CN1371467A - 用于传感器响应线性化的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及使用k次多项式从传感器信号(m)产生线性化传感器信号(p)的系统和方法。k次多项式的系数可由计算机使用最小二乘方法计算。对于1<j≤k,计算机可计算k次多项式的第j个系数α_j的(2j－1)次方根;并把所述系数和得到的根r_j下载到数字信号处理器(DSP)内的存储器中。对于1<j≤k,DSP可计算公式(I)并把其结果与公式(9)相乘。所得到的项加到α₁m的计算中,以产生k次多项式。k次多项式是线性化传感器信号。

Description

用于传感器响应线性化的系统和方法

发明的技术领域

本发明一般涉及传感器响应线性化系统和方法，并更具体地涉及质量流量控制器中的传感器响应线性化系统和方法。

发明背景

换能器(传感器)是用于把一种形式的能量转换成另一种形式能量的物体。传感器有多种类型，如压力传感器、电传感器、化学传感器和温度传感器。传感器提供关于工艺状态的信息。此信息经常用于监视器中和用于控制工艺。传感器在半导体工业中广泛应用，密切监视和控制各种生产工艺。随着通道长度和线宽的减少，半导体工业中可容许的工艺变化也减少。因此，半导体工业中的传感器必须产生准确和可靠的结果，以便可仔细和精确地监视工艺。

一种常用于半导体工艺的传感器是流量传感器。流量传感器测量进入处理室的气流。流量传感器一般为热传感器。热流传感器通常包括两个环绕毛细管的电阻温度传感器。当气体流经传感器时，热量被带至下游，温差与气体的质量流量成比例。不幸地是，许多传感器，包括流量传感器，具有固有的非线性响应。结果，在把传感器信号输入到控制系统之前，已使用了许多使传感器输出线性化的方法。

现有技术的传感器线性化的模拟方法已通过使用非线性电子元件如二极管和晶体管而实现。这些非线性电子元件经常布置在补偿电路拓扑布局中，从而使补偿电路的非线性特性与传感器非线性响应相反。图1示出补偿电路拓扑布局的修正响应10、传感器响应12和所获得的线性化响应14之间的关系。

遗憾地是，使用补偿电路具有先天的问题。首先，这些类型的补偿电路通常由技术人员手工调整并且是冗长且费时间的校准工艺。其次，非线性元件随着温度变化而改变其特性，并且零点的任何漂移在修正输出中都导致大的误差。零点的漂移还可由传感器本身产生。这些误差源可用数字方法减少或彻底消除。

数字方法包括使传感器与数字微处理器接口。当传感器与微处理器接口时，非线性传感器特性可由计算方法修正。这些计算方法包括多项式曲线拟合。

遗憾地是，数字方法也有一些缺陷。多项式曲线的系数通常用数学公式计算，这些数学公式对于使用整数运算的大多数微处理器而言太烦琐。另外，计算中还包括对于线性化微处理器的限界数域而言太大或大小的数字。如果多项式的次数大于2，形势就进一步变坏。

用于传感器线性化的其它方法包括结合模拟和数字技术。然而，这些方法还受到微处理器中辅助电路元件或限界数域的限制。

最后，对于传感器响应线性化技术，需要克服现有技术的模拟和数字线性化方法中的缺陷。此方法应能使传感器的校准需要少许的或甚至根本不需要技术人员或工程师的人工干涉。而且，此方法应不受有助于线性化处理的电路或计算机元件的限制。

发明概述

本发明提供用于传感器响应线性化的系统和方法，此系统和方法基本上消除或减少与先前开发的用于传感器响应线性化的系统和方法相关的缺陷和问题。

更具体地，本发明提供一种使用k次多项式从传感器信号m产生线性化传感器信号p的方法。k次多项式的系数可用最小二乘方法计算。计算机可用于计算k次多项式的第j个系数α_j的(2j-1)次方根，其中2＜j≤k；并把所述系数和得到的根r_j下载到数字信号处理器(DSP)内的存储器中。对于2＜j≤k，DSP可计算

