【摘 要】
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海洋环境监测技术是海洋资源开发利用的重要支撑,其中海洋盐度传感器是获取海洋物理学特性和实现海洋水文观测的高端核心装备,其发展水平和创新能力已成为衡量一个国家海洋科技指标的重要标准。随着海洋探测需求增加,盐度参数监测朝着水面高密度、小型化、低成本的海洋物联网方向发展,传统盐度传感器存在观测成本高、组网密度低等不足,难以满足盐度传感器大批量、高密度布放需求。而微型化是海洋盐度传感器的重要发展趋势,也是
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海洋环境监测技术是海洋资源开发利用的重要支撑,其中海洋盐度传感器是获取海洋物理学特性和实现海洋水文观测的高端核心装备,其发展水平和创新能力已成为衡量一个国家海洋科技指标的重要标准。随着海洋探测需求增加,盐度参数监测朝着水面高密度、小型化、低成本的海洋物联网方向发展,传统盐度传感器存在观测成本高、组网密度低等不足,难以满足盐度传感器大批量、高密度布放需求。而微型化是海洋盐度传感器的重要发展趋势,也是实现传感器低功耗设计、低成本批量化生产的重要途径。本文设计并实现了一种基于微型化器件的海洋盐度测量系统。利用微纳制造方法、结合多物理场仿真,开展传感探头的微型化、平面式设计,实现了对传统温度、电导率传感探头的功能替代,完成了同一基底上的栅型高阻抗铂电阻、条形七电极平面电极的制备加工与封装,实现温度和电导率一体化测量。搭建设计了微型化盐度测量模块,包括传感探头模块、主控模块、A/D转换模块、通讯模块以及电源模块等。同时,针对电导率测量中存在非目标参量干扰等问题,开展了基于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络多参量信息融合方法研究,实现了对目标参量的补偿;进一步围绕BP神经网络存在随机初始化权值、阈值的不足,利用一种双策略改进的海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm,SOA）对BP神经网络的初始权值和初始阈值进行寻优改进,建立了一种基于改进SOA-BP神经网络电导率数据补偿算法模型,有效消除非目标参量的影响,提升电导率参量测量精度。为了验证测量系统整体性能,在实验室和海洋站岸边开展了微型化盐度测量系统性能检测实验,对测量结果进行分析。实验室测试结果表明,温度测量实际精度达到0.056℃,电导率测量实际精度达到0.059mS/cm,同时还具有良好的重复性和稳定性,盐度最大测量误差率为0.31%。海洋站岸边实验测试阶段,与亚力克温盐仪进行比测,电导率测量两者之间平均误差在0.03mS/cm;温度测量两者之间平均误差在0.04℃;盐度测量两者之间平均误差在0.068psu。因此,微型化盐度测量系统满足现阶段应用需求,可充分发挥微型化在体积、功耗、成本等方面的优势,有效服务于海洋物联网建设和海洋立体监测体系建设。
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