0 引言

目前基于傳感器的溫度補償方法主要分為模擬硬件設(shè)計和數(shù)字信號處理兩種方法。模擬硬件通常采用PTAT 和CTAT 等技術(shù)來設(shè)計讀出電路。數(shù)字信號處理方法通常包括線性擬合、最小二乘多項式 擬合、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、卡爾曼濾波 、支持向量機等算法。本文在這些算法的基礎(chǔ)上提出一種雙指數(shù)函數(shù)模型的溫度補償算法，有以下優(yōu)點：

（1）指數(shù)函數(shù)具有無限階的泰勒展開式，因此雙指數(shù)函數(shù)在對諸如傳感器溫度系數(shù)曲線這類非線性曲線的擬合上可以達到很高的精度。

（2）本文提出一種具有高精度初值的交替迭代法 ，即分離系數(shù)法。首先采用4組數(shù)據(jù)點，聯(lián)立方程組，求出非線性系數(shù)的初始值，其次利用交替迭代法計算得到優(yōu)化后的線性和非線性系數(shù)。整個算法解決了直接使用交替迭代法計算產(chǎn)生的迭代不收斂、精度較低、迭代次數(shù)較多的問題。

（3）在傳感器溫度補償中，由于雙指數(shù)函數(shù)系數(shù)只有4個，可以使用CORDIC算法設(shè)計硬件補償電路來集成到傳感器中，其中系數(shù)保存在ROM中即可，因此具有很好的工程實用價值。

1 交替迭代法擬合雙指數(shù)函數(shù)

基于傳感器溫度補償?shù)碾p指數(shù)函數(shù)模型為式（1）。

（5）重復步驟（2）、（3）和（4），使線性系數(shù)和非線性系數(shù)計算交替進行，直到均方誤差Δ滿足給定的范圍為止。

交替迭代法僅使用非線性系數(shù)作為初值，在一定程度下降低了初值選取難度，不過對非線性系數(shù)依然有依賴性，因此在擬合過程中，非線性系數(shù)初值的選取就起到了至關(guān)重要的作用。

2 分離系數(shù)法計算非線性系數(shù)初值

本節(jié)采用分離系數(shù)法［9］來計算非線性初值。具體算法如下：

（1）在數(shù)據(jù)點中選擇4組數(shù)據(jù)點{（Vtempi，Vouti）}，i=1，2，3，4。其中Vtemp1《Vtemp2《Vtemp3《Vtemp4，且Vouti同號。

（2）將點1和點2帶入雙指數(shù)函數(shù)式（1）中得到式（4）和式（5）：

（4）將點2和點3帶入式（1）可以得到與式（6）類似的方程，二者聯(lián)立可以消去線性參數(shù)α2，得到式（8），其中T2由式（7）下標加1得到。

（5）將式（8）兩邊取對數(shù)再近似帶入中點微分消除對數(shù)可得式（9），其中中間變量A1、B1、C1、D1表達式由式（10）所示：

（6）再利用點2、3、4還可以導出類似于式（9）的方程，如式（11）。其中系數(shù)為式（10）下標加1即可。

（7）聯(lián)立式（9）和式（11），消去一個非線性系數(shù)β2，求解一個一元二次方程組得到另一個非線性系數(shù)β1的兩個解，再由式（9）求得β2。

分離系數(shù)法采用數(shù)據(jù)點對系數(shù)分離，最終將超越函數(shù)方程轉(zhuǎn)換為一元二次方程求解。采用該方法時可以多次嘗試不同的4點來對比擬合結(jié)果。一般來說，觀測點相對密集和均勻時，誤差相對較小。得到精度較高的非線性系數(shù)初始值后，將計算得到的初始值，利用第一節(jié)介紹的交替迭代法計算線性系數(shù)并優(yōu)化結(jié)果，可以得到擬合精度較高的雙指數(shù)函數(shù)方程，為溫度補償提供較為精準函數(shù)模型。

3 仿真實驗與分析

3.1 雙指數(shù)函數(shù)擬合

對兩組數(shù)據(jù)（x1，y1）和（x2，y2）進行實驗測試，具體數(shù)據(jù)見表1。

采用matlabR2013軟件對數(shù)據(jù)（x1，y1）和（x2，y2）進行擬合。擬合結(jié)果如圖1、圖2所示。圖1（a）和圖2（a）采用本文提出的算法，首先算出高精度的非線性系數(shù)初始值，分別為β1=17.614 6、β2=1.314 7和β1=-0.092 9、β2=7.568 5，圖1和圖2（b）、圖2（c）采用不同的線性初始值進行對比。表2和表3分別為對圖1和圖2三種擬合效果進行定量分析，使用均方根誤差（RMSE）和確定系數(shù)（R_square）作為評價指標。

從表中結(jié)果可以看出，本文提出的算法，提高了初始值準確性，降低了均方誤差，提高了確定系數(shù)，有較好的擬合效果。

3.2 基于傳感器溫度補償

在本小節(jié)中，為了驗證本文的算法和模型在傳感器溫度補償中的有效性，使用一款MEMS加速度計，在溫箱中進行零位溫度循環(huán)實驗。將采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，具體步驟如下：

（1）實驗數(shù)據(jù)導入MATLAB中進行數(shù)據(jù)理，取溫度循環(huán)實驗中的全溫實驗一段即Vtemp從0.4 V～0.67 V（實際溫度相當于-40 ℃～60 ℃）。

（2）將數(shù)據(jù)進行小波降噪和剔除奇異值。

（3）采用移動平均法進行平滑處理并等間隔得采樣50個數(shù)據(jù)點作為待擬合的數(shù)據(jù)。結(jié)果如圖3（a）、圖3（b）、圖3（c）、圖3（d）所示。

圖4（a）、圖4（b）為擬合結(jié)果圖和最終補償結(jié)果圖。擬合結(jié)果RMSE=4.874 2×10-5，R_square=0.994 3。將MEMS加速度計原始輸出進行補償后，最大誤差（峰峰值）從1.851 3×10-5下降到1.735 0×10-5。減少了一個數(shù)量級。

4 結(jié)束語

本文在現(xiàn)有溫度補償算法的基礎(chǔ)上，首先提出了一種雙指數(shù)函數(shù)模型的溫度補償方法。其次，在考慮到傳統(tǒng)的交替迭代法進行雙指數(shù)函數(shù)擬合過程中由于初值選取不當導致的迭代不收斂、精度較低、迭代次數(shù)較多的問題時，提出一種分離系數(shù)法 ，該方法能夠有效地計算出高精度的初值，從而得到高精度的擬合結(jié)果。最終將算法應用到傳感器溫度補償中，補償結(jié)果表明溫度系數(shù)曲線最大誤差降低了一個數(shù)量級。具有一定實用價值。下一步可以采用CORDIC算法將雙指數(shù)函數(shù)模型硬件實現(xiàn)，系數(shù)儲存在ROM中，設(shè)計一款數(shù)字補償電路集成到傳感器芯片中，只需要改變4個系數(shù)，代替單片機，實現(xiàn)自動化的溫度補償。