并把其结果与

相乘。所得到的项加到α₁m的计算中，以产生k次多项式。k次多项式是线性化的传感器信号。

本发明提供一种技术优点：它不需要技术人员或工程师的人工校准或“干涉”。对于各种已知的处理速度，计算机基于传感器的输出进行校准。与现有技术的模拟校准方法不同，本方法不需要模拟电路元件的“干涉”来调整补偿电路。

本发明还提供另一种技术优点：它可使计算机适应非常小和非常大的数相乘。但在用于控制系统的现有微处理器上，使用这些数字的计算可导致因限界数域而引起的误差。通过实现对非常小和非常大的数的准确计算，本发明提供一种更准确的数字线性化方法。

附图简述

通过参考以下描述并结合附图可以对本发明及其优点有更完全的理解，在附图中，相同的参考号代表相同的部件，其中。

图1为现有技术中修正响应、传感器响应和线性化响应的曲线图；

图2为本发明一个实施例的方框图；

图3为校准处理的一个实施例的流程图；

图4A表示线性化处理的一个实施例的总流程图；

图4B为线性化处理的一个实施例的详细流程图；以及

图5为本发明的另一个实施例。

发明详述

在附图中示出本发明的优选实施例，在各个附图中相同的参考号用于表示相同和相应的部件。

本发明提供一种使用k次多项式来对传感器信号线性化的方法。当用于大数和小数的数域被限制时，此方法能进行大数乘小数的处理。另外，通过使用具有整数运算和限界数域的DSP型微处理器，此算法使得更高次的多项式近似可行。

图2为本发明一个实施例的方框图。传感器16可产生模拟传感器信号18。模拟传感器信号18输入到模-数转换器(ADC)20中，产生数字传感器信号22。数字传感器信号22输入到数字信号处理器(DSP)24中。DSP 24与计算机26结合，产生线性化数字传感器信号28。

图3为图2所示实施例的流程图。在使用图2系统产生线性化数字传感器信号28之前，计算机26可执行校准处理。图3为校准处理的一个实施例的流程图。计算机26可用功能强大的测试和测量软件执行校准处理。在步骤32，获得一组数据：

           {m₁ f₁，m₂ f₂，...，m_n f_n}         [公式1]m_i表示传感器16的数字传感器信号22的第i个测量值，f_i为所述被测量处理相应的实际值，并且i＝1，n，在此，n为测量值的数量。线性化方法可对数字传感器信号22执行多项式拟合。多项式由以下给出：

在此，p_i为数字传感器信号22的第i个测量值m_i的第i个预测(线性化)值，而k为多项式的次且k≤n-1。使用校准来计算公式2中多项式的系数(α₁，α₂，…，α_k)。此系数在步骤34用最小误差平方法计算。在此方法中，适当选择系数(α₁，α₂，…，α_k)使得所有n个数据点的预测值和实际值之间的总误差最小。如果总误差S由各个误差平方的总和得出： $S=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(p_i-f_i)}^2=$ 那么，可选择p_i(m_i)的系数使：

一旦已在步骤36中计算所述系数，计算机26便可计算第j个系数α_j的(2j-1)次方根，其中2＜j≤k：

在步骤38，计算机26以二进制的形式把所述系数和所得到的根r_j下载到DSP 24的存储器中。

图4A表示线性化处理的一个实施例的总流程图。对于2＜j≤k，可执行步骤40和42，分别计算：和

在步骤44，DSP 24可用步骤42的结果乘以：

在步骤46，计算α₁m_i。在步骤48，从步骤44得到的项加到α₁m_i，从第i个测量值产生第i个预测值p_i。

图4B表示线性化处理的另一个实施例的详细流程图。此处理从步骤50开始。在步骤52，SUM根据SUM＝0进行初始化，同时j根据公式j＝2进行初始化。在步骤54，得到数字传感器信号22的数字值m_i。i的范围从1到n，其中n为数字传感器信号22中数字值的数量。在步骤56，判断j是否大于k。如果j不大于k，就执行步骤58。在步骤58，在DSP 24的存储器中检索

