实验实训指南 P1:【传感基石】高频测力采样、标定与动态滤波¶
课题归属：机电控制实训总览首页 · 机电感知与控制专项
适用对象：零 ESP32 嵌入式开发基础、拟参与 ISEF / STS / 青创赛 / 丘奖 等科创赛事的学生研究员
前置知识：高中物理必修一（胡克定律与重力）、基础 C/C++ 语法概念（循环、函数、数组）
配套文档：esp_lab_p1_note.md· README.md (机电实训总览与采购清单) ·stage1_principles_explained.md·project_proposal.md
建议学时：4 ~ 6 课时（含硬件点亮、两点标定与 4 项学术消融实验）
1. 实验定位与学术价值 (Objective & Academic Value)¶
在金属线材折弯自适应控制系统中，原位力感知（In-Situ Force Sensing）是提取线材初始弹性弯曲刚度 \(K_e = \mathrm{d}F/\mathrm{d}\theta\) 的核心手段。若测力数据存在时延过大、白噪声跳字或敲击脉冲毛刺，将直接导致回弹预测模型失效。
本实验作为全系统研发的第一块基石（P1），旨在解决以下三大工程与学术问题： 1. 零基础闭环：通过防呆硬件接口与标准 I2C 协议，在 30 分钟内跑通 ESP32 对 24 位高精模数转换芯片（NAU7802）的高频读取； 2. 第一性原理标定：建立从电桥微伏差分电压到标准物理力（牛顿 \(\text{N}\)）的线性增益与去皮数学模型； 3. 动态抗振滤波设计：编写滑动中值去极值滤波（消除机械撞击瞬态脉冲）与一阶低通滤波（抑制高频电气噪声），定量评估滤波相位滞后与滤波深度的平衡。
2. 硬件耗材与电气连接规范¶
2.1 实验元器件核准表¶
依据 机电实训总览与采购清单 (README.md) 采购核准明细：
| 序号 | 模块名称 | 选型规格 | 关键特性 | 作用 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 主控板 | ESP32-DEV-KIT-WROOM-32E-N4-M (微雪) | Type-C / 4MB Flash / 已焊接 38P 排针 | 控制核心 |
| 2 | 端子扩展板 | ESP-32 38P 螺丝端子扩展底板 | 全引脚螺丝锁紧，杜绝面包板虚接 | 稳固接线 |
| 3 | ADC 转换模块 | NAU7802 24-Bit 称重模块 | 硬件 I2C 接口 / STEMMA QT 防呆座 / 320 SPS | 微弱电桥放大与数字化 |
| 4 | 传感器免焊线 | SH1.0 4Pin QT 转杜邦公头连接线 | 20cm，白头直插模块，公针锁入端子 | 免焊接直连 |
| 5 | 测力传感器 | LDCZL-BFA 悬臂梁传感器（0~5kg） | 灵敏度 \(2.0 \pm 0.2\,\text{mV/V}\)，配铝合金垫片 | 弹性变形测力 |
| 6 | 标定物 | 标准砝码组（100g, 200g, 500g） | 误差 \(\le \pm 0.1\,\text{g}\)（或用 500ml 满装矿泉水替代） | 物理真值基准 |
2.2 电气拓扑与安全接线规范¶
ESP32 与 NAU7802 官方核准接线映射表¶
| 接口分类 | 信号 / 线标 | 模块端引脚 (NAU7802) | ESP32 端子板目标端口 | 电平与工作模式 | 功能说明与物理防错指引 |
|---|---|---|---|---|---|
| I2C 总线 | SDA | SDA (蓝点 / 左侧第3针 / 右侧第2针) |
GPIO 21 (丝印 P21) | 3.3V 硬件 I2C | 硬件数据总线；直接认准端子板白色丝印 P21 螺丝 |
| SCL | SCL (绿点 / 左侧第4针 / 右侧第1针) |
GPIO 22 (丝印 P22) | 3.3V 硬件 I2C | 硬件时钟总线；认准端子板丝印 P22（注意与 P21 间隔 TX/RX 两个空孔） |
|
| 系统供电 | VCC | VCC (红点 / 左侧第2针 / 右侧第3针) |
3.3V (顶部丝印 3.3V) | 3.3V 稳压输出 | 芯片数字供电（严禁接 5V，否则击穿 ESP32 引脚） |
| GND | GND (黑点 / 左侧第1针 / 右侧第4针) |
GND (顶部或底部任意 GND) | 统一零电位 | 电源与信号参考地 | |
| 力传感器 | 红线 (E+) | 绿色端子 E+ |
— | 3.3V 激励供电 | 惠斯通电桥激励正 |
| 黑线 (E-) | 绿色端子 E- |
— | 模拟地 AGND | 惠斯通电桥激励负 | |
| 绿线 (A+) | 绿色端子 A+ |
— | 差分模拟输入+ | 差分信号正；若受力读数反向变小，将绿白对调即可 | |
| 白线 (A-) | 绿色端子 A- |
— | 差分模拟输入- | 差分信号负 | |
| 屏蔽线 | 绿色端子 E- |
或接 ESP32 GND | 金属网外壳屏蔽 | 推荐单端接地；严禁碰触信号线，严禁双端接地 |
Caution
⚠️ 电气安全四大防坑红线¶
- 供电电压绝对限制：NAU7802 的 VCC 必须接到 ESP32 的 3.3V 供电引脚。ESP32 GPIO 耐压为 3.3V，若误接 5V 将导致主控引脚永久击穿；
- 力传感器线序防呆：红黑为激励电源，绿白为差分信号。若放上重物后读数反向变小，只需将绿线与白线对调；
- 第五根屏蔽线接线规范：若传感器为五线制（带裸铜丝/黄线/金属编织网），该线为外壳电磁屏蔽层。推荐与黑线并联锁入
E-（或接到 ESP32 的GND端子实现单端接地）；桌面调试亦可用绝缘胶布包裹悬空。严禁触碰信号线 A+/A-，严禁两端重复接地造成地环路； - 悬臂梁机械受力悬空：传感器受力端下方必须垫上专用金属垫片（留出约 \(1\sim 2\,\text{mm}\) 微形变间隙），严禁将传感器整个底面平贴锁死在台面上。
