蘇 波，黃 新

(1.桂林電子科技大學(xué) 電子工程學(xué)院，廣西 桂林541004;2.廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息與設(shè)計(jì)系，廣西 南寧530003)

0 引 言

溫度是工業(yè)生產(chǎn)過程中測(cè)控的重要參數(shù)之一，在國防、軍事、科學(xué)試驗(yàn)及工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，溫度的測(cè)量和控制具有十分重要的作用。在實(shí)際的溫度檢測(cè)中，主要有平均溫度檢測(cè)和溫度分布檢測(cè)［1］。前者測(cè)試系統(tǒng)簡(jiǎn)單，使用最簡(jiǎn)單的紅外傳感器對(duì)一定距離的目標(biāo)發(fā)射的紅外線進(jìn)行處理就能得到目標(biāo)平均溫度值;后者目前一般都是采用昂貴的紅外熱像儀進(jìn)行檢測(cè)，其費(fèi)用高，難維護(hù)成為制約該技術(shù)發(fā)展的最大瓶頸。針對(duì)溫度分布檢測(cè)，本文提出了一種基于多傳感器的智能溫度傳感器，降低了測(cè)試成本。

1 紅外測(cè)溫基本原理

紅外測(cè)溫的原理是黑體輻射定律，自然界中一切高于絕對(duì)零度的物體都在不停向外輻射能量，物體的向外輻射能量的大小及其按波長(zhǎng)的分布與它的表面溫度有著十分密切的聯(lián)系，物體的溫度越高，所發(fā)出的紅外輻射能力越強(qiáng)。物體溫度與物體輻射能量關(guān)系為

P(T)=σT4.

其中，P(T)為物體輻射能量，T 為物體溫度，σ 為斯特潘-玻耳茲曼常量。紅外傳感器能接收到被測(cè)物體的紅外輻射并轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的電信號(hào)，電信號(hào)經(jīng)采樣、轉(zhuǎn)換最終轉(zhuǎn)換為物體溫度。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖1 所示，紅外傳感器陣列將被測(cè)對(duì)象溫度經(jīng)過放大電路處理后被處理器采集并處理，處理器中集成了高速A/D，外部存儲(chǔ)器用來保存大量的測(cè)量數(shù)據(jù)。集成溫度傳感器主要用于測(cè)量環(huán)境溫度來進(jìn)行軟件上的環(huán)境溫度補(bǔ)償，這種方式大大簡(jiǎn)化了電路設(shè)計(jì)并使溫度補(bǔ)償?shù)臏?zhǔn)確性提高，集成溫度傳感器選用數(shù)字溫度傳感器DS18B20。無線模塊用以響應(yīng)上位機(jī)詢問信號(hào)并傳輸溫度值給上位機(jī)。

圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖Fig 1 Overall structure diagram of system

2.1 多紅外傳感器陣列結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)中傳感器選用HMS 系列中的HMS-Z11 紅外傳感器，其外觀如圖2 所示。該傳感器將多只熱電偶串聯(lián)在一起形成熱電堆，熱端和冷端之間進(jìn)行了隔熱處理，當(dāng)紅外線能量照射在紅外工作端時(shí)，將使熱端溫度升高產(chǎn)生與之對(duì)應(yīng)的熱電勢(shì)［2～5］。它具有較高的分辨率和靈敏度，輸出線性度好，封裝頂部的透光窗對(duì)紅外線的透射性高，在工作范圍內(nèi)，紅外線吸收率為100 %。在傳感器內(nèi)部還集成了一只100 kΩ 的熱敏電阻器，可以利用做硬件上的溫度補(bǔ)償設(shè)計(jì)。

圖2 HMS-Z11 紅外傳感器外觀Fig 2 Appearance of HMS-Z11 infrared sensor

系統(tǒng)中選用了6 只傳感器構(gòu)成了一個(gè)傳感器陣列結(jié)構(gòu)，如圖3 所示。傳感器在透鏡焦距位置均勻排成一列，這樣增加了傳感器的檢測(cè)范圍，同時(shí)，由于紅外線強(qiáng)度弱，透鏡也將紅外線聚焦到紅外傳感器上，增加了傳感器的感應(yīng)能力。

圖3 多傳感器陣列結(jié)構(gòu)Fig 3 Structure of multi-sensor array

2.2 放大電路設(shè)計(jì)

系統(tǒng)所采用的放大電路如圖4 所示，該電路由3 個(gè)運(yùn)算放大器 A1，A2，A3構(gòu)成，其中，放大器 A1，A2組成對(duì)稱結(jié)構(gòu)放入通向差分輸入，提高了輸入阻抗;A3提高放大電路的共模抑制比。電路通過輸入級(jí)的差分作用使漂移減少，同時(shí)還具有良好線性度的高放大倍數(shù)，由圖可知，電路的放大倍數(shù)為G=1 +2R1/R3，由于R3直接影響放大倍數(shù)精度和漂移，在設(shè)計(jì)中選用精密電阻器。

圖4 放大電路構(gòu)成Fig 4 Constitution of amplification circuit

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 粗大數(shù)據(jù)誤差的消除

在進(jìn)行粗大誤差處理時(shí)，有萊以特準(zhǔn)則、格羅布斯準(zhǔn)則和分布圖等幾種方法，而所設(shè)計(jì)的溫度傳感器所測(cè)數(shù)據(jù)不多，所以，采用羅曼諾夫斯基準(zhǔn)則消除粗大誤差，對(duì)所測(cè)溫度作多次測(cè)量，有 x1，x2，…，xn，假設(shè) xj為可疑數(shù)據(jù)，將其剔除后計(jì)算算術(shù)平均值(計(jì)算時(shí)不包含xj)

