專利名稱：稱重傳感器的蠕變模糊補償方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種傳感器補償技術，尤其是一種對稱重傳感器的蠕變進行模糊補償的方法。
蠕變是考核時間影響的技術指標，即傳感器的時間穩(wěn)定性，是傳感器生產中最難控制的技術指標之一。傳感器蠕變是由彈性體所產生的正蠕變和應變片及應變膠等產生的負蠕變綜合影響而形成的，通常當彈性體設計定型后，其蠕變值也就大致確定了。
目前，對蠕變的控制和調整基本都采用一些傳統的技術解決方法，如選用不同蠕變補償性能的應變片，或者采用改變貼片位置，還有采用改變貼片膠固化工藝等方法對蠕變進行補償，但這些方法也僅適用于一些精度要求不高傳感器。對于高精度的傳感器，這些蠕變控制方法依靠調節(jié)制造工藝等方法來調整和控制蠕變，其生產工藝過程繁瑣復雜，返工量大，且隨機性高，無法對高精度的傳感器實現精確補償。
近幾年，隨著技術的發(fā)展，一些國外大公司將數字補償引入數字傳感器中以實現對蠕變的補償，該方法先建立傳感器蠕變的數學模型，然后測試出傳感器的常溫蠕變并計算確定數學模型中的系數，通過計算機計算蠕變補償量并進行修正。雖然這種補償方法能提高傳感器的控制精度，但也存在以下不足1、該補償方法是進行常溫補償的。對于高、低溫蠕變與常溫蠕變不一樣的傳感器，其補償是按常溫蠕變進行補償，所以補償效果更差。2、由于所建立的數學模型是一個指數函數，計算量大，占用計算機資源太多，影響傳感器動態(tài)響應。3、在實際的生產中每個傳感器都要進行半小時的蠕變測試，尤其在傳感器容量比較大的前提下，測試成本太高。

發(fā)明內容
本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種簡單、易行，且補償精確度高，便于批量生產的稱重傳感器的蠕變模糊補償方法。
本發(fā)明為解決上述問題的技術方案是一種稱重傳感器的蠕變模糊補償方法，其特征在于連續(xù)計算出傳感器的相對輸出變化量；對存儲在存儲器內的加/卸載隸屬函數和蠕變隸屬函數的各過程內的隸屬度計算；計算結果并進行比較，以判斷傳感器當前時刻的載荷變化狀況，確定各過程蠕變起始點，當計算機判斷傳感器處于加/卸載狀況時，則輸出量減去已存存儲器內上一過程蠕變量，得到傳感器所承受的實際載荷，并存儲作為下一過程的初始載荷；當計算機判斷傳感器處于蠕變狀況，實際載荷為初始載荷，并將當前輸出量減去上一過程的初始載荷，得到當前的蠕變量并存儲，作為下一過程的蠕變量；這樣通過不斷的對載荷狀況的模糊識別，對各過程內的初始載荷及蠕變值進行動態(tài)修整，從而得到傳感器的實際載荷。
本發(fā)明采用上述的技術方案其優(yōu)點在于1、本發(fā)明利用稱重傳感器的蠕變特性曲線中其加/卸載變化斜率與蠕變變化的斜率不同，用兩種不同的隸屬度函數對傳感器的當前時刻的相對輸出變化量進行計算，并與動態(tài)的模糊識別方法相結合，確定蠕變的起始點以及各過程的載荷狀況，通過動態(tài)的模糊識別，根據載荷狀況的不同，利用初始蠕變值和初始載荷就能確定該過程的實際載荷或新的蠕變值，因計算量小、且計算簡單，不會影響傳感器的動態(tài)響應性能。2、由于傳感器能連續(xù)對不同過程中的蠕變量進行動態(tài)的修正，所以在測量過程中能實現對蠕變誤差進行實時調控，因此傳感器能夠進行高精度的蠕變補償，該補償簡單易行，不必事先對傳感器進行蠕變測試或調整制造工藝，制造成本低，易于計算機實現及批量生產。3、本方法由于不受傳感器的載荷與溫度等環(huán)境影響，補償精度高，是稱重傳感器的蠕變誤差補償的一種全新的方法。


圖1是本發(fā)明稱重傳感器的的工作流程圖。
圖2是本發(fā)明稱重傳感器的蠕變模糊補償方法的邏輯圖。
圖3是稱重傳感多次加載時的正蠕變特性曲線。
