何永勃，田吉磊，黃呂霖，李明偉

(中國民航大學(xué)電子信息與自動化學(xué)院，天津300300)

1 引 言

飛機運行條件多變，飛行季節(jié)、區(qū)域、高度的變化會直接影響座艙內(nèi)溫度、濕度、氣壓的變化，進而對座艙空氣質(zhì)量的檢測結(jié)果造成不同程度的影響。氣體傳感器生產(chǎn)商及使用者對溫度和濕度影響研究較多，但很少對氣壓影響進行研究。飛機座艙氣壓正常變化范圍為0.061～0.111 MPa，當(dāng)飛機發(fā)生故障，變化范圍更大。以瑞士MEMBRAPOR品牌的CO氣體傳感器為例，其工作的氣壓條件為0.091～0.111 MPa。在地面環(huán)境條件下標(biāo)定的氣體傳感器，在座艙環(huán)境下由于氣壓變化，必然引起較大檢測誤差，甚至不能使用。因此有必要對氣體傳感器進行氣壓補償，降低檢測誤差，提高檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，有利于座艙空氣質(zhì)量的準(zhǔn)確評價。

美國材料實驗協(xié)會發(fā)布了《飛機客艙中空氣質(zhì)量檢測儀器和檢測方法的標(biāo)準(zhǔn)指南》[1]；歐洲航空工業(yè)協(xié)會也發(fā)布了《航空航天系列—飛機內(nèi)部空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，條件及測定方法》[2]。國內(nèi)目前缺乏一套完整的飛機座艙空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系，檢測方法只能參考《室內(nèi)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T 18883-2002)[3]和《公共場所衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)檢測方法》(GB/T 18204-2000)[4]。

文獻[5，6]對飛機座艙的熱舒適性及空氣質(zhì)量的監(jiān)測進行了相關(guān)研究；文獻[7～9]采用CFD數(shù)值計算方法，通過不同送風(fēng)方式來研究座艙內(nèi)氣流速度、溫度及氣態(tài)污染物等的分布情況，以改善艙內(nèi)的空氣質(zhì)量。

以上現(xiàn)狀可知，有關(guān)飛機座艙空氣質(zhì)量檢測及氣壓補償方面研究較少。本文將通過設(shè)計試驗系統(tǒng)，對HCHO、CO、CO2和NO2共4種氣體傳感器進行正負(fù)壓試驗研究，并采用RBF(徑向基函數(shù)，radial basis function)氣壓補償算法，降低氣壓對氣體傳感器所造成的檢測誤差，得到更為準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。

2 系統(tǒng)設(shè)計

試驗系統(tǒng)由氣壓室(體積10 L)、氣源、氣壓表、真空泵、氣體傳感器、風(fēng)扇、數(shù)據(jù)采集模塊等組成，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)Fig.1 The overall structure of the system

氣源為HCHO、CO、CO2、NO2共4種高壓瓶裝氣體，經(jīng)減壓閥為氣壓室提供高于大氣壓力(即正壓)的被測氣體。充氣閥a和放氣閥b控制氣體流量，真空泵可提供低于大氣壓力(即負(fù)壓)的試驗條件，氣體傳感器用到兩類：電化學(xué)氣敏傳感器(HCHO、CO、NO2)和紅外激光式傳感器(CO2)，風(fēng)扇有助于氣體混合更均勻，氣壓室內(nèi)外的連接電纜用環(huán)氧樹脂密封。

3 試 驗

3.1 試驗內(nèi)容

設(shè)置12個氣壓點進行試驗，見表1，其中的壓力為表壓力。試驗內(nèi)容見表2。

表1 試驗氣壓變化Tab.1 Pressure change on the experiments MPa

表2 試驗內(nèi)容Tab.2 Information on the experiments

3.2 試驗過程

試驗包括正壓試驗和負(fù)壓試驗，以HCHO為例，具體過程：

正壓試驗：1)連接好試驗設(shè)備，檢查各接口氣密性。2)打開充氣閥a，緩慢通入HCHO氣體，約1 min后氣壓表示值達(dá)到p5；關(guān)閉充氣閥a，待氣壓室氣體混合均勻30 s后，通過數(shù)據(jù)接口測出傳感器輸出值。3)打開放氣閥b并控制氣體流量，約5 min后氣壓表示值達(dá)到p4；關(guān)閉放氣閥b，待氣壓室氣體混合均勻30 s后，通過數(shù)據(jù)接口測出傳感器輸出值；以此操作，分別測出p3，p2，p1，p+0處的傳感器輸出值，并做好數(shù)據(jù)記錄，完成正壓試驗過程。

