正交实验方法在传感器数字化参数优化中应用*（华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640）摘要：针对传感器数字化参数配置优化比较复杂的问题，以称重传感器的数字化为例，提出以测量值有效比特位作为优化综合指标，采用正交试验法分析了数字化过程中的主要配置参数，包括电源激励方式、ADC斩波方式、滤波器阶数以及50/60Hz工频抑制功能设置。
确定了各因素对测量值影响的主次顺序，找出了最优参数配置。
验证实验结果表明，优化参数配置方案具有可行性和有效性。
关键词：正交实验；参数设置；有效比特；传感器；数字化中图分类号：TP212文献标识码：A 文章编号：Application of Orthogonal Experiment Method in Sensors DigitizationParameters Optimization*(School of Mechanical & Automotive Engineering, South China University of Technology,Guangzhou, Guangdong 510640, China)Abstract：Aiming to the problem that optimization of sensors digitization parameters configuration is complex, digitization of load cell is taken as an example, and orthogonal experiment method is adopted to analyze main configuration parameters of digitization process, including power excitation, ADC chopper, filter order and 50/60Hz power frequency rejection setting, while the measurement results effective number of bits (ENOB) is proposed to be optimization comprehensive index. The important order that various factors affect on the measurement results is determined, and the optimal parameters configuration is found out. The verify experiment results show that the parameters configuration optimization scheme is feasible and effective.Key words：orthogonal experiment；parameters setting；ENOB；sensor；digitization0 引言数字化、智能化是传感器技术发展的重要趋势之一[1]。
为获取高准确度、高稳定性的数字化效果，各厂家不断推出功能丰富的新器件(如模数转换器件、数字信号处理器件、微处理器)与传感器进行配套，以提高传感器的整体性能[2-3]。
但实际应用中，这些器件的参数配置比较复杂，有时甚至相矛盾，要获得理想的参数配置方案需要通过大量的分析与实验，工作效率低。
正交实验法适用于多因素、多水平和具有随机误差的各种实验，是解决多因素实验问题的有效统计方法。
通过对正交实验结果分析，可以确定各因素及其交互作用对实验指标影响的主次关系，用比较少的实验次数获得最优或较优的一组方案[4-5]。
在本文中，将以称重传感器的数字化为例，探讨如何应用正交实验方法，去完成传感器数字化优化参数的配置。
1配置参数及优化综合指标图1为一种数字式称重传感器的原理图。
该传感器采用某厂家型号为YZC-1B的平行梁式应变传感单元，灵敏度为2mV/V，量程为5k g，可直接用ADC(如AD7190、ADS1232和CS5532)和MCU对电桥的模拟输出信号进行数字化[6-8]，通过MCU可对数字称重传感器的各个参数进行配置。
数字称重传感器配置参数的设置对传感器测量准确度影响比较大。
这些配置参数主要有：激励方式、斩波方式、滤波器阶数和50/60Hz工频抑制。
不同的电源激励方式会影响传感器的输出信号范围和电源噪声抑制能力；斩波方式能减小ADC输入端的输入失调电压；输出更新频率一定时，数字滤波器的阶数会影响滤波效果；50/60Hz工频抑制可同时滤除50Hz 与60Hz附近频带的噪声。
*基金项目：广东省科技厅工业攻关项目(No.2008B010400043)；珠海市科技局产学研项目(No.PC20082020)；教育部新世纪优秀人图1 数字称重传感器原理图Fig 1 Schematic diagram of digital load cell考虑到有效比特位数(effective number of bits , ENOB )在一定程度上涵盖了数字称重传感器的多种误差(如增益误差、噪声、非线性误差)，这里提出采用ENOB 作为优化综合指标。