3. 阶段一：具象破局（零基础快速上手与 I2C 连通）¶
3.1 极简开发环境搭建 (15分钟)¶
- 安装 Arduino IDE：访问官方网站下载并安装 Arduino IDE 2.x；
- 配置 ESP32 开发板支持：
- 打开 IDE 菜单：
File\(\to\)Preferences； - 在
Additional boards manager URLs中填入： - 进入左侧
Boards Manager，搜索esp32，点击安装由 Espressif Systems 维护的官方支持包； - 安装 NAU7802 官方驱动库：
- 进入左侧
Library Manager，搜索NAU7802； - 安装 SparkFun Qwiic Scale NAU7802 Arduino Library；
- 板型与端口选择：
- 使用 Type-C 数据线将 ESP32 连接至电脑；
- 开发板选择：
ESP32 Dev Module； - 端口选择：识别出的 COM 端口（如
COM3或 macOS 下/dev/cu.usbserial-*）。
3.2 步骤一：I2C 物理寻址探测 (排查接线虚接)¶
新建 Sketch，输入以下通用 I2C 扫描代码并上传：
#include <Wire.h>
void setup() {
Serial.begin(115200);
while (!Serial) delay(10);
Wire.begin(21, 22); // 官方核准引脚：SDA=21, SCL=22
Serial.println("\n--- I2C Scanner Running ---");
}
void loop() {
byte error, address;
int nDevices = 0;
for (address = 1; address < 127; address++) {
Wire.beginTransmission(address);
error = Wire.endTransmission();
if (error == 0) {
Serial.print("Found I2C device at address: 0x");
if (address < 16) Serial.print("0");
Serial.println(address, HEX);
nDevices++;
}
}
if (nDevices == 0) {
Serial.println("No I2C devices found. Check 3.3V/GND/SDA/SCL wiring!");
}
Serial.println("---------------------------");
delay(3000);
}
- 成功判据：串口监视器（波特率设为
115200）稳定输出： （0x2A为 NAU7802 的出厂固定硬件 I2C 地址）。
4. 阶段二：机理下钻（两点标定与复合滤波算法）¶
4.1 物理标定数学推导¶
力敏传感器内部由 4 组金属箔应变计构成惠斯通全桥（Wheatstone Bridge）。在外力作用下产生微应变 \(\epsilon\)，桥路输出差分电压 \(\Delta V\)：
\[
\Delta V = V_{exc} \cdot S \cdot \frac{F}{F_{rated}}
\]
其中 \(V_{exc}\) 为激励电压，\(S\) 为传感器灵敏度（\(2.0\,\text{mV/V}\)），\(F_{rated}\) 为额定量程（\(5\,\text{kg} \approx 49.03\,\text{N}\)）。
经过 NAU7802 片内低噪声可编程增益放大器（PGA，增益设为 128）与 24 位 \(\Sigma-\Delta\) ADC 数字化后，输出的原始整型码值 \(Raw\) 与外力 \(F\) 在弹性极限内满足严苛线性关系：
\[
F = K_{cal} \cdot (Raw - Raw_{zero})
\]
标定分为两步：
① 零点去皮（Tare）¶
机构空载静止时，连续采集 \(N=50\) 次取算术平均值作为偏置 \(Raw_{zero}\)：
\[
Raw_{zero} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} Raw_i
\]
② 增益系数标定（Gain Calibration）¶
垂直放置已知质量标准砝码 \(m\)（例如 \(200.0\,\text{g}\)，对应标准外力 \(F_{known} = 0.200 \times 9.80665 \approx 1.9613\,\text{N}\)），记录此时的稳态读数 \(Raw_{known}\)，计算增益因数 \(K_{cal}\)（单位：\(\text{N / LSB}\)）：
\[
K_{cal} = \frac{F_{known}}{Raw_{known} - Raw_{zero}}
\]
4.2 复合抗振与低通滤波模型¶
折弯机实际工作时存在两类典型干扰： * 干扰 A：机械撞击或落料引起的孤立大野值脉冲； * 干扰 B：工频与 ADC 量化带来的高频白噪声。
单纯的均值或低通滤波在面对冲击野值时会产生严重的拖尾，单纯的中值滤波无法平滑连续高频噪声。因此采用串联级联滤波架构：
① 滑动中位值滤波（Median Filter）¶
维护长度为 \(W=5\) 的环形队列。每收到新数据时，提取当前窗口内 5 个点进行局部排序，取正中间值（第 3 小的值）输出为 \(x[n]\)：
\[
x[n] = \text{Median}\big(Raw[n], Raw[n-1], \dots, Raw[n-4]\big)
\]
数学上，中值滤波对脉宽小于 \((W-1)/2 = 2\) 个周期的孤立瞬态冲击具有 \(100\%\) 的截断抑制能力。