負(fù)壓試驗：1)正壓試驗結(jié)束后，打開放氣閥b，啟動真空泵，約1 min后氣壓表示值達(dá)到p-5；關(guān)閉放氣閥b，待氣壓室氣體混合均勻30 s后，通過數(shù)據(jù)接口測出傳感器輸出值。2)打開放氣閥b并控制氣體流量，約5 min后氣壓表示值達(dá)到p-4；關(guān)閉放氣閥b，待氣壓室氣體混合均勻30 s后，通過數(shù)據(jù)接口測出傳感器輸出值；以此操作，分別測出p-3，p-2，p-1，p-0處的傳感器輸出值，并做好數(shù)據(jù)記錄，完成負(fù)壓試驗過程。

其余氣體試驗過程與HCHO相似，不再贅述。

3.3 試驗理論公式

本試驗條件下，氣壓室內(nèi)氣體壓力、體積、物質(zhì)的量、溫度滿足理想氣體狀態(tài)方程。

pV=nRT

(1)

式中：p為絕對壓力，MPa；V為氣體體積，L；n為氣體的物質(zhì)的量，mol；R為氣體常數(shù)，J/(mol·K)；T為氣體的熱力學(xué)溫度，K。本試驗條件下，氣體的熱力學(xué)過程可近似為準(zhǔn)平衡狀態(tài)，溫度T保持不變。

設(shè)氣壓室初始狀態(tài)氣壓為p0(即天津地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)大氣壓，p0=0.101 MPa)，體積為V0，物質(zhì)的量為n0，溫度為T0。不同氣壓下，即p-5到p5，氣壓變化為pk，試驗變化區(qū)間|Δp|=0.1 MPa，物質(zhì)的量變化為nk，根據(jù)理想氣體狀態(tài)方程，滿足：

初始狀態(tài)：p0V0=n0RT0

(2)

氣壓變化后： (pk+p0)V0=nkRT0

(3)

由式(2)、(3)可得：

(4)

式中：pk為表壓力，MPa；k=-5，-4，-3，-2，-1，-0，+0，1，2，3，4，5。

當(dāng)氣壓室通入濃度(體積比)為φ的被測氣體，正壓試驗下，氣壓從p5變化到p+0，被測氣體理論濃度(體積比)保持不變，記作φZ；負(fù)壓試驗下，氣壓從p-5變化到p-0被測氣體理論濃度(體積比)一直在發(fā)生變化，記作φF。具體理論公式為：

(5)

(6)

式中：φZ、φF分別為正壓和負(fù)壓試驗過程被測氣體的理論相對濃度，mL·m-3；kF=-5，-4，-3，-2，-1，-0。

3.4 試驗數(shù)據(jù)分析

不同氣體傳感器對于氣壓變化的敏感程度不同，因此各氣體特征變化曲線及誤差亦有所不同。試驗結(jié)果如圖2所示,圖2中測量值和理論值均為體積比，單位為mL·m-3；絕對值為物質(zhì)的量濃度值，單位為10-7mol·L-1

圖2 不同氣體特征變化曲線Fig.2 Characteristic change curves of different gas

負(fù)壓試驗下，從p-5到p-0，圖2(a)測量值與理論值之間的誤差先減小后又緩慢增大最后趨于穩(wěn)定不變；圖2(b)和圖2(c)誤差先減小到最小值后又開始逐漸增大；圖2(d)誤差逐漸增大。

正壓試驗下，從p5到p+0，圖2(a)和圖2(c)誤差先減小到最小值后又開始逐漸增大；圖2(b)誤差一直在減??；圖2(d)誤差仍是逐漸增大。圖2(a)～圖2(d)理論值不變，測量值整體呈減小趨勢(除圖2(a)測量值在p5到p4出現(xiàn)突增情況)，這跟絕對值的變化有很大關(guān)系。

整個試驗過程，圖2(d)誤差均逐漸增大，不僅跟NO2本身特性有關(guān)，還與試驗濃度有很大關(guān)系，說明試驗濃度越小，氣壓對氣體傳感器影響越明顯，導(dǎo)致誤差越大。

4 算法及結(jié)果分析

4.1 算法設(shè)計

傳感器常用的補償方法有2種：硬件補償和軟件補償。硬件補償通過設(shè)計硬件電路來消除影響，但會增加功耗和制作成本，且存在補償電路硬件漂移、精度低、通用性差等缺點[10]。軟件補償常用的有最小二乘法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。最小二乘法計算過程繁雜、使用局限性大；目前BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在誤差補償方面應(yīng)用廣泛[11，12]，但其在收斂速度、分類能力及逼近能力等方面遠(yuǎn)不如RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]。所以文中采用12維的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對氣體傳感器的氣壓補償。

補償原理：試驗通入濃度(體積比)為φ的被測氣體，氣體傳感器檢測到的濃度(體積比)值φm、以及氣壓p，作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，消除環(huán)境參量對氣壓的影響后，輸出修正補償后的濃度(體積比)值φ′。補償原理如圖3所示。

圖3 氣壓誤差補償原理圖Fig.3 Air pressure error compensation principle diagram

采用常用的3層RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱含層和輸出層3部分組成，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。輸入層為各氣體傳感器檢測的濃度值和氣壓條件；隱含層由一組徑向基函數(shù)構(gòu)成，通常為高斯函數(shù)；輸出層為各氣體的期望濃度值。

