【摘 要】
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自动气象站在测量地面空气相对湿度时一般采用电容式湿度传感器,在低温或高湿等恶劣环境中,湿度传感器易产生较显著的测量误差,已成为制约湿度传感器性能提升的瓶颈问题。为提高湿度测量精度,提出一种综合利用气压控制和传感器加热技术进行误差修正的湿度测量系统。该系统包括四个湿度传感器,四个加热电阻及其测控电路系统,利用不同气压下的测量数据和有理二次高斯回归过程实现误差修正。对阵列式湿度传感器的分布设计和加热电
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自动气象站在测量地面空气相对湿度时一般采用电容式湿度传感器,在低温或高湿等恶劣环境中,湿度传感器易产生较显著的测量误差,已成为制约湿度传感器性能提升的瓶颈问题。为提高湿度测量精度,提出一种综合利用气压控制和传感器加热技术进行误差修正的湿度测量系统。该系统包括四个湿度传感器,四个加热电阻及其测控电路系统,利用不同气压下的测量数据和有理二次高斯回归过程实现误差修正。对阵列式湿度传感器的分布设计和加热电阻类型进行了研究,用Creo软件建立传感器三维模型。为了避免相邻传感器的加热电阻影响,每个相邻传感器之间的距离为1cm。用ANSYS软件建立传感器结构的有限元分析模型,将该结构简化成一维实体单元进行处理。利用计算流体动力学(CFD)方法计算在0.5 W功率下升温和降温幅度为50℃时,聚酰亚胺和镍铬合金丝加热电阻在不同海拔高度时的升温和降温时间。根据仿真结果得知,两种加热材料的升温和降温时间都随海拔高度的升高而减少,最终选择在近地面升温和降温时间3.5~5 s的聚酰亚胺加热膜。为保证该测量系统的稳定运行,对加热策略开展了研究。将四个传感器分为两组轮流进行加热,每一组由两个传感器和两个加热电阻组成,提高了测量系统的容错率。为验证湿度测量系统的性能,采用高低温低气压试验箱搭建实验平台,并提出一种气压参数参与误差修正的方法对测量误差进行修正。采用共轭梯度法、Levenberg-Marquardts神经网络算法和有理二次高斯过程回归建立修正方程。对不同修正方程的修正结果进行对比,发现通过有理二次高斯过程回归建立的修正方程误差最小,能将大部分测量误差降低至±3%以内。为进行对比,本文亦采用了常规修正方法,利用有理二次高斯过程回归建立修正方程进行修正结果对比,验证了气压参数参与误差修正的精确度更高。最后,搭建了一个数据显示界面,可以实时展示测量数据和修正数据,同时可以根据时间查询历史数据。
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