型使得传感器输出电压的最大相对波动由建模前的22.2％下降到0.038％,而采用网格搜索法使其下降到2.93％,显著地改善了传感器的稳定性.%Aiming at the difficulty in selecting the parameters when a sensor regression model was built based on ε - support vector regression machine,improved genetic algorithm(IGA) was proposed to select optimization model parameters. By limiting the distance between the individual, the method used select strategies and adaptive evolution parameters to ensure diversities of optimal parameters and accelerate the speed of evolution so that could improve the model prediction accuracy and modeling efficiency. It was compared with grid search method used in the past. Experiment results show that the mean squared error( MSE)for the prediction model of optimizing the model parameters using IGA is about 2. 091 6×10-5 ;the MSE for the prediction model of optimizing the model parameters using grid search method is about 1. 371 22 × 10-3.When comparing the two,the prediction accuracy of the model optimized using IGA is improved by two orders of magnitude. Moreover, the sensor model built using IGA reduces the maximum relative fluctuation of output voltage from 22. 2% that of the un-modeled sensor to 0. 038% ,and is to 2. 93% of the model built using grid search method, therefore it evidently improves the performance of the sensor.【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2012(000)012【总页数】4页(P3-5,46)【关键词】ε-SVRM(ε-支持向量回归机);改进遗传算法;建模;传感器;网格搜索【作者】丁晓燕;徐慧【作者单位】南京林业大学信息科学技术学院,江苏南京210037;南京林业大学信息科学技术学院,江苏南京210037【正文语种】中文【中图分类】TP2120 引言工业测控系统中，由于传感器自身存在非线性特性，且其输出易受工作条件及环境参数的影响，造成系统测量精度降低，稳定性差等问题［1］。

霍尔电压传感器纹波效应及非线性误差的综合校正

第21卷第9期2008年9月传感技术学报CHINESE JO URNAL OF S ENSO RS AND ACTU ATORSVol.21 No.9Sept.2008The Ripple Effect and Nonlinear Error ComprehensiveC orrection of the Hall Voltage SensorZH OU K e -ning *,X U R an(Sc hool of Electrical E ngineer ing ,Zhe j iang Unive rsity of S cience and T echnolog y ,H angz hou 310023,China)Abstract:Some o f H all vo ltag e mutual inductor s have serious erro r caused by ripple effect etc w hen DC voltage w ith H F harmonic is measur ed.In the face of this question,a sort o f er ror com prehensive corr ec -ting method w hich is based on info rmatio n fusion technolog y of the neural netw o rk is presented.On this w ay ,the ripple voltage char acter param eter is picked -up directly from output sig nal o f voltage sensor and the added sensor is not need.Reg ar ding the r ipple v oltage as no -targ et parameter and input vo ltag e as tar -g et parameter and ideal output as target value,an artificial neural netw o rk (ANN )is structured and tr ained.T he w eights and offsets of each layer are obtained after training the ANN.T he simulating exper-i m ental results demo nstr ate that ANN can appro ach to a corr ecting plane and solve pr efer ably the er ror -cor rectio n questio n of the H all vo ltag e sensor.Key words:electric measurement;comprehensive co rrection;information fusion;BP neural netw ork;ripple effectEEACC :7310B霍尔电压传感器纹波效应及非线性误差的综合校正周克宁*,徐然(浙江科技学院电气分院,杭州310023)收稿日期:2008-03-21 修改日期:2008-05-26摘要:某些霍尔电压传感器在测试含有高频谐波的直流电压量时,存在着由纹波效应等原因引起的严重非线性误差问题,本文提出一种基于神经网络信息融合技术的传感器误差综合校正法。