圖4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of RBF neural network

其中隱含層高斯徑向基函數(shù)表達(dá)式為：

(7)

式中：i=1,2，…，n；φi(x)為隱藏節(jié)點i的輸出，φi(x)∈[0，1]；ci為對應(yīng)第i個隱含層節(jié)點的中心向量；σi為對應(yīng)第i個徑向基函數(shù)的寬度。

輸出層采用線性激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)表達(dá)式為：

(8)

式中:i=1,2，…，n；yj(x)為輸出層節(jié)點j的網(wǎng)絡(luò)輸出；Wij為隱含層節(jié)點i到輸出層節(jié)點j的連接權(quán)值；n為隱含層節(jié)點數(shù)。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能良好的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù), 且學(xué)習(xí)速度比BP網(wǎng)絡(luò)快，不存在局部極小值問題[14]。本文運用MATLAB軟件中的RBF網(wǎng)絡(luò)工具箱進行算法的設(shè)計與實現(xiàn)。

通過調(diào)用newrb函數(shù)能有效地進行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，具體格式為：

net=newrb(p，t，goal，spread，mn，df)

其中：p為輸入向量；t為期望輸出向量；goal為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度；spread為分布密度；mn為神經(jīng)元個數(shù)的最大值；df為訓(xùn)練過程的顯示頻率。

根據(jù)不同氣體傳感器的誤差情況設(shè)定不同的訓(xùn)練精度。spread越大，收斂速度越快，但會引起神經(jīng)元響應(yīng)區(qū)域交叉太多，導(dǎo)致精度不高，綜合考慮確定spread值為1；試驗氣壓點有12個，故確定mn值為12；df確定為每次1個。通過對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各參數(shù)的設(shè)定，按照設(shè)定目標(biāo)，進行自身的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整以及參數(shù)優(yōu)化等，從而建立起最佳網(wǎng)絡(luò)模型。

4.2 算法結(jié)果分析

網(wǎng)絡(luò)模型建立并訓(xùn)練完畢后，將測試數(shù)據(jù)導(dǎo)入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型里，通過sim函數(shù)進行仿真并計算出與理論值之間的誤差，檢驗補償效果。

HCHO氣體傳感器設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度為 6.1×10-4，訓(xùn)練步數(shù)10步，用時1.148 s，補償前后對比見表3。

表3 HCHO氣體傳感器氣壓補償結(jié)果Tab.3 Pressure compensation results of HCHO gas sensor

CO氣體傳感器設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度為9×10-4，訓(xùn)練步數(shù)7步，用時0.835 s，補償前后對比見表4。

表4 CO氣體傳感器氣壓補償結(jié)果Tab.4 Pressure compensation results of CO gas sensor

CO2氣體傳感器設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度為2.2×10-4，訓(xùn)練步數(shù)6步，用時0.718 s，補償前后對比見表5。

表5 CO2氣體傳感器氣壓補償結(jié)果Tab.5 Pressure compensation results of CO2 gas sensor

NO2氣體傳感器設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度為2.6×10-4，訓(xùn)練步數(shù)6步，用時0.736 s，補償前后對比見表6。

表6 NO2氣體傳感器氣壓補償結(jié)果Tab.6 Pressure compensation results of NO2 gas sensor

由表3～表6數(shù)據(jù)可知，HCHO、CO、CO2、NO2氣體傳感器未補償時的檢測最大相對誤差分別為32.85%、28.42%、52.87%、87.18%;采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償后的最大相對誤差分別為2.001%、3.668%、2.392%、12.68%，總體最大相對誤差控制在13%以內(nèi)，較好地完成了氣壓補償任務(wù)，大大降低了氣體傳感器檢測中所受的氣壓影響，得到更為準(zhǔn)確的檢測結(jié)果，對飛機座艙空氣質(zhì)量的評價有一定參考價值。

5 結(jié) 論

1) 文中選取了12個氣壓點對HCHO、CO、CO2、NO2共4種典型飛機座艙空氣質(zhì)量檢測的氣體傳感器進行了大量試驗，得出氣壓對于不同氣體傳感器的影響差異較大，必須對氣體傳感器進行氣壓修正補償，便于空氣質(zhì)量的準(zhǔn)確評價；

2) 采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行氣壓修正補償，最大相對誤差控制在13%以內(nèi)，大大提高了檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性；

3) 本次試驗，氣壓室內(nèi)部為正負(fù)壓變化，外部為標(biāo)準(zhǔn)大氣壓，未來可將兩者均置于正負(fù)壓環(huán)境下進行相應(yīng)的試驗研究；

4) 未來可模擬更多復(fù)雜環(huán)境，對飛機座艙空氣質(zhì)量進行檢測研究，為空氣質(zhì)量評價及標(biāo)準(zhǔn)體系的建立提供參考依據(jù)。