在系統(tǒng)中采用6 只傳感器，顯著度設(shè)定為a =0.05，查表有K=3.04。

3.2 溫度的非線性補(bǔ)償

對(duì)傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償有硬件和軟件補(bǔ)償2 種方式，在此，主要討論軟件補(bǔ)償?shù)姆椒?。文獻(xiàn)［6］中介紹了多種軟件補(bǔ)償方法:查表法、線性插值法、計(jì)算法、數(shù)據(jù)擬合等并分析了各種方法的利弊，提出了采用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)分段擬合并結(jié)合查表法對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行線性化的新方案，這種方法雖然解決了單一查表法數(shù)據(jù)存量大的問題，但是當(dāng)測(cè)量精度要求較高時(shí)，將加大分段段數(shù)，同時(shí)也加大了計(jì)算量。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其高度非線性映射，自組織結(jié)構(gòu)，高度并行和不需預(yù)先建模等優(yōu)點(diǎn)為解決實(shí)際問題提供了一個(gè)嶄新的手段［7］。在系統(tǒng)中采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來進(jìn)行溫度的補(bǔ)償，這種方法不需查表解決了單一查表法數(shù)據(jù)存量大的問題，同時(shí)，在測(cè)量精度要求較高時(shí)計(jì)算量也比較小。將采集的溫度數(shù)據(jù)與相應(yīng)傳感器電壓數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使其權(quán)重和閾值收斂到穩(wěn)定值，具體算法如圖5 所示。

圖5 算法流程圖Fig 5 Flow chart of algorithm

3.3 基于均值的數(shù)據(jù)融合

當(dāng)測(cè)量結(jié)果服從正態(tài)分布且測(cè)量次數(shù)足夠多時(shí)，算術(shù)平均值是測(cè)量結(jié)果的理想表示方法。但是當(dāng)測(cè)量次數(shù)有限時(shí)，算術(shù)平均值雖然可以改善測(cè)量結(jié)果，但不是最佳的表示方法，此時(shí)，估計(jì)算法可以獲得更好的測(cè)量結(jié)果。但估計(jì)算法要求比較可靠的測(cè)量初值，基于算術(shù)平均值與估計(jì)的融合算法能夠獲得可靠的測(cè)量初值，有效消除測(cè)量中的不確定性，提高測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。該方法具有計(jì)算量小、易于編程等特點(diǎn)，適合于緩變量檢測(cè)系統(tǒng)。結(jié)合本系統(tǒng)的特點(diǎn)，采用基于均值的分批估計(jì)融合算法［8，9］。

在系統(tǒng)中傳感器整列中設(shè)置了6 只紅外傳感器，按照對(duì)稱原則分為2 組，對(duì)2 組數(shù)據(jù)的平均值采用分批估計(jì)算法，估計(jì)出接近真值的融合值T+。

2 組數(shù)據(jù)算術(shù)平均值分別為

對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為

由于是同一批的2 組測(cè)量數(shù)據(jù)，此前沒有任何關(guān)于溫度的檢測(cè)的資料，故可以認(rèn)為此前測(cè)量結(jié)果的方差σ－=∞。

R 為測(cè)量噪聲的協(xié)方差矩陣

根據(jù)分批估計(jì)理論，則融合值得方差為

式中 H 為測(cè)量方程的系數(shù)矩陣，且H=［1 1］T。

根據(jù)分批估計(jì)理論溫度的融合值T+為

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了檢驗(yàn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校正效果，選取了一組對(duì)比測(cè)試數(shù)據(jù)，測(cè)試溫度與校正后溫度對(duì)比如表1 所示。在所選的測(cè)試樣本中，根據(jù)誤差比較可知，實(shí)現(xiàn)了溫度的高精度校正，取得了滿意的效果。

表1 溫度對(duì)比表Tab 1 Temperature comparison table

對(duì)系統(tǒng)中采集的一組數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合，如表2 所示。6 只傳感器溫度的平均值是T =27.88 ℃，依據(jù)對(duì)稱分組的原則將傳感器分為 1，2，3 和 4，5，6 兩組，計(jì)算可得1=27.80 ℃，2= 27.96 ℃，σ1= 0.30，σ2= 0.24，T+=27.90 ℃。從結(jié)果可以看出:采用數(shù)據(jù)融合得到的結(jié)果比算術(shù)平均值方法得到的結(jié)果更加合理可靠。

表2 多傳感器測(cè)量結(jié)果Tab 2 Multi-sensor measurement result

5 結(jié) 論

系統(tǒng)采用多紅外傳感器陣列進(jìn)行溫度分布檢測(cè)，相對(duì)與使用昂貴的紅外熱像儀進(jìn)行物體溫度分布檢測(cè)，測(cè)試成本低并易于維護(hù)。同時(shí)，在系統(tǒng)中引入羅曼諾夫斯基準(zhǔn)則，避免了測(cè)試中由于傳感器失效帶來的影響。采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行線性補(bǔ)償，并應(yīng)用基于均值的數(shù)據(jù)融合算法提高了測(cè)量的準(zhǔn)確性。

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