蔡晶晶 劉清惓 戴偉 楊杰

關(guān)鍵詞： 計算流體動力學; 溫度傳感器; 太陽輻射誤差; 仿真數(shù)據(jù); BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法; 誤差修正

中圖分類號： TN820.1?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2019）02?0022?04

Radiation error analysis of temperature sensor based on BP neural network

CAI Jingjing1，2，3， LIU Qingquan1，2，3， DAI Wei4， YANG Jie5

（1. Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology， Nanjing University of Information Science & Technology， Nanjing 210044， China; 2. School of Electronics and Information Engineering， Nanjing University of Information Science & Technology， Nanjing 210044， China;

3. Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Observation and Information Processing， Nanjing University of Information Science & Technology，

Nanjing 210044， China;4. Key Laboratory of MEMS of Ministry of Education， Southeast University， Nanjing 210096， China;

5. School of Atmospheric Physics， Nanjing University of Information Science & Technology， Nanjing 210044， China）

Abstract： The radiation errors of the temperature sensor under different air flow velocities and solar altitude angles are obtained by the simulation adopting the computational fluid dynamics （CFD） method， so as to reduce the influence of solar radiation on ground temperature measurement and correct solar radiation errors. The simulation data is fitted by using the BP neural network algorithm， to obtain the radiation error correction equation， and realize correction of measured ground temperature. The root mean square error between the fitting results of BP neural network and the simulation results is 0.05 °C. An error correction software is also designed in this paper， so as to apply the algorithm to solve the radiation errors of the temperature sensor in any environmental parameter condition.

Keywords： computational fluid dynamics; temperature sensor; solar radiation error; simulation data; BP neural network algorithm; error correction

大氣中的溫度、濕度、氣壓、風向和風速等信息分布是氣候變化和天氣預報科學研究的重要條件，其中溫度是最重要的指標之一[1]。目前用于觀測大氣溫度的傳感器測量誤差主要來源于太陽輻射，鑒于太陽輻射對溫度測量影響較大，故在大氣溫度測量時不得不采取措施來降低輻射誤差。為了減少太陽輻射的影響，通常將測量溫度的傳感器探頭安裝在防輻射罩中，可在一定程度上阻擋太陽輻射對測溫探頭的直接照射，減小輻射誤差[2]。國內(nèi)外學者對太陽輻射影響溫度傳感器測量精度展開了一系列研究，發(fā)現(xiàn)輻射誤差[3]可達到1 ℃量級。

本文采用計算流體動力學方法（Computational Fluid Dynamics，CFD）對溫度傳感器進行仿真模擬，并提出一種BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡算法對仿真結(jié)果進行擬合，獲得輻射誤差修正方程的方法，為溫度傳感器的輻射誤差修正和測量精度改善提供支撐[4]。

1 ?溫度傳感器的多物理場仿真分析

1.1 ?網(wǎng)格劃分

本文采用自適應性較強的非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分技術(shù)生成防輻射罩和外圍空氣域的網(wǎng)格模型，對不同計算區(qū)域采用不同的網(wǎng)格大小[5]，防輻射罩的網(wǎng)格尺寸取0.5 cm，外圍空氣域網(wǎng)格尺寸取5 cm。為驗證網(wǎng)格無關(guān)性，選50萬～150萬網(wǎng)格數(shù)量模型進行驗證，仿真結(jié)果顯示，60萬～100萬網(wǎng)格條件下仿真結(jié)果差距低于0.01，可認為達到網(wǎng)格無關(guān)性要求，因此選擇60萬的網(wǎng)格進行仿真[6]，其非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格劃分如圖1所示。

1.2 ?多物理場仿真分析

溫度傳感器及其屏蔽裝置防輻射罩的熱平衡是由內(nèi)部導熱、太陽輻射、下墊面長波輻射、外部空氣對流換熱共同耦合作用下形成的[7]。防輻射罩結(jié)構(gòu)、尺寸、材料的變化對這種熱平衡有顯著影響，從而引起內(nèi)部溫度傳感器在同一物理環(huán)境下對應不同的輻射誤差[8]。在仿真過程中，設定太陽輻射強度、下墊面長波輻射強度、太陽高度角、海拔高度、防輻射罩表面涂層反射率、環(huán)境氣流速度和下墊面反射率分別為1 000 W/m2，300 W/m2，45°，0 km，0.87，2 m/s和0.2，物質(zhì)材料導熱系數(shù)、密度和比熱容分別為0.2 W/（m·K）、110 kg/m3和1 591 J/（kg·K）?；谏鲜鰠?shù)獲得自然通風防輻射罩的溫度場和速度場分布圖，如圖2所示。

