LON智能变送器设计与实现

刘 云， 王培进

(烟台大学 计算机与控制工程学院，山东 烟台 264005)

LON智能变送器设计与实现

刘 云， 王培进

(烟台大学 计算机与控制工程学院，山东 烟台 264005)

智能化仪器仪表设计研究成为新一代工业制造技术突破的重要瓶颈之一；LON智能变送器是基于LonWorks总线，具有多种信息智能处理的智能变送器，能够将标准的模拟信号、传感器输出的非标准的弱模拟信号及其脉冲信号转换为数字信号，与其它控制仪表实现双向数字通讯；LON智能变送器除了具有数字调零、数字滤波等功能外，其重要特征是具有传感器故障诊断与处理功能，在传感器失效后，能够在一定时间内继续输出有效数据，保证控制系统的稳定和安全。

变送器；传感器；LonWorks总线；智能控制仪表

0 引言

变送器是将传感器输出的非标准信号转变为标准的模拟信号(4～20 mA或0～5 V，0～10 V)或者数字信号输出。智能变送器一般带有微处理器，实现原来需要主控制器实现的信号预处理功能及其数据处理功能(如数字滤波等)。智能变送器(或者智能传感器)是当今智能化生产过程必不可缺少的控制仪表，其中具有双向通讯、标准化数字输出是智能变送器主要特征之一，应用于各种现场总线控制系统。目前生产智能变送器(或者智能传感器)的厂家很多，种类不一，大部分具有具有自校零、 自标定、 自校正、自动补偿、数据存储、记忆与信息处理等功能。但具有传感器故障在线识别与处理的智能变送器(或者智能传感器)较少，尤其是基于LonWorks总线、具有传感器故障在线识别与处理的智能变送器未见相关产品报道。

Lonworks是美国Echelon(埃施朗)公司20世纪90年代推出的局部测控操作网络[1]，最初主要用于楼宇自动化，但很快就发展到工业现场网络。Lonworks总线比较适合于一些大型、工业控制网络，其功能尤其是网络功能强于现在流行的几种现场总线。LonWorks网络通信采用面向对象的设计方法，引进“网络变量”的概念，使网络通信的设计简化为参数设置，节省了大量的设计工作量，使开发周期大大缩短。LonWorks网络中各节点之间是逻辑连接，使得对系统中节点的增加、删减自由灵活、简单，节点之间实现对等通讯，而且使网络易于维护。

我们在研究仿人思维控制的基础上[2]，提出了拟人化分布式智能控制系统，模拟人体的通讯机理，设计具有人体通讯特征的分布式智能控制系统(见下1介绍)。LonWorks网络中各节点采用了具有唯一标识的神经元芯片，内含3个微处理器，负责通讯、事务处理和应用处理，非常适合模拟人体各个部分构成的思维智能、动觉智能和视觉智能。因此，我们研究开发Lon智能变送器。

LON智能变送器就是基于LonWorks总线，主要是为我们提出的拟人化分布式智能控制系统服务的，LON智能变送器实现的主要功能：1)可以处理标准或非标准模拟直流信号，放大倍数可调；2)具有数据预处理和数字滤波功能；3)具有传感器故障诊断与处理功能；4)具有自动进行检验、自选量程、自校零、自标定、自校正功能；5)适应于温度、压力、流量、液位、浓度等过程控制物理量的检测，测量精度可调；6)Lonworks总线接口，便于组网。

伴随着世界工业4.0技术潮流和我国工业制造2025战略的实施，智能化仪器仪表设计研究成为新一代工业制造技术突破的重要瓶颈之一。基于LonWorks总线，具有多种信息智能处理的LON智能变送器，具有十分重要的应用价值和研究意义。

1 拟人化分布式智能控制简介

人体是一个十分复杂的控制系统[2]，大脑是主控制器，眼睛、耳朵等是传感器，手、脚等是执行器，人可以实现对简单或复杂对象的控制。控制器、传感器、执行器之间，必须有优良的信息通讯系统，而大脑作为主控制器是智能的，同时眼睛、耳朵等传感器及其手、脚等执行器也具有局部智能，它们之间既相互依赖，又可以相对独立工作。人体的神经网络系统，包含大脑、神经元、神经纤维、神经中枢、带有神经元的器官等，要模仿人体这一系统结构，至少要模仿如下几个部分：大脑(主节点、主控制器)、神经中枢(基于PC机的节点)、带有神经元的器官(现场控制单元)、人的眼睛、耳朵等智能感知器官(智能传感器)、人的手、脚等智能执行器官(智能执行器)、神经纤维(通信链路)和协调各部件的机制(通信协议)。