而且形成乘积t_j＝r_jm_i。在步骤60，初始化指数l＝1，并且设变量v_j等于t_j。在步骤62，判断是否l＝j。在步骤64，如果l不等于j，那么变量v_j＝v_jt_j。在步骤66，指数l按l＝l+1增加。接着，处理返回到步骤62，在此l与j进行比较。如果在步骤62中l＝j，在步骤68指数l就被初始化为零。接着在步骤70判断是否l＝j-1。如果l不等于j-1，在步骤72中变量v_j就设为等于v_jr_j。在步骤74，l接着按公式l＝l+1增加。然后此处理返回到步骤70，并且判断是否l＝j-1。如果指数l＝j-1，在步骤76中SUM按公式SUM＝SUM+v_j增加。在步骤78中，j随后按公式j＝j+1增加。然后此处理返回到步骤56，在这判断j是否大于k。如果在步骤56中j大于k，就执行步骤80。在步骤80，从DSP 24的存储器中得到变量r₁，r₁＝α₁；同时计算变量t₁，t₁＝r₁m₁。在步骤82中，根据公式P_i＝SUM+t₁计算数字传感器信号22的第i个测量值m_i的第i个预测值。此处理在步骤88结束。

在图4A和4B中描述的方法基于以下数学现实。首先，小于1的数字的更高次方根收敛于1。其次，奇整数方根保持此数的符号。例如，假设α₃＝-0.0000034，它的立方根为-0.015036946而其5次方根为-0.085927。尽管原始数字(-0.0000034)在具有限界数域的整数运算中是难以处理的，但计算它的5次方根是简单明了的。当评价此多项式时，立方项按如下计算：

由于DSP型微处理器可迅速地执行乘法，公式要求DSP 24只执行五个重复的乘法：

(1)计算并存储

(第1次乘法)；

(2)所存储的数字自乘两次(第2次和第3次乘法)；

(3)把在(2)中得到的乘积与

乘两次(第4次和第5次乘法)。二阶项能以相似的方式进行计算。此方法易于扩充到更高阶的多项式近似，只要更高阶项具有小于1的系数就行(这是质量流量控制器应用的情况)。

图5表示本发明的一个实施例，其中，在质量流量控制器90的情形中发生传感器信号的线性化。在质量流量控制器90中，流量传感器92测量实际流量94。传感流量信号96输入到ADC 98，产生数字传感流量信号100。随后，数字传感流量信号100输入到DSP 102中。DSP 102是可编程的，以执行由线性化模块104和控制器108代表的任务。线性化模块104可以把数字传感流量信号100转换为线性化的数字传感流量信号106。线性化的数字传感流量信号106输入到控制器108中。控制器108输出阀门驱动信号110。阀门驱动信号110输入到阀门驱动电路112。阀门驱动电路112使阀门114动作，阀门114直接影响实际流量94。在校准处理过程中，DSP 102通过计算机116如PC和DSP 102之间的连接与计算机116进行联系是行得通的。计算机116包括用于执行严密的数学计算并把这些计算下载到DSP 102的指令。这些计算可包括用于数字传感流量信号100的多项式拟合中的系数。

在图5中，传感流量信号96可由ADC 98转换成数字传感流量信号100。假设为单极输入电压，ADC 98的最大输入电压的范围可划分成一定量的级数：0-1024(10位ADC)；0-4096(12位ADC)；或0-65536(16位ADC)。最小的输入电压0V对应于0数字值，同时最大的输入电压根据ADC 98的位数而分别对应于数字值1023、4095或65535。大多数的模-数转换器也可处理双极信号。ADC 98的数字输出范围可从-512到511(10位ADC)、-2048到2047(12位ADC)；或-32768到32767(16位ADC)。现代数字信号处理器(DSP)计算机芯片一般支持从-32768到+32767(16位)的数域。本发明的线性化方法把数字传感流量信号100和线性化的数字传感流量信号106拟合成DSP 102数字范围的一部分。为了防止在DSP 102的运算单元中发生数字溢出，数域总范围(-32768到32767)的一部分可用于线性化的数字传感流量信号106。因而，可给线性化的数字传感流量信号106的最大值分配一数字，线性化的数字传感流量信号106对应于从流量传感器92输出的传感流量信号96。

流量传感器92包括两个环绕毛细管的电阻性温度传感器。这两个电阻性温度传感器可耦合到用于调节由这两个电阻性温度传感器所产生的信号的接口电路。此种接口电路的具体参考在T.I.Pattantyus等在1999年7月9日申请的题为“改进的质量流量传感器接口电路”的美国专利申请09/350746中描述。

