温度传感器的特性及应用设计

2024-09-02

温度传感器的特性及应用设计（精选8篇）

1.温度传感器的特性及应用设计篇一

F-P光纤压力传感器的温度特性研究

设计并制作了Fabry-Perot(F-P)干涉型光纤传感器.根据传感器的`制作工艺和原理,分析了减小温度系数的方法:设计适当的初始腔长、采用开放腔以及控制光纤与石英套管的粘接方式,都可以有效地控制温度对传感器的影响,以适应传感器在不同场合的应用.对所述方法进行了相应的实验验证,结果表明实验数据与理论分析一致.

作者：郭振武孙桂玲李维祥 GUO Zhen-wu SUN Gui-ling LI Wei-xiang 作者单位：南开大学,信息技术科学学院,天津,300071刊名：半导体光电 ISTIC PKU英文刊名：SEMICONDUCTOR OPTOELECTRONICS年，卷(期)：29(3)分类号：O43关键词：光纤传感器 Fabry-Perot干涉仪腔长温度特性开放腔

2.温度传感器的特性及应用设计篇二

近期国外在气路静电监测方面的主要研究包括:Melissa Wilcox等[3]从距离、速度、径向位置和燃气涡轮机的几何形状四个维度对小型及中型发动机的静电传感器的最佳监测位置进行了研究。在不同的工况下, 发动机尾气中的静电粒子流的路径不同, 这对传感器的灵敏度有明显的影响。该研究得出结论是静电传感器的最佳监测位置为尾喷管口的径向位置。此处尾气流速最快、温度最高, 且多个传感器同时监测能够实现对发动机气路静电变化的全面覆盖监测。英美等国家通过实验监测发动机气路中静电信号水平的变化, 判断发动机的健康状态。经过长时间的探索和大量实验验证, 英美等国家已经成功将此项技术作为健康管理技术中的一项分技术应用到先进的F35战斗机中[4]。Novis[5]给出了气路静电监测技术F-35战斗机上的应用, 对F-35战机发动机的健康管理所起到的重要作用。

目前, 我国发动机气路静电监测技术的研究仍然处于起步阶段, 南京航空航天大学民航学院的民机运用工程技术中心2007年开始对发动机静电监测技术进行研究。文振华等人[6,7]对发动机尾气静电监测技术的原理进行了研究, 采用有限元法对气路静电传感器的感应特性进行了仿真研究, 并设计了相应的静电信号特征值的提取方法, 最后在发动机气路模拟环境中进行了可行性的验证实验。李耀华等[8]建立了首台发动机试车台并对发动机尾气静电信号进行了实验研究。针对静电监测信号随发动机输出功率变化而变化的特点, 从信号时域和特征参数变化规律两个角度展开了讨论, 分析了发动机输出功率对静电信号的影响。文献[9, 10]对发动机燃烧效率正常衰退时静电监测信号的变化趋势进行监测, 并提出了确定特征参数基准线的方法, 通过多次试验对发动机气路静电特征参数基准线进行了验证。

由于国外关于发动机静电监测技术的深入研究处于军事保密等原因, 文献非常少。目前国内研究主要以某型航空发动机的地面台架实验为基础展开, 研究发动机静电传感器的温度漂移特性具有重要意义。

将采用时间序列分析方法对传感器温度漂移进行建模, 分析传感器的线性漂移和非线性漂移特性, 并对传感器温漂进行预测, 为传感器的稳定性提供分析依据。

1 传感器温度漂移分析

1.1 ARMA-GARCH模型

1.1.1 ARMA模型

自回归模型和滑动平均模型的组合, 便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型AR-MA, 数学公式为

式 (1) 中p为自回归模型的阶数, q为移动平均模型的阶数;φi (i=1, 2, …, p) 为模型的待定系数, εt为误差, yt为一个平稳时间序列。

1.1.2 ARCH方程

若一个平稳随机变量xt可以表示为AR (p) 形式, 其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述,