我们对仿人思维控制的研究有十几年的历史，给出了形象直觉推理控制思维和抽象逻辑推理控制思维机理，提出了仿人思维控制器结构，并得到了实现。结合仿人思维控制研究成果，我们提出拟人化分布式智能控制系统，应用于多输入-多输出过程控制系统，图1给出了拟人化分布式智能控制系统结构。图1拟人化分布式智能控制系统结构特点主要有：

1)主控制器模拟人的宏观调控思维，子控制器模拟人的形象直觉推理控制和抽象逻辑推理控制，采用我们提出的仿人思维控制器结构；

2)智能变送器、智能执行器，是模拟人的局部智能的智能控制仪表，模拟人的视觉智能和动觉智能；

3)控制通讯网络模拟人体的通讯机理，采用了LonWorks总线控制网络;

4)由于采用了独有的智能控制器、智能变送器与智能执行器，当其中的任何一方出现故障时，其余二者继续保持工作，并发出报警信号，确保控制系统安全。整个控制系统结构将人的控制思维智能、视觉智能、动觉智能及其人体的通讯机理有机的融合在一起，具有先进性、独创性。

论文研究的Lon智能变送器是图1所示中拟人化分布式智能控制系统的一个重要部分(智能变送器)。

图1 拟人化分布式智能控制系统结构

2 智能变送器硬件设计

从信号处理角度来讲，智能变送器既能够处理标准的模拟信号(4～20 mA或0～5 V)，又能够处理传感器输出的弱信号(毫伏级)，将它们转换为标准的数字信号，通过Lonworks总线输出。从通讯角度，智能变送器也能够接受外来的参数设置或者命令，实现双向数字通讯。图2给出了硬件设计原理图，采用神经元处理器芯片Neuron3150，能够实现7路弱信号处理，7路标准模拟信号处理，2路脉冲信号处理(适应于脉冲信号输出的传感器)。

图2 智能变送器硬件原理图

Lonworks总线节点设计核心是神经元处理器芯片，我们采用Neuron3150核心模块，模块主要功能是向下完成用户智能节点设备标准信号与LonTalk协议之间的转换，向上与LON控制网络进行数据交互，从而将智能节点设备转化成真正的Lonworks节点，实现与LON控制网络无缝连接，与LON网络上的其它LON节点设备进行对等互操作。

图3是智能变送器标准模拟信号处理电路，Neuron3150核心模块有11个可编程I/O口，利用这11个可编程I/O口设计实现外部接口电路。MAX186是一个12位串行A/D转换器，可以实现3路4～20 mA的电流信号和4路0～5 V的电压信号模数转换。其中的0通道用于弱信号处理及其转换。图4给出了传感器输出弱信号处理电路。

图3 智能变送器标准模拟信号处理电路

图4 智能变送器弱信号处理电路

一些物理传感器输出的信号为毫伏级别，需要放大到0～5 V的标准信号，便于进行A/D转换。不同的传感器输出信号大小不一，这要求放大倍数可以调节。图4中，采用高精度AD623放大器和数字电位器X9C103相结合，可以实现25～211之间的倍数放大，满足不同信号放大需要。CD4051是8路模拟开关，0路接地，可以实现数字调零，其它7路，可以处理7路模拟弱信号。考虑到电路的复杂性，没有设计滤波电路，在软件设计中采用数字滤波方法，代替硬件滤波。

结合图2、图3和图4，Lon智能变送器的硬件设计，巧妙地利用了Neuron3150核心模块，实现了弱模拟信号、标准模拟信号、传感器输出脉冲信号等信号的模数转换，通过LonWorks总线与控制网络中其它智能节点通讯，实现双向数据传输。

3 智能变送器数据与故障处理

传感器在控制系统中作用十分重要，控制器的输出是否准确取决于传感器的数据是否有效合理。传感器失效包含物理传感器本身和相应的信号处理电路，有断路、短路、漂移、零漂、燥声干扰、突变等现象。传感器故障诊断，或者传感器有效性检验成为工业过程控制领域研究的重要方向之一。

