征信管理局哪年成立 征信机构信息安全规范

1、归一化加权平均算法在温度采集系统中的应用 /. - 1 - 中国科技论文在线 归一化加权平均算法在温度采集系统中的应用 范德辉，李晓林* 作者简介：范德辉，（1985-），男，研究生，主要研究方向：智能仪表。 通信联系人：李晓林，（1956-），女，副教授，主要研究方向：智能仪表、集散控制系统及应用（太原理工大学信息工程学院，太原 030024） 5 摘要：根据大棚温室环境空间大以及其温度分布受多种因素影响等特点，设计了一种基于多传感器信息融合技术的温度采集系统。该温度采集系统采用 AVR 单片机、Cu50 热电阻搭建硬件平台，用嵌入式 C语言编写程序。在此基础上，运用莱以特

2、准则法消除疏失误差，并采用归一化的加权平均值融合算法对 8个通道检测到的温度信号进行数据处理，得到了采集温度准确的估计值。通过测试结果表明，运用这种方法实时性好，可以提高系统的鲁棒性与精10 度，适合平稳过程的测量估计。 关键词：温度采集；多传感器；莱以特准则法；归一化的加权平均 中图分类号：TP 212 Application of Normalized Weighted Average Algorithm in 15 Temperature Acquisition System FAN Dehui, LI Xiaolin (Information Engineering College,T

3、aiyuan University of Technology, TaiYuan 030024) Abstract: The temperature distribution in large greenhouse environment is affected by many factors. A temperature acquisition system is designed based on multi-sensor information fusion 20 technology. The system adopts AVR micro-controller and Cu50 th

4、ermistor to build hardware platform, and embedded C language to compile program. On this basis, Letts criterion is introduced to eliminate negligent error, and normalized weighted average fusion algorithm is used to process temperature data detected from eight channels in order to obtain accurate es

5、timated value of acquisition temperature. The testing results show that the method possesses good 25 real-time performance and can improve system robustness and precision. Therefore, it is fit for measuring estimation of smooth course. Keywords: Temperature acquisition; Multi-sensor; Letts criterion

6、; Normalized weighted average 0 引言 30 温室中的温度采集系统是其自动控制系统重要的组成部分，它对于提高控制系统的准确度、节约能源、提高温室的产量与质量并最终提高温室的社会效益与经济效益起着重要的作用。然而由于温室的原始特性，其温度分布是不均匀的，受到的影响因素也较多。所以，需要进行多点测量温度值进行数据的融合来准确判断温室的温度。以往的办法基本上都是选取温室内的温度均值来进行判断。从而使得当某种原因使得一些传感器出错或受到一些干扰35 时，导致系统的采集数据误差变得很大1。 这里提出的温室温度测量办法是在多传感器数据测量的基础上，采用信息融合的技术以改善数据

7、采集系统的性能，从而达到正确测量温度的目的。 1 数据采集系统介绍 温度采集系统原理图，如图 1所示。由于 8路信号调理电路完全一样，所以画了其中的40 一路信号调理电路原理图，如图 2所示。 /. - 2 - 中国科技论文在线 图 1 系统原理图 考虑到温室面积大，并且温度分不均匀，因此一般在温室中放置多个温度传感器。系统45 以 Atmel公司的单片机 ATmega16为核心，该单片机是 AVR单片机中的高档 ATmega系列，具有增强型 RISC内核的 Flash存储器单片机，具有高速处理能力，低功耗，每MHz可实现1MIPS 的处理能力。AVR 系列单片机广泛用于工业

8、实时控制，仪器仪表，通讯设备，家用电器、宇宙设备等个个领域。该单片机还具有一个特点，那就是它本身自带有 512 字节的EEPROM,擦写寿命为 100,000次，这样我们可以不使用外部的 EEPROM来存储一些需要掉50 电保护的数据（比如报警的上下限值）；同时该单片机还有一个 10 位的逐次比较型 ADC,它与一个 8 通道的模拟复用器连接，能对来自端口 A 的 8 路单端输入电压进行采样。这样我们又可以集省了一个 ADC和模拟多路开关，从而集省了成本，由于温度传感器采用 8个Cu50（阻值 54欧姆）的热电阻同时采集 8路温度参数，信号调理电路使用不平衡电桥来测量来自传感器的微弱信号，并且

9、使用精密的带隙电压源作为基准电压，并且使用了精密仪表55 放大器 AD623将信号变为合适的单端模拟电平输入到单片机的 8个 ADC端口2。 另外，此单片机还具有一个独立片内振荡器的可编程看门狗定时器，以及片内模拟比较器，使用看门狗组成复位电路，并且使用模拟电压比较器进行电源电压的监控可以提高系统的可靠性。本数据采集系统还采用MAX232芯片与 PC机进行通信，同时还设计了四个按键和一个 1602液晶显示器来对系统进行参数的设定2。 60 REF3A2K1U5TL431R2550(JM)R2650(JM)R2850?(JM)1 2J3Cu50VCC2.5ARg1IN-2IN+3-Vs4 REF