控制器108可用为本领域技术人员所熟知的数字控制方法操作。这些方法包括比例积分(PI)控制和导数控制。所述方法的具体参考在E.Vyers于1999年7月9日申请的题为“用于数字质量流量控制器的系统和方法”的美国专利申请09/351120中和在E.Vyers于1999年7月9日申请的题为“用于可变增益比例积分(PI)控制器的系统和方法”的美国专利申请09/351098中描述。

阀门114可为电磁线圈控制阀。有许多电路配置可用于阀门驱动电路112。这些配置把阀门驱动信号110转换成电磁线圈的驱动电流，以使电磁线圈驱动阀门114。许多这样的电路包括控制元件如晶体管，此元件在电磁线圈上提供连续的电压或切换脉冲宽度的调制电压。切换的脉冲宽度是阀门驱动信号110的函数。在电磁线圈内产生平均电磁线圈电流，此电流为电磁线圈上电压的切换脉冲宽度的函数。电磁线圈电流可使阀门114动作。具体参考在T.I.Pattantyus于1999年7月9日申请的题为“用于驱动电磁线圈的方法和系统”的美国专利申请09/351111中描述。

质量流量控制器可执行闭环控制算法。先进的数字控制算法在K.Tinsley于1999年7月9日申请的题为“数字质量流量控制器操作的系统和方法”的美国专利申请09/350744中描述，并引入本文作为参考。

必须指出，本发明并不局限于在包括上述参考部件和方法的质量流量控制器中的应用。

本发明的一个技术优点是，用于计算多项式拟合系数的校准程序不需要对传感器信号线性化的人工调整。与使用模拟补偿电路的现有技术方法不同，线性化的数字方法使用计算机26或116以计算所述系数。具有质量流量控制器90的校准处理可对已知的流量测量传感流量信号96。计算机116使用此数据计算所述系数。所述校准处理不要求技术人员或工程师在任何补偿网络中，如那些在现有技术方法中使用的网络中，“干涉”电路元件而对所述数据进行人工线性化。

本发明的另一种技术优点是实现用于线性化的数字方法，此方法包括对非常小的数字的处理。例如，当{m₁，m_n)间隔的大小与{p₁，p_n)范围为相同的数量级时，α_i接近于1，并且乘积α₁m_i，α₂m_i ²，...α_km_i ^k也接近于1。然而，当m的值为从0到25000的任意数值时，容易看出α_i系数(i＞1)的值远小于1。对于DSP 102，难以处理如此小的系数并难以执行确定所述系数所需的严密计算。在质量流量控制器90的情况中，这些系数一般远小于1。结果，这些系数增加的幂接近于0。DSP 102中的限界数域可防止所述系数的准确计算。使用计算机116允许所述系数在比DSP102功能更强大的计算环境中进行计算。在此指出，DSP一般没有PC那么功能强大。程序、ROM和RAM存储器的容量在DSP中比在PC中更受限制。

总而言之，所述方法使得在大数和小数的数域都受限制时大数乘以小数的处理能够实现。进而，此算法使用具有整数运算的DSP型微处理器而使更高次的多项式近似易于进行。

尽管本发明已在此结合说明性的实施例进行了描述，但应该理解，此描述是仅结合实例进行解释的，但并不就认为是受此限制。因此应该进一步理解，通过结合此描述，对于本领域技术人员，可对本发明实施例的细节作许多改变，并且本发明的辅助实施例是显而易见的和可实现的。可以预计，所有这些改变和辅助实施例都在本发明后附权利要求的精神和确切范围之内。

Claims (17)

1.一种在质量流量控制器中通过使用k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k而从传感流量信号产生线性化传感器信号的系统，在此，p(m)是所述线性化传感器信号，m为所述传感流量信号，而αj为一组计算系数，且j＝1，k，其中，所述系统包括：

