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FPGA實現的FIR算法在汽車動態稱重儀中的應用

   2012年01月06日 16:04  
  引言
  
  車輛在動態稱重時,作用在平臺上的力除真實軸重外,還有許多因素產生的干擾力,如:車速、車輛自身諧振、路面激勵、輪胎驅動力等,給動態稱重實現高精度測量造成很大困難。若在消除干擾的過程中采用模擬方法濾波,參數則不能過大,否則將產生過大的延遲導致不能實現實時處理,從而造成濾波后的信號仍然含有相當一部分的噪聲。所以必須采用數字濾波消除干擾。
  
  FIR濾波的原理及實現
  
  本文采用FIR數字濾波,其原理如公式1所示。
  
  Y(n)=(1)
  
  其中h(k)為系統濾波參數,x(n)為采集的信號,Y(n)為濾波后的輸出信號。
  
  FIR濾波器的h(n)0≤n≤N-1
  
  H(z)=(2)
  
  在本文中N=17。由于h(n)具有對稱性質,即:
  
  h(n)=h(N-1-n)(n=0,1,...,(N-1)/2)(3)
  
  這樣就可以把FIR濾波器設計成具有線性相位。利用這一情況,可以得到的乘法結構,需要(N+1)/2次乘法,僅是級聯或并聯結構所需次數的一半,因此,實際應用中多采用此方法。
  
  我們選用17點的FIR濾波算法,這樣實現一次FIR卷積運算需要執行9次乘法和16次加法。為了實現數據的實時處理,需要在20ms內完成這個卷積運算,如果選用單片機89C51(12M晶振)則無法實現。所以我們選用了Altera公司的FLEX10K20。FLEX10K系列是工業界*個嵌入式的PLD,采用重復可構造的CMOSSRAM工藝,把連續的快速通道互連與*的嵌入式陣列結構相結合,同時也結合了眾多可編程器件的優點來完成普通門陣列的宏功能。具有高密度、低成本、低功率等特點。
  
  圖1硬件結構框圖

  
  圖2
  
  圖3
  
  圖4
  
  硬件設計
  
  由于我們選用的AD1674芯片轉換時間為10ms,而所設計的電路每隔20ms啟動轉換一次,所以有足夠的時間完成模數轉換。軸重臺的寬度為40cm,汽車通過軸重臺的zui大速度為15km/h,通過計算可知在這段時間里系統可采集4800個數據。由于前30ms是傳感器的反應時間,將剩下的數據進行FIR數字濾波后,噪聲會被有效的抑制。為了進一步平滑波形,對每8個數據做一次平均,這樣就消弱了由于汽車高速通過軸重臺時由于顛簸產生的尖峰信號。FPGA的每次濾波包含有FIR運算和8個數據的平均值運算,完成一次濾波就會向單片機發一個中斷請求,此時單片機讀取濾波后的數據。由于我們選用的A/D轉換器是12位,而單片機89C51是8位的,所以經過處理后的數據必須分兩次讀入。*次讀入低8位,第二次讀入高4位,然后對數據處理。此時我們可以認為單片機接收的數據為濾波后不含有噪聲的數據。根據軸重稱量的波形圖可以知道,只要求出此時的zui大值就是汽車的真實重量。
  
  在此儀表中,串行口即用來顯示也用來通訊,我們可以通過FPGA很容易實現切換。如圖1所示,當控制信號為1的時候RXD、TXD用于顯示,而當控制信號為0的時候用于和上位機通訊。
  
  我們選用加海明窗的理想低通濾波器,其歸一化截至頻率為0.25,如圖2所示。汽車稱重信號為含有多種成分噪聲的直流信號如圖3所示,這1000個數據經過FPGA的FIR濾波和8點數據平均后,提供給單片機125個數據,其波形如圖4所示。
  
  濾波之前的噪聲的峰峰值在0.1V左右,而此時的軸重信號為1,這將嚴重影響測量精度。濾波后我們看到情況得到了明顯的改善,噪聲信號的峰峰值被抑制在0.02V的范圍內,大大改善了信噪比,從而提高了測量精度。
  
  結語
  
  本設計不但實現了硬件數字濾波電路,而且減少了許多門電路和組合邏輯電路。用比較少的器件實現了比較復雜的功能,減少了故障率。用此方法設計的汽車動態稱重儀表具有良好的實時性和較高的精度,現已投入批量生產。

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