解决传感器失效的最好方法就是，在线检测，在线识别，一旦发现失效，利用前期的数据进行预测，继续保持合理的输出，在保证控制器继续工作的同时，发出报警信号。论文研究的传感器失效靠智能变送器来处理，Lon智能变送器主要特色之一就是能够进行零点漂移处理、温度补偿处理、干扰处理(数字滤波)、非线性补偿处理、量纲变换处理和传感器失效处理。限于篇幅，重点介绍传感器失效处理方法。

对于只有一个传感器(或变送器)的控制系统，采用灰色预测方法。具体方法是：每次采样的当前值，与前3个时刻采样值的平均值进行比较，其差值如果连续三次出现异常(设定阈值)，说明传感器出现故障，利用前面有效的6个或10个采样值，采用灰色预测算法，计算出当前值输出，同时报警。

对于多传感器(或变送器)控制系统，采用AANN (Auto-Associative Neural Network) 网络, 即自映射神经网络进行处理[3]。AANN自映射神经网络是一种特殊的前向神经网络，包含输入层(Input Layer)、映射层(Mapping Layer)、瓶径层(Bottle Neck Layer)、逆映射层(De-mapping Layer) 和输出层(Output layer)。其特点是：输出层和输入层的维数一样，映射层和逆映射层的维数一样，瓶径层的维数小于输入输出层的维数，一般为1、2或3个结点。这种网络结构保证了输入向量X完全等于输出向量Y。

如图5所示，实时控制过程中，多路传感器采样得到的数据，经过数据预处理后送给事先训练好的AANN网络，如果所有的传感器信号是正常的，则AANN网络的输出和输入完全一样，相对应的输入通道数据和输出通道数据之差为零；反之，如果某路信号出现故障，由于AANN网络的特点，其对应的输出仍然能够保持正确，从而不影响控制器的运算处理；另一方面，相对应的输入和输出之间必然有余差，事先设定一个余差极限值，根据余差的变化可以识别出故障类型。

4 实验结果与分析

实验室三水箱串联液位控制系统，上、中、下3个液位和管道流量之间存在相关性，正常情况下，它们之间保持一定的关联和变化关系。图6给出了下液位传感器零点漂移故障检测结果，余差设定为0.03。在正常工作状态下，AANN网络输入和输出之间余差变化不大，人为调整传感器零点，使其模拟零点漂移，立即得到检测。图7是下液位传感器信号突变模拟，人为突然提高下水箱液位，余差出现突变，检测到了信号突变。

图5 多传感器故障处理流程

图6 零点漂移检测 图7 信号漂移突变检测

5 总结

无论是工业4.0还是我国的工业制造2025，其概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。我们提出的拟人化分布式智能控制系统，适应于智能工厂的需求，而智能工厂实现的核心是先进的、智能化的仪器仪表，Lon智能变送器的研究、设计与实现，恰好满足了这一需要。Lon智能变送器以其独到的结构和功能，将在新一代工业技术革命中发挥重要作用。

[1] 高安邦，杨 帅，陈俊生，LonWorks技术原理与应用[M]，北京：机械工业出版社，2009.

[2] 王培进.仿人思维控制[M].东营：石油大学出版社，2011.

[3] 王培进.过程控制软传感器对象设计方法与应用[J].计算机工程与应用，2003，21：123-130.

Design and Implementation of Lon Intelligent Transducer

Liu Yun，Wang Peijin

(School of Computer and Control Engineering, Yantai University, Yantai 264005，China)

Design and research of an intelligent instrument and meters is one of important bottlenecks by which the new generation of industrial manufacturing technology makes a breakthrough. Lon intelligent transducer is based on LonWorks bus, and it can makes standard analog signal, nonstandard weak analog signal and pulse signal into digital signal and communicates with other intelligent instruments by bidirectional digital communication. The important feature of the transducer is the function of dealing with sensor failure, and it can continue to output valid data when the senor gets into failure at some time. So the function can keep the controlled system stable and safety.

transducer;sensor, LonWorks bus;intelligent instrument

2016-06-14；

2016-07-15。

烟台市科技项目(2015ZH057)。

刘 云(1991-)，女，山东烟台人，硕士研究生，主要从事计算机应用方向的研究。

王培进(1964-)，男，山东烟台人，教授，硕士研究生导师，主要从事智能控制方向的研究。

1671-4598(2016)12-0234-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.12.068

TP392

A