测量实际流量并输出传感流量信号的流量传感器；以及

与计算机结合的数字信号处理器，此计算机包括把传感流量信号转换成线性化传感器信号的指令。

2.如权利要求1所述的系统，其中，所述计算机包括如下指令：

(a)计算所述k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k的所述计算系数α_j；

(b)对于2＜j≤k，计算

；以及

(c)把步骤(a)-(b)的结果下载到所述数字信号处理器的存储器中。

3.如权利要求2所述的系统，其中，所述数字信号处理器包括如下指令：

(a)对于2＜j≤k，计算

(b)对于2＜j≤k，计算

(c)对于2＜j≤k，计算

(d)计算(α₁m)；以及；

(e)按公式 计算所述线性化传感器信号。

4.如权利要求1所述的系统，其中，在把所述传感流量信号转换为所述线性化传感器信号之前，所述传感流量信号用A-D转换器数字化。

5.如权利要求2所述的系统，其中，所述k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k所述组的计算系数α_j用最小二乘方误差方法计算。

6.如权利要求1所述的系统，其中，所述数字信号处理器进一步包括产生用于控制所述质量流量控制器内阀门的阀门控制信号的指令。

7.一种在质量流量控制器中通过使用k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k而从传感流量信号产生线性化传感器信号的方法，在此，p(m)是所述线性化传感器信号，m为所述传感流量信号，而αj为一组计算系数，且j＝1，k，其中，所述方法包括：

用流量传感器测量实际流量并输出所述传感流量信号；以及

使用与计算机结合的数字信号处理器，从所述传感流量信号产生所述线性化传感器信号。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述计算机包括如下指令：

(a)计算所述k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k所述组的计算系数α_j；

(b)对于2＜j≤k，计算

以及

(c)把步骤(a)-(b)的结果下载到所述数字信号处理器的存储器中。

9.如权利要求8所述的方法，其中，所述数字信号处理器包括如下指令：

(a)对于1＜j≤k，计算

(b)对于2＜j≤k，计算

(c)对于2＜j≤k，计算

(d)计算(α₁m)；以及；

(e)按公式

计算所述线性化传感器信号。

10.如权利要求7所述的方法，其中，在把所述传感流量信号转换为所述线性化传感器信号之前，所述传感流量信号用A-D转换器数字化。

11.如权利要求8所述的方法，其中，所述k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k所述组的计算系数α_j用最小二乘方误差方法计算。

12.如权利要求7所述的方法，其中，所述数字信号处理器进一步包括产生用于控制所述质量流量控制器内阀门的阀门控制信号的指令。

13.一种在质量流量控制器中通过使用k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k而从传感流量信号产生线性化传感器信号的系统，在此，p(m)是所述线性化传感器信号，m为所述传感流量信号，而αj为一组计算系数，且j＝1，k，其中，所述系统包括：

测量实际流量并输出传感流量信号的流量传感器；

包括以下指令的计算机：

(a)用最小二乘方误差方法计算所述k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k所述组的计算系数α_j；

(b)对于2＜j≤k，计算 以及

(c)把步骤(a)-(b)的结果下载到存储器介质中的存储器中。包括所述存储器介质和以下指令的数字信号处理器：

(f)对于2＜j≤k，计算

(a)对于2＜j≤k，计算

(b)对于2＜j≤k，计算

(c)计算(α₁m)；以及；

(d)按公式

计算所述线性化传感器信号。

14.一种通过使用k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k而从传感信号产生线性化传感器信号的方法，在此，p(m)是所述线性化传感器信号，m为所述传感器信号，而α_j为一组计算系数，且j＝1，k，其中，所述方法包括：

从测量处理参数的传感器测量所述传感器信号；

使用与计算机结合的数字信号处理器，从所述传感器信号产生所述线性化传感器信号。

15.如权利要求14所述的方法，其中，所述计算机包括如下指令：

(a)计算所述k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k所述组的计算系数α_j；

(b)对于2＜j≤k，计算

以及

(c)把步骤(a)-(b)的结果下载到所述数字信号处理器的存储器中。

16.如权利要求15所述的方法，其中，所述数字信号处理器包括如下指令：

(a)对于2＜j≤k，计算

(b)对于2＜j≤k，计算

(c)对于2＜j≤k，计算

(d)计算(α₁m)；以及；

(e)按公式

计算所述线性化传感器信号。

17.如权利要求15所述的方法，其中，所述k次多项式p(m)＝α₁m+α₂m²+…+α_km^k的所述计算系数α_j用最小二乘方误差方法而计算。

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