则称ut服从q阶的ARCH过程, 记作ut$ARCH (q) 。其中式 (2) 称作均值方程, 式 (3) 称作ARCH方程。

ARCH (q) 模型式 (3) 是关于σt2的分布滞后模型。为避免ut2的滞后项过多, 可采用加入σt2的滞后项的方法。可给出如下形式,

此模型称为广义自回归条件异方差模型, 用GARCH (1, 1) 表示。

GARCH模型的一般表达式是含有q个ARCH项和p个GARCH项, 即GARCH (p, q) ,

1.1.3 ARMA-GARCH模型

ARMA-GARCH模型称为广义自回归条件异方差模型, 表达式如式 (6) 。

该模型用ARMA模型表示时间序列数据的均值特征, 用GARCH模型表示条件异方差。ARIMA (p, d, q) 是ARMA (p, q) 模型的扩展, d为使之成为平稳序列所做的差分阶数。

1.2 温度漂移分析

1.2.1 模型识别

对时间序列进行特性分析, 构造一阶差分序列的自相关函数和偏自相关函数。分析完成后, 如果模型的特征能够在计算结果中得到体现, 则说明ARIMA (p, 1, q) 过程能够和此时间序列相对应起来。如果不符合上述情况, 则在相关统计特性出现之前需要一直进行高阶的差分计算。如果时间序列中存在周期性波动, 则序列中间隔某一相同期数的相应数据点必然存在某种程度的相关关系。

1.2.2 ARIMA模型参数估计

ARIMA模型参数 (p, d, q) 的参数估计, 是指对己选出的模型参数进行估计, 需要利用有关样本数据来完成上述参数估计。此过程需要估计出p个自回归参数1, 2, …, p, q个移动平均参数θ1, θ2, …, θq。在完成时间序列的阶次的拟合和模型结构的判定后, 接下来要拟合模型参数1, 2, …, p, θ1, θ2, …, θq。

ARMA模型阶数的辨识方法, 被称为AIC (a-information criterion) 准则。AIC准则即最小信息量准则, 其准则函数以似然函数值和未知参数数量为变量。其中, 似然函数值是用来衡量模型拟合效果的最常用指标。

AIC准则的最佳准则函数以加权函数的形式表达参数个数和拟合精度的综合影响。

设{Xi, 1≤t≤N}为一时间序列的样本, 用AR (n) 模型对它进行描述。^σε2 (n) +2 (n+1) 代表拟合残差方差, 定义AIC准则函数如下

SBC准则函数表示为:SBC=2ln模型的极大似然函数值+ln N模型中未知参数的个数

中心化ARMA (p, q) 模型的SBC准则函数为:

1.2.3 GARCH模型参数估计

在对传感器数据进行ARIMA建模之后, 需要判断残差序列是否具有条件异方差性。首先得到残差时序数据, 进行残差拟合。若拟合效果好, 则认为建立模型是合理的。否则, 重新修正。对于ARCH效应, 可采用Mc Leod-Li检验和LM检验。

Mc Leod-Li检验表达式为

式 (9) 中T为样本容量, p是设定的滞后阶数, ε是模型残差序列, rj2 (ε2) 是模型残差序列平方的j阶自相关系数。

LM检验:残差序列中直到p阶都不存在ARCH效应, 构建一个辅助回归计算

式 (10) 中是残差, 根据回归计算可以得到一个统计量T×R2, R2为方程的拟合优度, T是样本容量。

1.2.4 模型的综合

由上面的步骤可以得到GARCH模型的方程。并和ARIMA模型一起得到ARIMA-GARCH模型。

1.2.5 模型预测

当模型识别、参数估计和诊断检验依次进行, 并对所得到的时间序列预测模型较为满意后, 通过此模型进行序列预测则成为接下来要解决的问题。利用最终的模型, 可以计算得到航空发动机静电传感器的预测值。

2 实验分析

2.1 数据来源

数据由某型号涡喷发动机试车提供, 该实验发动机于2011年7月开始240 h寿命考核试车[11]。试车间隔阶段为1 h。静电监测从该发动机寿命试验第100阶段开始, 至第240阶段结束;第1 h静电传感器受高速气流的冲击导致线路连接处插头接地舍弃不用, 共有效监测139个阶段。

