[发明专利]一种称重结果的干扰补偿计算方法及系统

说明书

本发明公开了一种称重结果的干扰补偿计算方法及系统，通过建立模型结合多种传感器数据，解决了单一传感器测量数据导致的精度不足的问题；特别针对了空气产生的微差压对称重传感器的干扰处理，可提高生产过程中称重结果的精确度。

技术领域

本发明涉及信号检测与处理领域，特别是一种称重结果的干扰补偿计算方法及系统。

背景技术

在自动化控制技术领域中，为了保证达到工业的要求，精确的测量是保证控制精度的前提。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。传感器作为现代信息技术的重要基础，是获取自然领域中的信息的主要途径和手段，从被测对象的某一属性获得输入信号，并且按照一定规律转换成可以被容易检测到的其它信号并输出，一般为电信号。所以，从某种意义上来讲，传感器也是一种控制系统，具有控制系统的结构和性质。

在工业测控系统中，由于工作环境的复杂性，使得系统运行中的传感器的测量精度受到影响，从而导致传感器的测量数据并不总是准确的。随着信息技术的发展，在不断寻求高品质的材料，设计更好的抗干扰电路的过程中，开始不断考虑以数学的方式建立模型，通过多种传感器的数据优化计算从而获得更加精确的测量值，把来自多种或多个传感器的信息和数据进行综合处理，得到更为准确可靠的测量技术，从而减少在信息处理中可能出现的失误。显然这种方法成本低，而且具有更为广泛的适应性。

称重传感器被广泛应用于各种生产过程中，在要求高精度称重结果的应用场合，由于环境因素的影响，如风压、振动等，会使得称重传感器输出的信号受到环境因素的干扰而影响测量精度。开发去除此类干扰的技术，是提高称重精确度的重要途径。

自然界中不同的传感器获取的不同的物理量之间大多都是非线性关系，所以建立优化函数求解的过程中需要选取一种可靠的、收敛速度较快并且严格遵守给定的非线性限制条件的优化算法。序列二次规划(SQP)法是一种十分有效的求解非线性约束优化问题的算法，而且具有全局收敛性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种称重结果的干扰补偿计算方法及系统，解决了单一传感器测量数据导致的精度不足的问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种称重结果的干扰补偿计算方法，包括以下步骤：

1)在称重传感器旁安装微差压传感器，微差压传感器的两个输入端口分别连接硬质塑管，其中一个端口放置在称重传感器秤台位置，另外一个端口放置在具有标准大气压的密闭环境中；

2)确定采样周期，被测量物品进入秤台之后，称重传感器和微差压传感器同时以固定周期开始采集数据，记录并保存称重数据和微差压数据；

3)将步骤2)获取的称重数据与微差压数据建立状态空间模型，通过卡尔曼滤波算法、以及序列二次规划方法求解带约束条件的非线性函数优化问题，用微差压数据对称重结果进行补偿修正，以获得被测物体的实际重量。

步骤3)中，所述状态空间模型表达式如下：

其中，