為驗證溫度傳感器測溫結(jié)果受太陽高度角影響，利用計算流體動力學方法對不同的氣流速度、太陽高度角條件下溫度傳感器進行多物理場仿真如圖3所示。由圖3可知，當海拔高度為0 km，太陽輻射強度為1 000 W/m2的條件下，輻射誤差隨氣流速度增大而減小。

2 ?輻射誤差修正算法

由于計算流體動力學方法僅能計算有限的離散值模型，難以分析連續(xù)變化的物理量，因此若能獲得任意條件下溫度傳感器的輻射誤差修正方程，則可解決上述問題[9]。本文提出利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在海拔高度為0 km，太陽輻射強度為1 000 W/m2時的仿真結(jié)果進行擬合處理，獲得輻射誤差修正方程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型如圖4所示。利用Matlab進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練學習，由已完成訓練學習的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，得到預測輸出量即輻射誤差，并將其計算公式以及模型最終權(quán)值W和閾值θ傳輸至微處理器中[10]。

輻射誤差ΔT與氣流速度V、太陽高度角R三者之間關(guān)系式為：

[ΔT=purelin{tansig（V*Wi1+R*Wi2+θi）*Wki+ak}]

式中：[Wi1，Wi2]分別是氣流速度V和太陽高度角R對應的由輸入層到隱含層的權(quán)值;而輸入層神經(jīng)元為2，輸出層為1，則j=2，k=1;Wki為隱含層到輸出層的權(quán)值;θi為隱含層閾值;ak為輸出層閾值。

具體值如下：

[Wij=0.599 20.021 60.228 00.350 48.834 3-0.166 4-0.366 9-0.305 0，Wki=0.029 23.249 9-0.076 14.362 9]

[θi=-6.710 90.561 9-4.996 8-0.528 7，ak=0.117 9]

為驗證輻射誤差修正方程（1）的準確性，選取不同氣流速度、太陽高度角參數(shù)值代入輻射誤差修正方程，得到修正值。在相同環(huán)境條件下，利用CFD方法進行仿真，得到仿真值[11]。將修正值與仿真值進行對比，對比結(jié)果如表1所示。

根據(jù)表1對比結(jié)果可知，修正方程計算值與仿真值的均方根誤差為0.05 ℃。

3 ?輻射誤差修正軟件設計

為便于研究者獲得任意環(huán)境參數(shù)下的輻射誤差值，本文采用C#編程語言設計了一款基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的太陽輻射誤差修正軟件。該軟件由用戶登錄模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)查詢及修正模塊三部分組成。

當用戶登錄成功后，進入主窗體。主窗體分為系統(tǒng)菜單欄、選項卡控件、系統(tǒng)狀態(tài)欄三部分。通過操作主窗體可以調(diào)用各個子模塊。

圖5是歷史數(shù)據(jù)界面，主要功能是記錄歷史數(shù)據(jù)。用戶可按物理環(huán)境參數(shù)查詢歷史數(shù)據(jù)，方便用戶對氣象參數(shù)進行批量分析。

4 ?結(jié) ?語

為降低太陽輻射對地面溫度測量造成的影響，修正太陽輻射誤差。本文應用計算流體動力學的方法對溫度傳感器進行模擬分析，獲得任意環(huán)境參數(shù)下的輻射誤差值。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法對CFD仿真結(jié)果擬合處理獲得修正方程，經(jīng)驗證，修正值與仿真結(jié)果的均方根誤差值為0.05 ℃。最后設計開發(fā)了基于C#的自然通風溫度傳感器太陽輻射誤差修正軟件，可對輻射升溫量進行修正，也可對輻射誤差的歷史數(shù)據(jù)進行查詢。這種算法與軟件在氣象傳感器數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域具有一定的潛在應用前景。

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