如圖1、2所示，當傳感器系統中的敏感元件感受重量信號，通過一個由應變片組成的惠斯通電橋輸出模擬電壓信號，模擬電壓信號經數/模轉換成數字信號并輸出，通過傳感器系統中的計算機計算輸出相對輸出變化量η，該傳感器的相對輸出變化量η為當前輸出變化量與當前時刻的輸出量之比，其數學表達式η＝Δf/ft，而當前輸出變化量為當前時刻傳感器的輸出與前一過程傳感器的輸出之差，其數學表達式Δf＝ft-f0通過傳感器的相對輸出變化量η，考察傳感器的輸出變化的劇烈程度，計算出相對輸出變化量η后，通過存儲在存儲器內的兩個隸屬函數，即對載荷和蠕變兩個斜率不同的載荷狀況的加/卸載隸屬函數A1(η)和蠕變隸屬函數A2(η)，用當前時刻的相對輸出變化量η對其隸屬度進行計算。
對于加/卸載隸屬函數A1(η)，當相對輸出變化量η≤10時，加/卸載隸屬函數A1(η)的函數值為零；當100≤相對輸出變化量η＜10時，則加/卸載隸屬函數A1(η)為相對輸出變化量η減10后除以90的平方；當相對輸出變化量η＞100時，加/卸載隸屬函數A1(η)的函數值為零，其中相對輸出變化量η的單位是1/100000。
其數學表達式 對于蠕變隸屬函數A2(η)，當相對輸出變化量η≤10時，蠕變隸屬函數A2(η)的函數值為1；當100≤相對輸出變化量η＜10時，蠕變隸屬函數A2(η)為1減去相對輸出變化量η減10后除以90的平方；當相對輸出變化量η＞100時，蠕變隸屬函數A2(η)的函數值為1，其中相對輸出變化量η的單位是1/100000。
其數學表達式
通過對加/卸載隸屬函數A1(η)和蠕變隸屬函數A2(η)的計算，并采用最大隸屬原則對當前時刻的加/卸載隸屬函數A1(η)與蠕變隸屬函數A2(η)大小進行比較，判別當前時刻傳感器處于加/卸載段還是蠕變段，即當前時刻的載荷狀況。
當加/卸載隸屬函數A1(η)大于蠕變隸屬函數A2(η)時，計算機識別傳感器處于加/卸載狀況，傳感器的輸出值減去已存存儲器中上一過程的蠕變量，即可得到傳感器所承受的實際載荷，并存儲作為下一過程的初始載荷，蠕變量仍為上一過程的蠕變量，其數學表達式Wc＝fc-εoεc＝εo其中Wc為傳感器在當前時刻C點時的實際載荷。
fc為當前時刻的傳感器的輸出值。
εc為傳感器在當前時刻C點時的蠕變量。
εo為傳感器上一過程的蠕變量。
當加/卸載隸屬函數A1(η)小于蠕變隸屬函數A2(η)時，傳感器系統中的計算機判斷傳感器處于蠕變狀況，實際載荷為初始載荷，并將當前傳感器輸出量減去上一過程的初始載荷，得到當前的蠕變量并存儲，并作為下一過程初始蠕變量，其數學表達式Wc＝Woεc＝fc-Wo其中Wc為傳感器在當前時刻C點時的實際載荷。
Wo為當前時刻初始載荷。
εc為傳感器在當前時刻C點時的蠕變量。
fc為傳感器在當前時刻的傳感器輸出量。
這樣，通過不斷的對載荷狀況的模糊識別，對各過程內的初始載荷及蠕變值進行動態(tài)修整，從而可以方便的得到傳感器的實際載荷。
本發(fā)明從圖3所示的傳感器多次加載時蠕變的模糊補償過程，在加載過程中，在Co左側段，傳感器從“0”載荷、“0”蠕變處開始工作，當C點至達Co，輸出為急劇變化的加載段，輸出的f0為傳感器實際載荷Wo，當C點超過Co進入蠕變段，傳感器輸出緩慢增大，但傳感器實際載荷Wo不變，然而輸出值fc發(fā)生變化，傳感器產生蠕變ε，隨時間的增加，C點至達C1點，蠕變ε也達到ε1，在這一工作段，傳感器系統的計算機以一定的速度讀取傳感器輸出，計算輸出相對的變化量η，對當前時刻加/卸載隸屬函數A1(η)和蠕變隸屬函數A2(η)進行計算，并比較二者大小，而后將傳感器的當前的輸出存儲，當加/卸載隸屬函數A1(η)蠕變隸屬函數A2(η)的第一個時刻t上，傳感器認為上一時刻即為傳感器的蠕變點，將上一時刻傳感器的輸出減去存儲器中存儲的蠕變量得到傳感器所承受的實際載荷，并且傳感器將這一數值作為下一加/卸載過程的初始載荷Wo，取代存儲器中的Wo舊值。進入蠕變段后，傳感器計算機繼續(xù)讀入傳感器輸出、計算當前時刻對加/卸載隸屬函數A1(η)和蠕變隸屬函數A2(η)的隸屬度并比較大小，當加/卸載隸屬函數A1(η)＞蠕變隸屬函數A2(η)時，判別是否繼續(xù)發(fā)生蠕變，如是，則傳感器系統的計算機用當前輸出減去上述初始載荷Wo，求得傳感器當前蠕變量，并存入存儲器，代替舊蠕變值，并輸出初始載荷Wo作為實際載荷。否則傳感器進入二次加載階段，并重復上述的過程，通過不斷修正后，最終輸出實際載荷。