结合我国“传感器主要性能指标计算方法” (GB/T 18459—2001) 。使用如下常用计算公式作为零点温漂指标。

式 (11) 中是室温T1下传感器的零点平均值输出值;则是在温度T2保温1 h后, 传感器的零点平均输出值, 本实验中T2一般为某一较高温度;为在T1温度下传感器的理论满量程输出。

图1给出了静电传感器的原始漂移曲线, 它是每隔1 h采样计算所得的漂移数据。在验证过程中, 采用基于ARIMA-GARCH模型的建模方法对此漂移数据进行建模和数据预测。

2.2 实验分析

通过实验数据分析得AR (1) 模型, 均值估计值为0.188 24, 模型表达式为 (设温度漂移量为x)

通过实验数据分析得到MA (1) 模型, 为 (设温度漂移量为x)

分析得到被估计参数MA (1, 1) 与AR (1, 1) 的检验p值分别为0.027 5和0.611 7, 均大于检验水平0.001, 认为ARMA (1, 1) 模型下的两个未知参数检验不显著, 使用此模型建模未达到检验水平。采用ARIMA模型继续分析。

根据AIC和SBC原则, ARIMA (1, 1, 0) 、ARIMA (0, 1, 1) ARIMA (1, 1, 1) 模型的AIC和SBC信息量分别为:201.886 8和206.625 7、199.408 1和204.147、201.157 6和208.266。得出ARIMA (0, 1, 1) 拟合原序列的AIC和SBC的信息量最小。故最优后的温度漂移应该是ARIMA (0, 1, 1) 序列, 即MA (1) 模型xt=0.186 19+xt-1+εt-0.523 24εt-1。对ARI-MA (0, 1, 1) 模型进行序列自相关分析 (图2) 。

由图2可以看出, 1阶差分后的序列已经具备了自相关系数的1阶截尾性。延迟一阶之后的自相关系数满足2倍标准差的条件, 可以判定序列具有短期相关性。

2.3 GARCH模型分析

在ARIMA (0, 1, 1) 模型的基础上建立条件异方差模型, 分析可得残差平方的自相关系数2阶截尾, 偏自相关系数1阶截尾。说明:残差的方差是由前期扰动项决定的, 因而具有较强的ARCH效应。也就是说静电传感器未来的温度漂移和历史的温度漂移有关系。所以可建立GARCH (2, 1) 模型。

建立模型结果为:

式中, ut为剔除了线性漂移后的时间序列, σt2为ut的方差。描述拟合效果的统计量见表1。

从各个统计量来看, 拟合方程效果很好。由于考虑了残差序列的条件异方差性, 其方差不再是定值, 而是一个需要分析的变量。对残差使用Mc Leod-Li检验和ARCH LM检验进行分析。

分析拟合后残差的Mc Leod-Li检验和ARCH LM检验, 如图3和图4所示。两种检验大多数点都落在了95%置信区间内 (图3和图4红线标示了5%) , 只有少数落在了95%附近。因此, 建立GARCH模型后, 静电传感器的温度非线性漂移 (即ARCH效应) 得到了修正。

2.4 数据预测

建立的ARIMA (0, 1, 1) -GARCH (2, 1) 模型预测结果 (部分) 如表2所示。表中第一列表示观察值序号;第二列列出的是序列各期的预测值, 第一步的预测值是20.574 4 uv/℃。第三列表示预测的标准差;第四列与第五列分别表示预测值95%的置信上限和置信下限。

为了观察模型的预测效果, 本文将原序列图、序列拟合图、预测值95%的置信上限和下限画在一起, 具体图形如图5所示。

根据图5的结果可以发现本文所提出的模型预测结果理想, 能够较好地预测出发动机传感器的温度, 能够将长时间的高温实验对传感器稳定性造成的影响能够控制在合理范围内。

3 总结

本文采用ARIMA-GARCH模型对传感器温度的线性和非线性漂移进行了建模预测, 找出温度漂移数据的变化规律。对于线性漂移, 滞后1阶的样本自相关系数大于2倍标准差, 说明该温漂序列具有短期相关性。对于非线性漂移, 残差平方的自相关系数2阶截尾, 偏自相关系数1阶截尾, 说明具有ARCH效应。研究结果表明, 在不影响信度的情况下, 本文提出的模型能够更加精确的预测发动机传感器的温度。