其计算公式如下：2ENOB k log =- ⑴ 式中：k 为ADC 转换位数；x 为测量值x i 的平均值；N 为测试值点数。
2 实验设计与分析分别用A , B , C , D 表示激励方式、斩波方式、滤波器阶数与50/60H z 工频抑制4个主要因素，每个因素有2个水平。
用1、2表示因素水平(见表1)，采用L 8(24)正交表安排实验(见表2)。
表1 因素水平表Tab 1 Factors and levels of orthogonal test水平 因素A B C D 1 0~5V 是 3阶 是 2-5~5V否4阶否表2 正交实验表Tab 2 Arrangement orthogonal experiment实验号A B C D 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 3 1 2 2 1 4 1 2 2 2 5 2 1 2 1 6 2 1 2 2 7 2 2 1 1 8 2 2 1 2具体实验过程：数字称重传感器上电后，根据正交实验表的配置方案对数字称重传感器进行设置。
待传感器空载读数稳定后，从空载开始到5k g ，每次增加1k g ，在不同载荷点连续测量500次，将测量值通过RS-485接口发送至上位机并显示实时数据。
利用上位机程序进行分析，计算各载荷测量值的ENOB 。
表3、表4分别为各次实验结果以及各因素对ENOB 的影响数据分析表。
表4中K 1、K 2为各因素同一水平实验结果之和；W 1、W 2为各因素水平的效应，极差R 为W 1、W 2的差值[9]。
极差R j 越大，说明该因素对ENOB 影响程度越大。
表3 正交实验结果Tab 3 Results of orthogonal experiment 实验号 A B C D ENOB (bit) 1 1 1 1 1 17.75 2 1 1 1 2 17.57 3 1 2 2 1 18.06 4 1 2 2 2 17.83 5 2 1 2 1 16.85 6 2 1 2 2 16.98 7 2 2 1 1 16.52 8221215.75表4 正交实验结果分析Tab 4 Analysis of results of orthogonal experiment 实验号 A B C D K 1 71.21 69.57 67.59 68.76 K 2 66.167.7469.7268.55W 1 0.64 0.13 -0.26 0.14 W 2 -0.64 -0.12 0.27 -0.13R1.280.250.530.27由于A ,B ,C ,D 四个因素都取2个水平，故其自由度为1，误差自由度f e 为4。
设S j 为j 因素的偏差平方和(表示该因素水平改变所引起的波动)，S 为总偏差平方和，则各因素的观测值F j 为：()j jj j eS /f F S S /f =-∑ ⑵表5 因素观测值Tab 5 Observed values of factors 因素 偏差平方和S j自由度f jF j A 1.62 1 62.25 B 0.25 1 2.34 C0.98110.82D 0.32 1 2.63由表4极差分析和表5中各因素观测值F j 可看出，各因素对平均有效比特位数影响的主次顺序为：A>C>D>B ，最优配置方案为：A 1B 1C 2D 1，即电源激励为0~5V 、采用斩波模式、4阶滤波器与50/60Hz 工频抑制。
3 结果验证任选两组效果最好的方案实验3 (A 1B 2C 2D 1) 、实验4(A 1B 2C 2D 2)与优化配置方案(A 1B 1C 2D 1)作比较实验。
分别测试三种配置方式下，数字称重传感器在不同载荷点的ENOB 和噪声有效值，比较结果如图3、图4所示。
有效比特位(b i t )载荷(Kg)图3 ENOB 比较Fig 3 Comparison of ENOB噪声有效值(n V )载荷(Kg)图4 噪声有效值比较Fig 4 Comparison of noise effective values可以看出，优化配置后各载荷点的ENOB 较其他配置方式有所提高，特别是满载时的ENOB 有了显著提高，平均ENOB 达到19.08bit ，明显高于其他实验配置。
各载荷点的噪声有效值相对较小，表明优化配置后的数字称重传感器测量精确度和稳定性更好。
表4为数字称重传感器采用优化配置后的一组实测数据。
测试表明，非线性误差为0.0023%F.S ，重复性误差为0.0018%F.S ，滞后误差为0.0007%F.S 。
优化配置后传感器各项指标比较理想，分辨率达到0.2uV/10mV ，综合精度达到了OIML 的C6等级。
表4：称重传感器测试数据Fig 4 Test data of digital load cell负荷(g) 进程(g) 回程(g) 1 2 1 2 0 0.00 0.00 0.000.001000 1000.02 1000.05 1000.06 1000.08 2000 2000.06 2000.08 2000.03 2000.10 3000 3000.09 3000.10 3000.11 3000.12 40003999.96 4000.05 3999.99 4000.02 50004999.965000.044999.96 5000.044 结束语正确合理的参数设置对发挥数字传感器性能至关重要，参数配置的优化是一个复杂的多变量多目标问题。