【摘 要】
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地表气温上升速度约为0.1℃/(10 a),然而受太阳辐射影响,地面气象站观测到的气温会高于真实大气温度,存在1℃量级的辐射误差。因此,本文提出了一种基于数据融合的铝壳温度传感器设计。首先,利用流体动力学方法计算温度传感器在不同环境条件下的辐射误差。其次,为获得连续辐射误差结果,利用神经网络算法对辐射误差数值计算结果进行学习,形成误差订正方程。最后,将太阳辐射误差订正方程修正值与试验结果进行对比。结果表明,基于数据融合的铝壳温度传感器可将辐射误差降至0.05℃以内。
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心,江苏省气象探测中心,南京冶贝科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41875035),江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB530011),江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程(PAPD-Ⅱ)。
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地表气温上升速度约为0.1℃/(10 a),然而受太阳辐射影响,地面气象站观测到的气温会高于真实大气温度,存在1℃量级的辐射误差。因此,本文提出了一种基于数据融合的铝壳温度传感器设计。首先,利用流体动力学方法计算温度传感器在不同环境条件下的辐射误差。其次,为获得连续辐射误差结果,利用神经网络算法对辐射误差数值计算结果进行学习,形成误差订正方程。最后,将太阳辐射误差订正方程修正值与试验结果进行对比。结果表明,基于数据融合的铝壳温度传感器可将辐射误差降至0.05℃以内。
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