目前, 在其他类传感器如文献[12, 13]等分析了ARCH效应的特性。下一步, 将研究多种传感器融合下的温度漂移特性。

摘要：高稳定性的传感器是传感器设计追求的目标, 其中温漂是影响设计传感器性能稳定性的主要因素。采用ARIMAGARCH模型对传感器温度的线性和非线性漂移进行了建模, 找出温度漂移数据的变化规律。对于线性漂移, 滞后1阶的样本自相关系数大于2倍标准差, 说明该温漂序列具有短期相关性。对于非线性漂移, 残差平方的自相关系数2阶截尾, 偏自相关系数1阶截尾, 说明具有ARCH效应。研究结果表明, 在不影响信度的情况下, 提出的模型能够更加精确的预测置信区间, 表明长时间的高温实验对传感器稳定性造成的影响能够控制在合理范围内。

3.温度传感器的应用分析篇三

关键词：DTS；光纤传感器；温度传感器；测温系统；电力系统；设备温度文献标识码：A

中图分类号：TP212 文章编号：1009-2374（2015）16-0054-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.16.026

在当前科技的发展中，温度逐渐成为了工程应用领域绝对重要的监测对象，为得到准确检测范围跨度的温度信息，采用这种光纤温度传感器具有极大的优势，在数据采集的过程中不会发生温度传感器的单规点移动，使数据具有延时性，从而降低了温度测量数据的准确度，此系统适用于电力、化工、冶金等多个领域对实时温度的测量和监控，拥有广泛研究前景。

1 DES分布式光纤传感器测温原理

综合看来，此系统在温度信号载体方面主要采用了拉曼分布式光纤温度传感器这一形式，利用光纤中的自发拉曼散射温度效应原理实现了实际测温，具体说来，其经过运用OTDR技术的分布式光纤传感器技术，能动态测量和分析相应跨度的分布式温度，究其测温机理而言，其利用了后向拉曼散射光谱的温度响应效应，也就是当其雪崩二极管（APD）探测时，一旦接触到较微弱的Anti-Stokes反斯托克斯光散射信号，系统会对应地自动输出幅值为几十纳伏的信号电压。除此之外，加之光信号在耦合、滤波等环节中均会形成光能量的损失，随即出现了温度信息被淹没或面临噪声的不利工况。基于此现状，该系统运用了微弱信号放大过滤处理技术对其存在的噪声等干扰信号进行了处理，使得采集、传输Anti-Stokes反斯托克斯、Stokes斯托克斯光波信号中所造成的信号测量误差得到了消除，并结合对设置定标区技术方法的应用，将上述两种光波信号中的干扰分量进行了消除，使得APD探测器响应度差异等，会一定程度上使影响到温度信号测量结果大幅降低，在此基础上，获得了较为准确的温度信号，其涉及到的温度信号测量公式如下：

式中：c表示光波光速，也就是传输过程中的偏移量；h表示普朗克系数；波尔兹曼系数则用k表示；DTS系统采集到的绝对温度值则用T表示。

综合以往相关的文献资料可看出，对于分布式光纤传感器的DTS测温系统而言，其测量精度也可以达到0.5℃范围内，而对应的测量距离最长可以达到30km，最高的温度信号空间定位精度可精确到0.25m范围内，而相应的分辨率最高也能达到0.01℃范围内的水平，这些数据都显示出了此系统即使在恶劣环境中，同样能使温度信号的检测和控制精度得到较大的提高。

2 DTS分布式光纤传感器系统简介

在新时期的发展过程中，作为一款结构复杂的温度在线检测控制产品，DTS分布式光纤传感器系统适用于干扰对象较多、环境恶劣以及检测范围跨度大的工农业领域，能实现对其温度的实时准确检测和控制。综合来看，其由光路模块、高级应用软件、控制光纤、辅助的外围集成电路模块等组成。