② 一阶离散低通 IIR 滤波（Exponential Moving Average）¶
在时域上将中值滤波的输出 \(x[n]\) 进行平滑递归：
\[
y[n] = \alpha \cdot x[n] + (1 - \alpha) \cdot y[n-1]
\]
滤波系数 \(\alpha \in (0, 1)\)。本实验选定 \(\alpha = 0.2\)。
在离散采样频率 \(f_s = 50\,\text{Hz}\) 下，对应的模拟截止频率约为：
\[
f_c \approx \frac{\alpha \cdot f_s}{2\pi} \approx \frac{0.2 \times 50}{6.283} \approx 1.59\,\text{Hz}
\]
有效阻断高于 \(2\,\text{Hz}\) 的高频电气抖动。
Important
冷启动拖尾消除（Cold Start Fix）：
传统一阶低通系统若默认初值 \(y[0] = 0\)，当系统从带载状态开机启动时，需经过数秒的渐近上升。固件在采集到第一个有效样本时必须强制执行 \(y[0] = x[0]\)，消除冷启动延迟。
4.3 步骤二：交互式物理标定与参数提取固件 (Calibration Utility)¶
在烧录带有动态滤波的最终控制固件之前，必须先运行本标定工具，提取当前力传感器的两个关键物理参数： 1. 静态空载零点 \(Raw_{zero}\)（去皮基准）； 2. 两点法线性增益因数 \(K_{cal}\)（将 \(\Delta Raw\) 转换为真实物理力牛顿 \(\text{N}\) 的斜率）。
标定工具交互式源码：¶
#include <Wire.h>
#include <SparkFun_Qwiic_Scale_NAU7802_Arduino_Library.h>
NAU7802 myScale;
void setup() {
Serial.begin(115200);
while (!Serial) delay(10);
Wire.begin(21, 22);
Wire.setClock(400000); // 400kHz 快速 I2C 总线
Serial.println("\n==================================================");
Serial.println(" 桌面级折弯机 P1: NAU7802 力传感器交互式标定工具 ");
Serial.println("==================================================");
if (!myScale.begin()) {
Serial.println("❌ 无法连接 NAU7802，请检查接线！");
while (1);
}
myScale.setSampleRate(NAU7802_SPS_320);
myScale.calibrateAFE(); // 触发芯片片上模拟前端自校准
Serial.println("✔ NAU7802 初始化成功！\n");
// ---------- 步骤 1/2: 空载零点去皮 (Tare) ----------
Serial.println(">>> 步骤 1/2:【空载去皮标定】");
Serial.println(">>> 请确保传感器受力端完全悬空、静止，切勿触碰！");
Serial.print(">>> 正在采集 50 个基准点");
long sum_zero = 0;
int count_zero = 0;
while (count_zero < 50) {
if (myScale.available()) {
sum_zero += myScale.getReading();
count_zero++;
if (count_zero % 10 == 0) Serial.print(".");
}
delay(10);
}
long raw_zero = sum_zero / 50;
Serial.println("\n✔ 零点采集完成！Raw_Zero = " + String(raw_zero));
// ---------- 步骤 2/2: 加载已知砝码标定增益 ----------
Serial.println("\n>>> 步骤 2/2:【加载已知砝码计算斜率】");
Serial.println(">>> 请在传感器受力端垂直放置已知重量物体（推荐 200g 砝码，或 500ml 满装矿泉水）");
Serial.println(">>> 放稳后，请在串口上方发送框输入砝码质量(单位: 克 g)并按回车发送：");
Serial.println(" (注: 若直接按回车或发送 0，系统将默认按 200.0g 计算)");
// 清空串口历史残留字符
while (Serial.available()) Serial.read();
// 动态打印当前读数，等待用户输入
while (!Serial.available()) {
if (myScale.available()) {
long live_raw = myScale.getReading();
long delta = live_raw - raw_zero;
Serial.print("实时 Raw: ");
Serial.print(live_raw);
Serial.print(" | 相比零点增量 ΔRaw: ");
Serial.println(delta);
}
delay(300);
}
// 读取用户输入的克数
float known_mass_g = Serial.parseFloat();
if (known_mass_g <= 0.0f) {
known_mass_g = 200.0f; // 默认按 200g
}
