[發明專利]一種壓力傳感器的自主校準方法

無效

• 申請號: 201410068790.7
• 申請日: 2014-02-27
• 公開（公告）號: CN103808454A
• 公開（公告）日: 2014-05-21
• 發明（設計）人: 王中宇;李強;王卓然;李丹
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G01L25/00
• 分類號: G01L25/00;G01L27/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于計量測試技術領域，涉及一種壓力傳感器的自主校準方法，可用于克服壓力傳感器在使用過程中因零點漂移、靈敏度漂移、增益偏差和器件參數不穩等原因造成的測量精度不穩定問題。

背景技術

壓力傳感器在工業生產中有著廣泛的應用，特別是在航天運載系統、載人航天工程系統、遙感測量及軍工系統中具有重要的作用。由于受到環境復雜多變的影響，這些領域中所使用的壓力傳感器均需要長期和不間斷地工作，傳感器的長期穩定性受到很大的制約。在航天運載系統與載人航天工程系統，特別是在深空探測器等長期運行且不可返回的航天測控裝置中，由于所處測量環境的溫度變化、太空輻射和敏感元件蠕變等原因，使得所使用壓力傳感器的測量精度受到嚴重影響；不可靠或不穩定的觀測數據會誤導自主控制系統的決策，嚴重時甚至導致探測活動的失敗。為了提高該領域壓力傳感器的測量精度及其穩定性，定期更換和復檢定標是現階段一項必不可少的工作。在軍工系統與遙感測量等領域，傳感器的更換和復檢定標需要花費大量的人力、財力和物力；再者，在航天運載系統與載人航天工程系統中，有些設備是非返回的，相應設備上壓力傳感器的定期更換和復檢定標是無法實現的。

處理該問題常用的方法主要有兩類，即硬件冗余法與軟件補償法[樊尚春.傳感器技術及應用.北京航空航天大學出版社]。

硬件冗余法又分為兩種方式，一種方式是使用多個相同類型的傳感器同時進行測量，以提高關鍵壓力信號的測量精度，該方式適合于旅程較短的航天器。當空間旅程時間較長時則受制于傳感器自身特性的限制，會出現多傳感器精度整體下降的問題；另一種是在航天器運行的不同階段，分批啟用相同類型的多組傳感器，該方式可以滿足航天器在相對較長的旅程時間內的壓力測量需求。當壓力測量的部位相對較小而難以安裝較多傳感器時，不能采用這種方式，任何一點有效載荷對于深空探測而言都是極其可貴的，為了測量某一個局部的壓力信號而使用大量傳感器占用寶貴的載荷資源顯然是不可取的。

軟件補償法是通過大量的、長時間的地面試驗來測量壓力傳感器變化的特征，進而制定傳感器的測量補償表。該方法雖然能在一定條件下提高傳感器長期工作的精度及其穩定性，但是由于每個壓力傳感器都有其自身的不同特征而且空間環境的影響是難于模擬的，該方法對于測量精度的提高有限，難于長時間維持深空探測器的高精度測量。

無需人工干預的自主校準技術為該問題的解決提供了一種新途徑。

所述傳感器的自主校準技術與自動校準技術有所不同，自主校準是指傳感器在工作中無需外界干預的自行校準，它是智能化技術發展的結果[樊尚春.傳感器技術及應用.北京航空航天大學出版社]。美國FSI公司在上世紀90年代對溫鹽傳感器的頻率信號和電壓信號進行自主校準，提高了傳感器的整體性能[蘇銳.校準技術在溫鹽傳感器的應用.海洋技術]。本世紀初美國海鳥公司將自主校準技術應用于其最新研發的CTD剖面儀上，它能夠在長期使用或緩變干擾的情況下自主地修正測量數據，使儀器的長期穩定性和測量精度得到明顯提高[于厚隆.國內外CTD校準實驗室及校準技術研究的現狀和展望]。隨著智能化和數字化技術的深入發展，具備自主校準能力將是今后傳感器發展的重點內容。

國內已有少量關于傳感器自主校準的專利。例如專利(公開號CN201180032144.X)提出了具備自主校準功能的磁場傳感器，通過配備基準磁場發生器，傳感器能夠根據需要適時校準輸出值。該專利的校準設備屬于傳感器的一部分，采用了傳感器與校準設備一體的設計方式，其不足之處是，校準附件的配置受到傳感器體積的限制，難于在現役傳感器上更換為這種自主校準的方式，還會增加硬件使用的成本，不適用于低價傳感器。對相關文獻資料的研究表明，其它具備自主校準功能的傳感器也存在著類似的問題。

發明內容

本發明的技術解決問題是：克服壓力傳感器現有校準技術的不足，提供一種壓力傳感器自主校準的新方法，在控制程序中加入本發明自主校準方法的控制算法，極大地提高和改進緩變環境下壓力傳感器的穩定性和準確度，使用本發明可以替代長期運行的線性與非線性壓力傳感器繁瑣的定期更換和復檢定標工作。

本發明的技術方案為：一種用于壓力傳感器的自主校準方法，包含如下步驟：

步驟（1）使用標準高精度校準設備對新的壓力傳感器進行標定、校準；

步驟（2）獲取壓力傳感器在特定壓力下隨時間變化的特征值；

步驟（3）構建表征壓力傳感器本征變化規律的特征值序列；

步驟（4）對特征序列進行一次累加生成處理；

步驟（5）構建各特征值序列的一階白化微分方程；