下表是采用本發(fā)明的蠕變模糊補償方法，對一個30公斤傳感器先加載10公斤，等2分鐘，再加10公斤，等2分鐘，卸載至零點，等2分鐘，再加載30公斤，等5分鐘進行的測試。在剛加載完及下一次加載前分別讀取傳感器輸出值，其數據

從上述數據中可以看出，其蠕變補償精度較高。
本發(fā)明的蠕變補償方法不僅用于正蠕變，而且也適用于負蠕變，本發(fā)明由于能很好地解決一般蠕變補償溫度效應不好的情況，利于批量生產，是目前一種最簡便易行補償精度高的蠕變補償方法。
權利要求
1.一種稱重傳感器的蠕變模糊補償方法，其特征在于連續(xù)計算出傳感器的相對輸出變化量η；對存儲在存儲器內的加/卸載隸屬函數A1(η)和蠕變隸屬函數A2(η)的各過程內的隸屬度計算；計算結果并模糊識別，判斷傳感器當前時刻的載荷變化狀況，確定各過程蠕變起始點，當計算機判斷傳感器處于加/卸載狀況時，則輸出量減去已存存儲器內上一過程蠕變量，得到傳感器所承受的實際載荷，并存儲作為下一過程的初始載荷；當計算機判斷傳感器處于蠕變狀況，實際載荷為初始載荷，并將當前輸出量減去上一過程的初始載荷，得到當前的蠕變量并存儲，作為下一過程的蠕變量；這樣通過不斷的對載荷狀況的模糊識別，對各過程內的初始載荷及蠕變值進行動態(tài)修整，從而得到傳感器的實際載荷。
2.根據權利要求1所述的稱重傳感器的蠕變模糊補償方法，其特征在于所述的相對輸出變化量η為當前相對輸出變化量與當前時刻的輸出量之比。
3.根據權利要求1或2所述的稱重傳感器的蠕變模糊補償方法，其特征在于加/卸載隸屬函數A1(η)當相對輸出變化量η≤10時，加/卸載隸屬函數A1(η)的函數值為零；當10＜相對輸出變化量η≤100時，加/卸載隸屬函數A1(η)為相對輸出變化量η減10后除以90的平方；當相對輸出變化量η＞100時，加/卸載隸屬函數A1(η)的函數值為零；其中相對輸出變化量η的單位是1/100000。
4.根據權利要求1或2所述的稱得傳感器的里變模糊補償方法，其特征在于所述的蠕變隸屬函數A2(η)當相對輸出變化量η≤10時，蠕變隸屬函數A2(η)的函數值為1；當100≤相對輸出變化量η＜10時，蠕變隸屬函數A2(η)為1減去相對輸出變化量η減10后除以90的平方；當相對輸出變化量η＞100時，蠕變隸屬函數A2(η)的函數值為1；其中相對輸出變化量η的單位是1/100000。
5.根據權利要求1所述的稱重傳感器的蠕變模糊補償方法，其特征在于所述的模糊識別采用最大隸屬度原則。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種蠕變補償簡單易行，補償精確度高，便于批量生產的稱重傳感器的蠕變模糊補償方法。通過傳感器的相對輸出變化量對存儲在存儲器內的加/卸載隸屬函數和蠕變隸屬函數各過程內的隸屬度計算并模糊識別，判斷傳感器當前時刻的載荷變化狀況，確定蠕變起始點；當計算機判斷傳感器處于加/卸載狀況時，則輸出量減去已存存儲器內上一過程蠕變量，得傳感器的實際載荷，并存儲作為下一過程的初始載荷；當計算機判斷傳感器處于蠕變狀況，實際載荷為初始載荷，并將當前輸出量減去上一過程的初始載荷，得當前的蠕變量，并存儲作為下一過程的蠕變量；通過不斷對載荷狀況的模糊識別，對各過程內的初始載荷及蠕變值進行動態(tài)修整，得傳感器的實際載荷。
文檔編號G01G23/00GK1401975SQ0213828
公開日2003年3月12日 申請日期2002年9月13日 優(yōu)先權日2002年9月13日
發(fā)明者朱子健, 錢雪平 申請人:梅特勒-托利多(常州)稱重設備系統有限公司