Serial.println("\n>>> 收到标定质量真值: " + String(known_mass_g, 1) + " g");
Serial.print(">>> 正在采集 50 个加载稳态点计算增益因数");
long sum_load = 0;
int count_load = 0;
while (count_load < 50) {
if (myScale.available()) {
sum_load += myScale.getReading();
count_load++;
if (count_load % 10 == 0) Serial.print(".");
}
delay(10);
}
long raw_known = sum_load / 50;
long delta_raw = raw_known - raw_zero;
// 物理标准力真值 (N) = 质量(kg) * 9.80665 m/s^2
float force_known_N = (known_mass_g / 1000.0f) * 9.80665f;
// 计算一次函数斜率 K_cal (N/LSB)
float cal_factor = force_known_N / (float)delta_raw;
Serial.println("\n\n==================== 标定参数成果报告 ====================");
Serial.println("1. 静态空载零点 (Raw_Zero) : " + String(raw_zero));
Serial.println("2. 加载稳态均值 (Raw_Known) : " + String(raw_known));
Serial.println("3. 实际码值有效增量 (ΔRaw) : " + String(delta_raw));
Serial.println("4. 砝码标准物理力 (F_known) : " + String(force_known_N, 4) + " N");
Serial.println("5. 一次函数增益因数 (K_cal) : " + String(cal_factor, 10) + " N/LSB");
Serial.println("----------------------------------------------------------");
Serial.println("🎉 复制以下两行代码，直接粘贴替换到下一节 4.4 固件中：\n");
Serial.print("long raw_zero = ");
Serial.print(raw_zero);
Serial.println(";");
Serial.print("float cal_factor = ");
Serial.print(cal_factor, 10);
Serial.println("f;");
Serial.println("==========================================================\n");
}
void loop() {
delay(1000);
}
4.4 步骤三：工业级无阻塞滤波固件完整实现代码¶
完成 4.3 节标定后，将生成的 cal_factor 实际参数填入本代码，烧录至 ESP32 开发板：
#include <Wire.h>
#include <SparkFun_Qwiic_Scale_NAU7802_Arduino_Library.h>
NAU7802 myScale;
// ================= 1. 标定与参数定义 =================
// 提示：将 4.3 节标定工具输出的两行数值直接粘贴替换在此处：
long raw_zero = 0; // 初始占位，开机 setup() 会自动实时去皮微调
float cal_factor = 1.0f; // ⚠️ 必填：将 4.3 节算出的真实因数替换此处 (如 0.00001225f)
// ================= 2. 滤波算法数据结构 =================
const int WINDOW_SIZE = 5;
long window_buf[WINDOW_SIZE];
int buf_index = 0;
bool buf_filled = false;
float lpf_filtered_force = 0.0f;
bool lpf_initialized = false;
const float ALPHA = 0.20f; // 低通滤波权重系数
// ================= 3. 高精度非阻塞时序 =================
unsigned long last_sample_time = 0;
const unsigned long SAMPLE_INTERVAL_US = 20000; // 20000us = 20ms (50Hz 精确采样率)
// 快速求 5 点中位数函数
long get_median_5(long* arr) {
long temp[WINDOW_SIZE];
memcpy(temp, arr, sizeof(temp));
// 简易冒泡排序
for (int i = 0; i < WINDOW_SIZE - 1; i++) {
for (int j = 0; j < WINDOW_SIZE - i - 1; j++) {
if (temp[j] > temp[j + 1]) {
long t = temp[j]; temp[j] = temp[j + 1]; temp[j + 1] = t;
}
}
}
return temp[WINDOW_SIZE / 2];
}
void setup() {
Serial.begin(115200);
