文档名：基于Hall和GMR的多传感器融合方法及实现
摘要：目前霍尔传感器(Hall)和巨磁阻(GMR)传感器均广泛地应用于电力系统电流测量.为同时发挥二者的优势、降低各自的局限性,在分析Hall和GMR的温度特性、噪声特性和被测电流范围的基础上,提出了一种基于Hall和GMR的多传感器融合方案.在定义GMR和Hall的灵敏度差值ΔS基础上,将被测电流i和灵敏度差值ΔS构成的融合域划分为四个域,在域Ⅱ采用多传感加权观测融合Kalman滤波算法,将Hall和GMR的观测量和观测噪声融合后与状态方程联立进行Kalman滤波;在域Ⅰ采用数据加权融合最优权值分配的方法,给Hall的测量数据赋予较大权值,GMR的测量数据赋予较小的权值;在域Ⅲ,权值分配情况相反,各域之间可实现数据融合的平滑过渡.基于多传感器融合方法,设计了一种组合式闭环电流传感器,包括磁芯、电路部分设计及仿真.仿真和样机实验结果表明,在域Ⅱ时多传感器融合值与真实值的均方根误差低至0.004;在域Ⅰ、Ⅲ时电流测量的相对误差Ei均在0.255％以下.与单一传感器相比,多传感器融合的方法使组合式传感器测量电流范围增大,适用于温度变化范围较大的场景,电流测量精度及可信度更高.
Abstract：Atpresent,HallandGMRarewidelyusedinpowersystemcurrentmeasurement.Inordertogivefullplaytotheiradvantagesandreducetheirlimitations,amulti-sensorfusionschemebasedonHallandGMRisproposedbasedontheanalysisoftemperaturechar-acteristics,noisecharacteristicsandmeasuredcurrentrangeofHallandGMR.Basedonthedefinitionofthesensitivitydifference(ΔS)be-tweenGMRandHall,thefusiondomaincomposedofthemeasuredcurrent(Ⅰ)andsensitivitydifference(ΔS)isdividedintofourdomains.IndomainⅡ,themulti-sensingweightedobservationfusionKalmanfilteringalgorithmisusedtofusetheobservationquantityandob-servationnoiseofHallandGMRtogetherwiththestateequationtoperformKalmanfiltering.IndomainⅠ,theoptimalweightassign-mentmethodofdataweightedfusionisadopted,whichassignsalargerweighttothemeasureddataofHallandasmallerweighttothemeasureddataofGMR.IndomainⅢ,theweightallocationisopposite,andthesmoothtransitionofdatafusioncanbeachievedamongdomains.Basedonthemulti-sensorfusionmethod,acombinedclosed-loopcurrentsensorisdesigned,includingthedesignandsimula-tionofthemagneticcoreandcircuit.Simulationandprototypeexperimentresultsshowthattherootmeansquareerrorbetweenthefu-sionvalueandtherealvalueisaslowas0.004indomainⅡ.IndomainⅠandⅢ,therelativeerrors(Ei)arebelow0.255％.Comparedwiththesinglesensormethod,themulti-sensorfusionmethodincreasesthecurrentmeasurementrangeofthecombinedsensor,whichissuitableforthescenewithlargetemperaturevariationrange,andthecurrentmeasurementaccuracyandcredibilityarehigher.
作者：李雪洋 李岩松 刘君Author：LIXueyang LIYansong LIUJun
作者单位：华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(3)
分类号：TN98TM933.14
关键词：多传感器数据融合 霍尔传感器 巨磁阻传感器 分布式加权观测 自适应Kalman滤波 最优权值
Keywords：multi-sensordatafusion Hall GMR distributedweightedobservationfusion adaptiveKalmanfiltering theoptimalweights
机标分类号：TP212TM933.1TP391.41
在线出版日期：2024年6月27日
基金项目：国家自然科学基金基于Hall和GMR的多传感器融合方法及实现[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(3)李雪洋 李岩松 刘君目前霍尔传感器(Hall)和巨磁阻(GMR)传感器均广泛地应用于电力系统电流测量.为同时发挥二者的优势、降低各自的局限性,在分析Hall和GMR的温度特性、噪声特性和被测电流范围的基础上,提出了一种基于Hall和GMR的多传感器融合...参考文献和引证文献
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