在系统运行的过程中，通过电路模块的控制信号，然后借助对电路驱动半导体激光器的驱动，致使二者发生高速脉冲，在耦合的情况下，生成需要的光纤信号，在接下来的分光光路的转换中，促使其进入到传感光纤中，后续运用中，经探测器、高速采集电路等，使得相应的监测对象温度信号的采集任务得以完成，而半导体激光器产生的激光脉冲，会借助分光耦合特性发生背向散射光，具体细分，有Stokes（斯托克斯）光、Rayleigh（瑞利）光及Anti-Stokes（反斯托克斯）光，其中第一种光对温度信号不敏感，可将其作为参考光；第三种光具有温度敏感性，为温度信号光，在此过程中，经过分光光路、光滤波器滤波后，分光光路、光滤波器滤波后将第一种光和第三种光波有效分离，然后经APD探测器接收，由高速数据采集模块进行自动采集，进而实现向客户PC机的上传，历经这一过程，结合系统温度信号及温度分布曲线等的显示，完成了整个过程的检测控制。

3 分布式光纤传感器在工程中的实际应用分析

从当前的应用及发展现状来看，DTS测温系统在众多领域，尤其是特殊恶劣环境过程控制中都有重要作用，在未来社会发展中具有广阔的应用前景。本文结合电力行业中的温度测控方面，对DTS系统在其中的应用进行了分析。具体说来，作为一个复杂的，电、热、磁等共同存在的环境，电力系统中有较多的电压电气设备基于安全稳定以及经济节能等方面的考虑，大多都需要用到动态监测温度信号。在电力系统中的应用方面，分布式光纤传感器一般是结合不同的电气设备温度信号监测技术手段，实现了对光纤光栅测温仪和光纤温度测温仪的整合，在此种方式的基础上，对测温控制系统进行了完善，其涉及的逻辑组成结构图如图1所示：

如图1，在供配电系统中，基于电缆分布较为分散的现状，一般情况下有很多的点需要进行温度检测，所以现场工程机1选用的测温仪为本次研究中的分布式光纤传感器测温仪，结合实际运用的需要，笔者集中设置了变压器、开关等一次设备，另外，在现场工程机2的测温仪选用方面，选用的是系统中光纤光栅传感器的测温仪，通过此形式，让光纤温度传感器测温系统更加实用，并使其涉及到的技术经济效益得到了提高，优化了对其的实用。

结合本次实际应用及后续分析看来，本文的研究有效结合了光纤光栅温度传感器和分布式光纤温度传感器，在资源及技术整合的前提下，其对电力系统中的温度监测方面具有举足轻重的作用，借助其良好的屏蔽性能，对电力系统中强大的温度场和电能场干扰进行了有效避免，并在使用的过程中表现出耐辐射、耐高压等诸多优点，在电力系统测温系统运行经济可靠性的有效提高方面发挥着重要作用。

4 结语

综上所述，在新时期的众多领域，DTS分布式光纤传感器都有着良好的应用前景，本文结合其在电力系统中安全监测方面的应用，对其进行了积极探讨，实现了对发电厂、变电站等主要电气设备温度的实时监控，这种运作模式的发展过程中，为全厂（站）的安全监测控制在温度信号方面做出了有力支撑，对于存在的安全隐患等，运行人员能及时发现并实施针对性措施，有效地确保了整个电力生产安全稳定以及节能高效的发展，对于我国电力系统的高效经济运行具有十分重要的现实

意义。

参考文献

[1] 刘兰书.高精度荧光光纤温度传感器及其应用技术研究[D].中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所），2011.

[2] 凌艺春.高响应温度传感器在液压系统中的应用分析[J].液压与气动，2012，（7）.

[3] 吴楠.光纤温度传感器工作原理及实际应用分析[J].企业技术开发，2011，（20）.