Wire.begin(21, 22);
Wire.setClock(400000); // 400kHz 快速 I2C 总线
while (!myScale.begin()) {
Serial.println("NAU7802 通信失败，请检查接线！");
delay(1000);
}
// 配置 NAU7802 采样率为 320 SPS (确保下位机高频采样充沛)
myScale.setSampleRate(NAU7802_SPS_320);
myScale.calibrateAFE(); // 触发片上模拟前端零漂自校准
// ---------------- 零点自动去皮 (Tare) ----------------
Serial.println(">>> 正在进行零点标定，请勿触碰传感器...");
delay(500);
long sum = 0;
int valid_samples = 0;
while (valid_samples < 50) {
if (myScale.available()) {
sum += myScale.getReading();
valid_samples++;
}
delay(5);
}
raw_zero = sum / 50;
Serial.print(">>> 零点标定完成！Raw_Zero = ");
Serial.println(raw_zero);
// 提示：此处如已知标准砝码读数，可直接换算 cal_factor
// 例：200g (1.9613N) 对应读数差值 delta_raw
// cal_factor = 1.9613f / (float)delta_raw;
}
void loop() {
unsigned long now = micros();
// 基于 micros() 精准锁定 50Hz 采样节拍，严禁使用 delay()
if (now - last_sample_time >= SAMPLE_INTERVAL_US) {
last_sample_time = now;
if (myScale.available()) {
long raw_val = myScale.getReading();
// [级联步骤 1] 维护滑动窗口并计算中位值
window_buf[buf_index] = raw_val;
buf_index = (buf_index + 1) % WINDOW_SIZE;
if (buf_index == 0) buf_filled = true;
long median_val = buf_filled ? get_median_5(window_buf) : raw_val;
// [级联步骤 2] 转换为物理测量力 (牛顿 N)
float current_force = (float)(median_val - raw_zero) * cal_factor;
float raw_force = (float)(raw_val - raw_zero) * cal_factor;
// [级联步骤 3] 一阶低通滤波 (带冷启动防拖尾保护)
if (!lpf_initialized) {
lpf_filtered_force = current_force; // 首次采样直接赋初值
lpf_initialized = true;
} else {
lpf_filtered_force = ALPHA * current_force + (1.0f - ALPHA) * lpf_filtered_force;
}
// [串口格式化输出] 支持 Arduino Serial Plotter 与 Python 解析
// 输出格式: Raw:x.xxx,Filtered:y.yyy
Serial.print("Raw:");
Serial.print(raw_force, 4);
Serial.print(",");
Serial.print("Filtered:");
Serial.println(lpf_filtered_force, 4);
}
}
}
5. 阶段三：虚实融合与学术实验验证 (消融实验指南)¶
完成固件烧录后，学生必须按照国际顶尖赛事工程规范，逐项完成以下 4 个专项测试，并记录量化数据。
表 5-1：P1 专项实验测试矩阵 (Specialized Experimental Test Matrix)¶
| 实验编号 | 测试工况 (Operating Condition) | 评价指标 (Metrics) | 学术达标阈值 (Passing Threshold) |
|---|---|---|---|
| 实验 1.1 | 0 / 100 / 200 / 500 g 标准砝码阶梯加载 | 决定系数 \(R^2\) / 示值绝对误差 | \(R^2 \ge 0.999\), \(\text{MAE} \le 0.05\,\text{N}\) |
| 实验 1.2 | 空载静止 500 点 (\(10\,\text{s}\) 连续采样) | 稳态峰峰值波动 / 样本标准差 \(\sigma\) | 读数波动 \(\le \pm 0.02\,\text{N}\) (\(\sigma \le 0.008\,\text{N}\)) |
| 实验 1.3 | 载荷工况下用力敲击台面 3 次 (瞬态冲击) | 瞬态冲击野值剔除率 / 稳态恢复时间 | \(100\,\text{ms}\) 内恢复受力基线，无尖峰毛刺 |
| 实验 1.4 | 200 g 砝码快速阶跃放置 / 撤离 (阶跃激励) | 动态阶跃响应上升时间 \(t_{\text{rise}}\) | \(t_{\text{rise}} < 50\,\text{ms}\)，无持续振铃与拖尾 |
5.1 实验 1.1：静态线性度与灵敏度标定¶
- 测试步骤：
- 启动程序，保持悬臂梁空载，记下零点码值；