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ｏｅｈｌｓｎｏｌｏｃａｇｄＳｈｏｙａａｙｉａｄｓｕａｉｎｏｏｓｒｃｕｅｆｉｃｅｓｄｃｉｎｏｆｔａｌｅｓｒａｓｈｎｅ．ｏｔｅｒｎｌｓｎｉｌｔｆｔｔｕｔｒｓｏｒａｅｏｌａｄｎｔｈｓｍｏｗｎｓｉｃｅｓｄｃｉｒｔｏｕｅｎｔｉｐｐｒＴｈｅｕｔｓｗｈｔｈｎａｔｆｔｅａｅｕｖｅｗｅｎｔｅｎｒａｅｏｌｗｅｅｉｒｄｃｄｉｈｓａｅ．ｅｒｓｌｈｏｔａｅｆｅｆｏｒｌｔｄｃｒｅｂｔｅｓｎｓｔｉｉｙｈｅｈ
ＡｂｔａｔＡｎａｐｏｃＯｎｎ— ｉｅｒｏｅｓｔｏｆａｇｅｍｅｓｒｍｅｙｔｍａｅｎｌｅｒｈｌｓｎｏｓｒｃ：ｐｒａｈｔｏ — ｎａｔｃｍｐｎａｎｏｎｌａｕｅｎｔｓｅｂｓｄｏｉａａｌｅｓｒｌｉｙｉｓｎｗａｕｔｄｆｒｒｎｔｉｐｐｒＴｈｓｃｎｂｅｃｂｅｈｔｗｈｎｓｍｅｃｒｌｓｏｏｌｗｅｅｍａｅｉｈｅｆｅｓｐｔｏｗａｄｉｈｓａｅ．ｉａｅｄｓｒｄｔａｅｏｉｅｆｃｉｒｄｎｔｘｄｅｉｃｓｉ
ｖｌｇｎｎｅｗａｏｖｏｓｃｅｓｄａｄｔｉｍｅｈｄｈｓｘｅｅｔｈｒｃｅｓｃｎｅｍｅｓｒｍｅｔＡｏｔｅａｄａｇｓｂｉｕｌｉｒａｎｓｔｏａｅｃＨｎａａｔｒｔｓｎａｇａｕｅｎ．ｔａｌｙｎｅｈｃｉｉｉｌ
ｔｅｓｍｅｔｅｈｒｗａｅｃｒｕｔｏａｌｅｓｒｗａｌｏｄｓｇｅｎａｕｅ．ｅｒｓｌｈｗｈｔｈｓｍｅｈｄｈａｍ，ａｄｒｉｃｉｆｌｓｎｏｓａｓｅｉｎｄａｄｍｅｓｒｄＴｈｅｕｔｓｏｔａｉｉｈｓｔｔｏ
２１０２年４具
电子测
试
繁４期
ＥＥＣＴＬＲＯＮＩＴＣＥＳＴ
Ａｐｒ２０１．２Ｎｏ４．
基于线性霍尔传感器的角度测量的非线性校正方法研究
杨鹏，史旺旺，沈楚焱（扬州大学能源与动力工程学院，江苏扬Ｊｆ２０９，ｌ５０）、２
摘要：本文提出了一种基于线性霍尔传感器的角度测量的非线性校正方法，在固定磁铁上绕制一定匝数
安装调试方便等特点。
关键词：线性霍尔传感器；角度测量系统 Nhomakorabea非线性校正
中图分类号：Ｔ２２Ｐ１文献标识码：Ａ
Ａｐｐｒｃｓｔｏａｈｅｏｎｏｎ。ｌａｉｙｃ－ｉｒｔｏｍｐｅａｉｎｆａｌ＿ｎｅ・ｎｓｔｏｏｎｇｅｍｅｓｅｅｙｔｍｓｄｎｉａｌｅｏｓａｕｒｍｎｔｓｓｅｂａｅｏｌ — — ｎｅｒｈａｌｓｎｓｒ
ＹａｇＰｎ，ＳｆＷａｇｎ，ＳｅｕａｎｅｇｉｎｗａｇｔｈｎＣｈｙｎ
（ｃｏｌｆｎｒｄｏｅＥｇｅｉｇａｇｈｎｎｅｉ，Ｙｎｚｏ５０，ＣｉａＳｈｏｏＥｅｙｎｗｒｎｉｅｎ，ＹｎｚｏｉｒｔｇａＰｎｒＵｖｓｙａｇｈｎ２０９２ｈ）ｎ
ｍａｎｔｈａｎｔｃｆｅｄｃｕｅｙｔｅｃｉｎａｓｄｂｈｇｅｒｔｅｔａ．Ａｎｈｐｃｇｅ，ｔｅｍｇｅｉｌａｓｄｂｈｏｌａｄｃｕｅｙｔｅｍａｉｓｎｔｗｅｅｂｏｈｖｒｉ１ｃｄｔｅｓａｅｍａｅｃｆｌｓｓｋｄｂｈｂｖＷＯｍａｎｔｃｆｌｓＢｙｆｉｇｔｅｐｏｉｏｆｅｈｌｓｎｏｎｅｐｎｎｉｉｇｔｅｄｗａ￣ｃｅｙｔｅａｏｅｔｇｅｅｄ．ｘｎｈｓｔｎｏａｅｓｒａｄｋｅｉｇｉｉｉｉｈｔｌｔｅｃｎｒｌｃｒｅｔｃｎｔｎ，ｔｅａｇｅｇｎｒｔｄｂｏａｉｇｔｅｈｌｓｎｏｈｎｅｉｈｕｐｔｖｌｇｈｏｔｏｕｒｎｏｓｔｈｎｌｅｅａｅｙｒｔｔｈａｌｅｓｒｃａｇｄｗｈｌｔｅｏｔｕｏｔｅａｎｅａ
的线圈，线圈产生的磁场与磁铁产生的磁场垂直，空间磁场为上述两个磁场的叠加，固定霍尔传感器的
位置，同时保持控制电流不变，让磁铁绕霍尔传感器旋转产生角度的变换，霍尔传感器输出电压也将产生变化。对增加线圈和不增加线圈两种结构进行理论分析和仿真，从仿真结果看，霍尔电压与夹角的关系曲线明显线性增加，测量范围扩大，在角度测量中具有独特的优点。同时设计了传感器硬件电路，进行了实验测量，仿真和实测结果表明：该方法具有电路简单、实时性好、频率相应快、抗干扰能力强、