改进的 Sage-Husa 算法在提高激光位移传感器精度中的应用
改进的 Sage-Husa 算法在提高激光位移传感器精度中的应用
作者:梁俊元;游林儒;文小琴;汪兆栋;
激光三角测量法的激光测距传感器在测量位移时,相对于接触式测量来说具有非接触、稳定性好、实时处理能力强及易于和计算机相结合等特点。使其在产品在线检测、制造、质量控制等领域有着广泛的应用,正逐渐取代传统的接触式检测技术,成为现代检测技术的重要手段。目前大部分研究都是以被测物体倾斜对测量数据的影响为对象,对于激光位移传感器应用的周边环境因素及所应用系统对测量数据的影响研究还很少,而这些因素在一些高精度要求的产品在线检测中就不能忽视,所以在此方面能够提高传感器的测量精度有很好的实际应用价值准的 Kalman 滤波算法,其精度取决于能否建立系统精确的数学模型和获得噪声的准确统计特性,而在实际应用激光位移传感器进行产品的在线检测时,应用系统本身具有不确定性及周围环境的随机噪声影响,这要建立准确的模型是很难的。为此,对于具有自适应能力的滤波算法显得很重要,所以也就有了很多文献所提的 Sage-Husa 自适应滤波算法及相应的简化 Sage-Husa 自适应滤波算法。现在从文献所提的简化 Sage-Husa 算法入手分析其存在的不足,而后提出本文设计的改进的 Sage-Husa 自适应滤波算法,运用到传感器测量数据中,最后也将常规的 Kalman 滤波算法运用到测量数据,而后进行两者的实验仿真和结果分析。
1 激光位移传感器的测量原理及误差分析
1. 1 激光位移传感器测量原理
激光位移传感器是基于激光三角法测量原理的精密光学仪器,按入射激光光束和被测物体表面法线的角度关系,一般分为斜射式和直射式两种方式。本文所用传感器采用直射式。在光路系统中,激光光束垂直入射到被测物体表面,即入射角 γ = 0 时为激光三角法直射式。如图 1 所示,当被测面沿入射激光方向发生位置偏移量 Δx 时,光线在光明面上所成像点将产生偏移量 Δx' 。通过处理光敏元件的光电转换信号,可以得出像点的偏移量 Δx' 。
1. 2 测量误差分析
激光三角法测距中,由光斑的位置变化量可以直接计算得到物体的位移量,光斑位移量则是通过CCD 采集到的光斑图像进行亚像素细分计算而来的。由于光源的光强对 CCD 有影响,从而直接影响到亚像素的细分定位精度,而对于激光位移传感器的光源为半导体激光器,在数据采集时,光源需要供电,无论是直流还是交流供电电压都不可能是恒定的,所以电压的浮动会导致光源强度的变化,从而造成对测量结果的误差影响。其次,激光三角法测量是以激光束投射到被测物体表面形成的漫反射光点为传感器信号的。对于被测物体表面粗糙或是传感器受到应用系统的影响,则可能产生激光散斑且散斑光强图样。激光散斑噪声使得光斑强度中心和像斑几何中心不重合,从而导致测量误差。
2 算法研究
2. 1 简化的 Sage-Husa 自适应滤波算法
在实际运用中,由于工作环境与外部条件的不断变化,观测仪器的噪声统计特性通常难以确定,先验的动态噪声和观测噪声统计特性不能精确得到。为此,提出了以时变噪声统计为核心的自适应滤波算法,从而达到降低模型误差及提高滤波精度的目的。
所以简化的 Sage-Husa 滤波算法其实存在死循环,如此则使系统的计算量增加,且在通常情况下,系统的干扰存在某种稳定性,从防止滤波发散的角度来看应加强新观测数据在当前滤波中的作用,而在上述简化算法中没有体现出,所以综合来看还是无法完全满足系统的要求。
2. 2 改进的 Sage-Husa 滤波算法