- 依次平稳放置 \(100\,\text{g}\)（\(0.9807\,\text{N}\)）、\(200\,\text{g}\)（\(1.9613\,\text{N}\)）、\(500\,\text{g}\)（\(4.9033\,\text{N}\)）标准砝码，每个点读取稳定后的码值各 5 次取平均值；
- 建立线性回归方程：\(F = K_{cal} \cdot (Raw - Raw_{zero})\)。
- 达标判定：
- 线性回归拟合优度 \(R^2 \ge 0.999\)；
- 各测试点反算示值绝对误差 \(\le \pm 0.05\,\text{N}\)。
5.2 实验 1.2：静止底噪与跳字稳定性测试¶
- 测试步骤：
- 将传感器放置于稳固台面，保持环境静止无气流冲击；
- 以 \(50\,\text{Hz}\) 频率连续采集 500 个点（持续 10 秒）；
- 达标判定：
- 计算滤波后力值的最大峰峰值波动（\(\max - \min \le 0.04\,\text{N}\)，即 \(\pm 0.02\,\text{N}\) 范围）；
- 标准差（\(\sigma \le 0.008\,\text{N}\)），串口示波器曲线呈细平直线，末位无肉眼可见的乱跳。
- 自动化测试执行与量化评估：
- 在上位机运行专项评估脚本
esp_lab_p1_exp1_2_noise_stability.py： - 自动生成的时域波形与高斯底噪概率密度分布图保存在
labs/images/p1_exp1_2_noise_stability.svg。
5.3 实验 1.3：抗振冲击消融实验（野值剔除）¶
- 测试步骤：
- 在传感器上放置 \(200\,\text{g}\) 砝码（若暂无砝码，可用任意轻量静载物如半瓶水或手机替代以建立稳态基线）；
- 在传感器旁约 \(15\,\text{cm}\) 处的实验桌面上，用改锥手柄用力快速敲击 3 次（引入瞬态冲击振动）；
- 运行专项评估脚本，观察
Raw原始尖峰与Filtered滤波曲线响应； - 达标判定：
Raw信号出现剧烈的高尖峰脉冲（通常由于台面振动瞬间产生超过 \(1\sim 3\,\text{N}\) 的瞬变加速度）；Filtered信号完全剔除该高频尖峰（尖峰脉冲抑制比 \(\ge 70\%\)）；- 稳态基线恢复时间 \(t_{\text{rec}} \le 100\,\text{ms}\)（即冲击后在 5 个采样点内快速重返受力基线容限带），无虚警急停。
- 自动化测试执行与量化评估：
- 在上位机运行专属评估脚本
esp_lab_p1_exp1_3_impact_rejection.py： - 自动生成的全景时域图与单次敲击局部响应细节特写图保存在
labs/images/p1_exp1_3_impact_rejection.svg。
5.4 实验 1.4：动态阶跃响应延迟与上升时间评估¶
- 测试机理与两种操作手法对比：
- 方式 A：快速放置法 (加载阶跃，Step Loading)
- 阶段一保持传感器空载静默，标定零点基线；倒计时结束后迅速将 \(200\,\text{g}\) 砝码（或轻量测试体）放上受力端。
- 工程局限：人手松脱物体时存在微观黏滞时延（\(50 \sim 150\,\text{ms}\)），且物体触碰受力面时的黏弹性碰撞缓冲会拉长上升沿。
- 方式 B：快速撤离法 (卸载阶跃，Step Unloading，强烈推荐 · 科学基准)
- 操作：阶段一预先将物体稳置于受力触头上（标定带载基线），倒计时结束瞬间，垂直迅速抽离/拿开物体。
- 第一性原理：物体脱离接触面属于微观瞬态机械断开（断开时间 \(< 1\,\text{ms}\)），彻底剥离了人手松脱时滞与接触面聚合物受压形变，能真实度量应变悬臂梁与 NAU7802 AFE 的物理动态带宽极限。
- 达标判定标准：
- 硬件原生力值（Raw）从 \(10\%\) 跃迁至 \(90\%\) 稳态值的动态上升时间 \(t_{\text{rise, raw}} < 50\,\text{ms}\)；
- 滤波曲线（Filtered）平滑单调过渡，无长时间机械振铃（振铃消除用时 \(t_{\text{ring}} < 200\,\text{ms}\)），动态超调量 \(M_p < 15\%\)。
- 自动化测试执行与量化评估：
- 运行专项评估脚本
esp_lab_p1_exp1_4_step_response.py： - 脚本内建亚采样周期双向线性插值算法，自动识别加载与卸载阶跃极性；全景阶跃时域图与微观跃迁特写图自动保存至
labs/images/p1_exp1_4_step_response.svg。 - 实测基准与消融对比数据 (消融对照组)：
| 激励方式与载荷对象 | 初始基线 \(F_{\text{init}}\) | 稳态跳变 \(\Delta F\) | 原生上升时间 \(t_{\text{rise, raw}}\) | 振铃消除 \(t_{\text{ring}}\) | 滤波延迟 \(t_{\text{delay}}\) | 判定结论 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 手机快速放置 (177g) | \(-1.737\,\text{N}\) | \(+1.738\,\text{N}\) | \(132.9\,\text{ms}\) | \(166.6\,\text{ms}\) | \(124.9\,\text{ms}\) | FAIL (人机松脱与缓冲迟滞) |
| 橡皮快速轻放 (18g) | \(-0.001\,\text{N}\) | \(+0.176\,\text{N}\) | \(53.4\,\text{ms}\) | \(58.7\,\text{ms}\) | \(119.4\,\text{ms}\) | 临界 FAIL (受 50Hz 采样粒度微超 3.4ms) |