10、 5OUT 6+Vs 7Rg 8U6AD623R41KR51KC12104C14104R272.5K(JM)+ C220.33uC16104VCC-5AR240.1KVCC-5AR61K C17104C15104AD1 图 2信号调理电路原理图 2 疏失数据的消除 假设该系统所采用的 8个温度传感器精度相同且测量结果具有正态分布特性。在进行疏65 失误差处理时，比较了格罗贝斯准则、分布图和莱以特准则等几种方法，最后根据该采集系统的特点和实际需求，决定采用莱以特准则法消除粗大误差2 3 4。 在莱以特准则中能够反映数据分布结构的参数主要有：残差 iV和标准偏差估计 其定义 /.

11、 - 3 - 中国科技论文在线和用法如下： 假设对某一被测对象进行多次独立测量得到一列测列： 1X 、 2X 、 NX ， iX 为该70 列中的任一测量值。 定义残差为： i iV X X= ? ， （1）3 标准偏差估计为： 2111inVni ? = （贝塞尔公式） （2）3 设测量误差服从正态分布，若数据 iV满足下式，则认为 iX 含有粗大误差，应剔除 m axV 3i X> （3）3 75 3 归一化加权平均算法 如果系统的测量结果次数有限时, 一般的测量平均值法只是简单地将数据进行平均, 在一些误差处理的方法上只是将误差平均化, 从而使得测量得到的数据精度不高。归一化的加权

12、平均值算法在处理数据时利用计算数据的加权值来实现数据融合中误差的引入,该算法相比经典的数据融合方法计算量降低,与普通的算法相比,提高了测量精度。其中加权值计算方80 法的灵活性能够满足不同应用背景的要求。 该方法具有计算量小、计算机编程容易等优点,适用于缓变量检测系统。这与温室温度采集系统特点相匹配, 因此本系统采用了归一化的加权平均值算法4 5。该方法具体介绍如下。 假设加权值为ai，i1,。对置于温室中的典型位置的 8个温度传感器得到的测量列,85 首先得出一致性测量数据,然后按照归一化算法估计出接近温度真实值的融合值,从而得到温度的准确测量结果 X+ , 消除测量过程中的不确定性4 5。

13、 由一致性数组Xi , i1,可以得到测量数据的平均值： 1,1ii NX XN = 。 （4） 计算每一测量值Xi相对于均值 X 的偏差量 iX ： iX = Xi - X ， i1, （5） 90 将偏差量 iX 代入权值函数 f(X),作归一化处理得到 ia ， i1,： ( )ii f Xa = （6） 由归一化偏差量得到加权值 ia ， i1, 1 , i Na ii a ia= （7） 由加权值得到最终的平均值 X+即 95 X+ = *1, ii NiX a （8） 其中： ( )if X 可以根据不同的应用来选择。 4 融合结果分析 温室控制系统中采集的两组数据，如表 l所示。

14、其中 ( )if X =(1/( * iX )*arctan(1/ iX ) 是根据经验所得。 100 /. - 4 - 中国科技论文在线表 1多传感器测量结果(单位：) 传感器 1 2 3 4 5 6 7 8 ( )8X X+ 1 20.8 20.6 19.9 20.0 19.5 19.7 19.8 20.1 20.05 20.01 测量值 2 20.0 18.8 11.0 18.5 18.8 18.2 18.5 18.0 17.73 18.66 第一次测量后, 得到 8 个传感器的平均值为 20.05。用归一化的加权平均值算法进行105 处理: 首先, 剔除疏失误差值,

15、通过计算可知 8 个测量数据均为一致性测量数据,采用前文所述方法, 可得 T+ =20.01。在第二组测量数据中, 由于 3 号传感器发生故障, 其数据远远偏离其它数据, 采用算术平均值的结果为: T(8)= 17.73。 利用莱以特准则可得 3号传感器所测数据的误差为疏忽误差, 剔除此疏忽误差值后, 余下的 7 个测量数据进行数据融合。得 T+ =18.66。从仿真结果可以看出, 采用归一化的加权平均值算法可以提高温度采集的精度,110 同时有效消除了由于传感器失效引起的误差1。 5 结论 本文作者的创新点在于将莱以特准则和归一化的加权平均值算法引入了温室温度的多传感器采集系统。采用本文所述的多传感器数据采集方案和数据融合方法, 能够在硬件及其它条件不变的情况下, 使系统的检测精度得到提高, 特别是当系统中的某些传感器失效时, 115 系统可以依据其他非失效传感器提供的信息, 通过数据融合获知被测温室的准确温度, 从而提高系统的检测精度, 为温室控制系统提供准确的判据。 参考文献 (References) 1 张 娟,陈 杰,蔡振江. 基于多传感器数据融合的温室温度采集J. 传感器与仪器仪表，2006，23(1)