基于简化的 Sage-Husa 滤波算法存在影响最终系统性能的缺陷,现从两点进行改进。首先,考虑实际运动物体在相邻时刻的运动状态变化不大,外界条件的变化也不大,所以可以认为相邻时刻观测噪声的概率分布相同。在获得增益矩阵后可以计算估计误差方阵以及观测噪声,如此,就不会出现死循环的问题。
在初始条件已知的情况下,算法就可得到很好的实现。改进的 Sage-Husa 滤波算法解决了简化 Sage-Husa 滤波算法中的死循环问题,而且每一时刻得到的新观测数据在对应时刻滤波中的地位得到很好的重视,同时也对观测噪声的变化给予特别的重视。因此能够有效地剔除系统中的部分干扰,使得滤波结果更加精确,并且保证了改进算法的稳定性。
3 实验与仿真结果分析
3. 1 系统概述与建模
实验系统的核心部分测量装置的结构主要由五部分组成: 固定被测工件的工作台、被测工件、激光位移传感器固定架、激光位移传感器及电位移平台。激光位移传感器是测量目标在线性平台上的位移,同时激光位移传感器在电位移平台上由点 A 等时间等距离间隔下水平移动到 B 点来测量大概 50 个点的位移值,在整个系统测量过程中由于系统运动过程及周围环境的影响,使得测量位移和实际位移之间存在噪声数据,所以借鉴位移的动力学进行系统建模,则测量位移值 Zk 为实际位移。
3. 2 实验过程及仿真结果分析
为了验证改进的 Sage-Husa 自适应滤波算法的有效性,选用了 Optex 公司提供的 LS—100CP 型激光位移传感器进行测距实验。LS—100CP 型激光位移传感器的主要参数 可知,传感器本身的精度很高。实验中被测物为工业生产线上的校验标准块,其表面做工精度很高,整个表面平整度精度为 0. 01 mm 范围内。然后在图 3 所示的测量装置上进行数据采集,激光位移传感器从起始点 A 点开始拍照,同时在电位移平台的带动下每隔 1 s 且间隔 1 mm 拍照一次记录数据,一直到终点 B 采集完 50 个点为止。实验中选择了两个不同的位置进行传感器到物体表面的位移测量,如此得到两组采集数据,接着在 MATLAB 环境下,采用常规 Kalman 滤波算法和改进的 Sage-Husa自适应滤波算法分别对测量系统的测量数据进行仿真。
在 MATLAB 环境下,将测量的两组数据分别用常规 Kalman 滤波算法及改进的 Sage-Husa 自适应滤波算法得到相应的结果曲线可知,首先激光位移传感器在测量标准块的表面位移数据时,测量数据中存在测量误差,而且有些测量点的测量误差相对来说还很大,故都可被看作测量奇异点。其次,常规 Kalman 滤波算法对于测量数据中的误差滤出还是有一定效果的,同时也具有一定的能力适应观测环境的变化,但是在一些明显的噪声测量数据中就显现出了常规 Kalman 滤波算法的局限性。而本文设计的改进的age-Husa 自适应滤波算法相比于常规 Kalman 滤波算法其滤波精度则更高了,这可体现在对明显的噪声数据的处理上,同时算法的实用性也比常规 Kalman 滤波算法好。
4 结束语
针对激光位移传感器对一些在线产品检测的高精度要求,本文对简化的 Sage-Husa 自适应滤波算法进行研究,提出一种避免死循环及重视每一时刻新的观测数据的改进 Sage-Husa 滤波算法,运用到测量系统的测量数据中进行仿真分析。结果表明:该算法能在量测噪声统计特性未知的情况下保证滤波的顺利进行; 和常规的 Kalman 滤波算法进行仿真对比知,该算法在滤波精度、稳定性及实时性上有明显的优势,最终能达到提高激光位移传感器测量精度的效果。同时该算法在实际工业生产线二次定位系统中得到充分的验证。
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