| 橡皮快速撤离 (18g, 推荐) | \(+0.172\,\text{N}\) | \(-0.173\,\text{N}\) | \(11.8\,\text{ms}\) | \(12.2\,\text{ms}\) | \(109.9\,\text{ms}\) | PASS (极速瞬断，动态充沛) |
6. Python 数据采集与时域可视化通用脚本框架¶
在项目根目录下可直接调用通用原型脚本 esp_lab_p1_serial_plotter.py 执行基础数据链路联调与波形验证。
Note
消融实验与独立脚本架构规范：
阶段三中的各专项消融实验（5.1 线性度标定、5.2 静止底噪与跳字、5.3 抗振冲击、5.4 动态阶跃响应）均在 labs/ 目录下提供独立的专项执行脚本（如实验 1.2 专属评估脚本 esp_lab_p1_exp1_2_noise_stability.py），以确保每个实验的测试参数、统计指标与图表输出相互解耦独立。
本节保留的是最基础、轻量的通用原型框架（Baseline Framework），供日常快速联调通信与滤波波形使用。
6.1 运行指南¶
# 1. 使用默认参数运行 (COM3, 115200, 10s)
uv run labs/esp_lab_p1_serial_plotter.py
# 2. 自定义端口与采样时长运行
uv run labs/esp_lab_p1_serial_plotter.py --port COM4 --baudrate 115200 --duration_sec 15
6.2 通用框架源码实现¶
"""
P1 通用数据采集与时域可视化脚本 (基础通用框架)
"""
import argparse
from pathlib import Path
import time
import serial
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def parse_args():
parser = argparse.ArgumentParser(
description="P1 测力传感通用采集与滤波效果对比 (ESP32 + NAU7802)"
)
parser.add_argument(
"--port",
"-p",
type=str,
default="COM3",
help="串口设备号 (Windows: COMx, Linux/macOS: /dev/ttyUSBx 或 /dev/ttyACMx, 默认: COM3)",
)
parser.add_argument(
"--baudrate",
"-b",
type=int,
default=115200,
help="通信波特率 (默认: 115200)",
)
parser.add_argument(
"--duration_sec",
"-d",
type=float,
default=10.0,
help="采样持续时间 (秒, 默认: 10.0)",
)
return parser.parse_args()
def collect_and_evaluate(port="COM3", baudrate=115200, duration_sec=10.0):
print(f"正在连接串口 {port} (波特率: {baudrate})，采样时长 {duration_sec} 秒...")
ser = serial.Serial(port, baudrate, timeout=1.0)
time.sleep(2.0) # 等待 ESP32 上电复位与去皮
raw_data = []
filtered_data = []
timestamps = []
start_time = time.time()
while time.time() - start_time < duration_sec:
line = ser.readline().decode("utf-8", errors="ignore").strip()
# 解析格式: Raw:x.xxx,Filtered:y.yyy
if "Raw:" in line and "Filtered:" in line:
try:
parts = line.split(",")
r_val = float(parts[0].split(":")[1])
f_val = float(parts[1].split(":")[1])
raw_data.append(r_val)
filtered_data.append(f_val)
timestamps.append(time.time() - start_time)
except (ValueError, IndexError):
continue
ser.close()
if not timestamps:
print("[警告] 未采集到有效格式的数据流 (格式应为 'Raw:x.xxx,Filtered:y.yyy')，请检查端口与固件输出。")
return
# 转换为 numpy 数组
t = np.array(timestamps)
r = np.array(raw_data)
f = np.array(filtered_data)
# 计算统计指标
noise_std_raw = np.std(r)
noise_std_filt = np.std(f)
reduction = (
(1.0 - noise_std_filt / noise_std_raw) * 100.0 if noise_std_raw > 1e-6 else 0.0
)
print("\n[学术定量指标统计]")
print(f"有效采样点数: {len(t)}")
print(f"原始信号标准差 (Raw STD): {noise_std_raw:.4f} N")
print(f"滤波信号标准差 (Filt STD): {noise_std_filt:.4f} N")
print(f"噪声衰减比: {reduction:.2f}%")
# 绘制学术级对比图
plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=150)
plt.plot(t, r, label="Raw Sensor Data (Baseline)", color="#e74c3c", alpha=0.5, linewidth=1.0)
plt.plot(t, f, label="Median + LPF (Proposed)", color="#2980b9", linewidth=2.0)
plt.axhline(0, color="gray", linestyle="--", alpha=0.6)
plt.title("P1: Sensor Dynamic Response & Filtering Ablation Study", fontsize=12, fontweight="bold")
plt.xlabel("Time (seconds)", fontsize=10)
plt.ylabel("Force (Newtons)", fontsize=10)
plt.grid(True, linestyle=":", alpha=0.6)
plt.legend(loc="upper right")
plt.tight_layout()
# 自动定位到 labs/images 目录保存
output_dir = Path(__file__).resolve().parent / "images"
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
svg_path = output_dir / "p1_filtering_evaluation.svg"
plt.savefig(svg_path)
print(f"[图表保存] 学术对比矢量图已输出至: {svg_path}")
plt.show()
if __name__ == "__main__":
args = parse_args()
collect_and_evaluate(
port=args.port,
baudrate=args.baudrate,
duration_sec=args.duration_sec,
)
7. 竞赛答辩高频质疑与自辩策略 (Mock Defense Q&A)¶
针对评委（大学教授与工业界评审）在答辩中对传感测量的常见质疑，指导学生提前准备以下辩词：
Q1: 为什么放弃市面上极低成本的 HX711 模块，转而选用 NAU7802？¶
- 自辩策略：
- 采样率限制：HX711 默认引脚拉低时仅有 \(10\,\text{Hz}\) 采样率，若硬件拉高 RATE 脚也仅有 \(80\,\text{Hz}\)；在 \(15^\circ/\text{s}\) 步进转速下，前 \(2^\circ\) 弹性区只能采到约 10 个数据点，无法支撑高精度的多项式回归；
- CPU 阻塞与中断冲突：HX711 采用非标准 GPIO 脉冲模拟时序，读取 24 位必须使用微秒级阻塞循环（关中断），会严重干扰电机高频加减速脉冲调度；NAU7802 支持标准硬件 I2C，采样率原生支持高达 \(320\,\text{SPS}\)，且片内自带 AFE 模拟前端硬件自校准电路。
Q2: 既然一阶低通滤波 \(\alpha\) 越小信号越平滑，为什么不设成 \(\alpha = 0.02\)？¶
- 自辩策略：
- 动态响应相位滞后（Phase Lag）权衡：一阶滤波的本质是用时间换平滑度。经实验实测，当 \(\alpha = 0.02\) 时，系统阶跃响应上升时间 \(t_{\text{rise}}\) 恶化至 \(350\,\text{ms}\) 以上。在自适应折弯的动态行进过程中，力值的测量滞后会导致控制算法误判屈服点发生的位置，引发严重过折。选定 \(\alpha = 0.20\) 配合 \(W=5\) 滑动中值滤波，可以在有效抑制高频白噪声的同时，将延迟严格压在 \(40\,\text{ms}\) 以内。
Q3: 悬臂梁应变片长时间受力产生温度漂移（Zero Drift），如何保障测量一致性？¶
- 自辩策略：
- 原位动态去皮机制：系统并非依赖开机一次性标定，而是在每次步进电机回零触碰机械限位微动开关的静止间隙（此时线材尚未与折弯柱发生物理接触），固件自动触发一次快速微去皮（Tare），动态修正环境温漂带来的直流分量偏置。
8. 故障排查速查表 (Troubleshooting Matrix)¶
| 异常现象 | 核心根因 (Root Cause) | 排除与修复措施 |
|---|---|---|
| I2C 扫描无任何设备（卡死在 0x00） | 1. 杜邦线虚接或线序插错 2. 模块供电缺失 |
1. 检查 QT 线 4 针端子是否锁死； 2. 用万用表测量 NAU7802 的 VCC-GND 间电压是否为稳定的 3.3V。 |
| 放砝码时读数不升反降（呈负数） | 惠斯通电桥差分信号线极性颠倒 | 将 NAU7802 端子上的 绿线 (A+) 与 白线 (A-) 对调重新锁紧。 |
| 施加较大外力读数全无变化 | 传感器受力端发生机械结构硬限位干涉 | 检查传感器受力孔下方是否正确安装了铝合金垫片；受力端必须处于完全悬空变形状态。 |
| 开机前数秒读数剧烈缓慢上升 | 低通滤波未设置冷启动赋初值 | 检查固件中是否有 if (!lpf_initialized) { lpf_filtered_force = current_force; }。 |
| 手碰触传感器金属外壳时读数尖峰抖动 | 空间工频电磁干扰导致电桥共模噪声 | 将可调直流电源与 ESP32 地线连接，并确保机械金属底板与系统 GND 实现等电位单点接地。 |