4.温度传感器的特性及应用设计篇四

关键词：NRF2401；DSl8820；无线温度传感器

为了解决传统的温度传感器多点温度测量时的繁杂的布线问题，从传统的温度传感器人手，设计了一种基于单片机技术和无线通讯技术的无线温度传感器，本文详细介绍系统的实现。

1系统的设计与实现

1.1总体结构框架

无线温度传感器的系统的总体结构主要包括两个部分：一是温度采集电路，其作用是测量温度并将测量到的温度数据发射给主机；另外一部分是温度信息处理电路，其作用是收集所有的温度信息，处理并显示出这些信息，同时还可以将这些数据传输到PC机上。

1.2数字温度计DS18820

DS18820是一种分辨率可编程设置的单总线数字温度计，它的测温区间从-55℃～+125℃。温度输出位数从9bit～12bit，用户可以通过程序来控制，将温度转化成12bit的数字字节的最大耗时仅需750ms。每一片DSl8820都有唯一的64位序列码，从而允许多片DS18820共存于同一根单总线上，因此用一块单片机可以控制一片区域的温度采集。DSl8820外观和接口如图1和图2所示：

它有3个引脚，1脚为GND电源地；2脚为DQ数字信号输入输出引脚，DS18820通过1根数据总线与单片机进行双向通讯；3脚为VDD外接供电电源输入端。DS18820的供电方式有两种：一种是通过数据线提供寄生电源，此时3脚接地；另一种是直接在VDD上提供电源，供电电压范围为3.0V～5.5V。

1.3单片机的选择

本系统中在温度采集电路和温度信息处理电路中都需要用到单片机，而且单片机是做为系统控制核心。在温度采集电路中对单片机的功耗要求较高而在信息处理电路中对单片机的处理速度有一定的要求。基于价格和电路设计方便的考虑，采用华邦W78E052，它的指令和引脚序列与MCS51兼容，编程简单方便。它最大支持40MHz时钟，供电电压范围宽（2.4V～5.5V），采用3.3V供电，它的10口可以很方便的与DSl8820和NRF2401直接连接。W78E052内部包含2个外部中断、3个定时计数中断和看门狗计时器，用在本系统中具有相当高的性价比。

1.4无线收发模块

NRF2401是一款工作在2.4GHz～2.5GHz的集接收和发送于一体的单片无线通讯芯片。它的无线收发器由频率发生器、增强型模SchockBurstTM式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制器、解调器等部分组成。可以通过SPI接口来设置协议、功率输出和频道选择。它具有较低的电流消耗，供电电压1.9V～3.6V。

2软件的设计

2.1温度采集

DSl8820是以12位输出的，此时的测温分辨率是0.0625。输出的数据是二进制补码格式，低4位为小数位，最高位为符号位。如果是正温度，读出的数据乘以0.0625便是当前的温度值；负温度得转化为正值再相乘。12位输出的耗时是750ms，如果需要提高转换速度，可以选择减少输出位数（如9位最大耗时仅约94ms），但是测温精度有所下降。如果是单片的DSl8820工作，在启动温度转换和度暂存存储器操作命令时可以跳过64位ROM地址匹配。

2.2无线收发

NRF2401有4种工作模式，分别是收发模式，配置模式，空闲模式和关机模式，这四种模式可由PWR_UP寄存器、PRIM_RX寄存器和CE引脚决定。其中收发模式又有EnhancedShockBurstTM、ShockBurstTM和直接收发模式3种，收发模式由配置字来决定。使用EnhancedShockBurstTM收发模式系统编程相对简单，在这种模式下只需改变一个字节的内容便可以实现接收和发送模式的切换，而且稳定性较高。

2.3系统软件框架

温度采集模块的主要工作是采集温度数据并将数据发送给温度信息处理模块，温度采集模块每2s采集并且发送一次。温度信息处理模块可以工作在两种模式：单机模式和联机模式，这两种模式可以通过按键来设定。单机模式下，将各个温度采集模块上采集过来的温度实时显示出来，预先設定的数据进行比较，如果某一处超过警界值，则启动相应的处理措施并发出报警。而在联机模式下，模块则将采集到的数据通过RS232发给上位机，并执行上位机发出的命令。

3结语

5.温度传感器的特性及应用设计篇五

以双离子束溅射法在(111)硅片和玻璃上分别制得了单一γ1-Fe4N薄膜,研究了基片及基片温度对薄膜的结构和磁性能的影响.结果表明,以(111)硅片为基片,可制得无晶粒择优取向的单一γ1-Fe4N相;而以玻璃为基片,在基片温度为160℃时,则可制得具有(100)面晶粒取向的.单一γ1-Fe4N相薄膜;与无晶粒择优取向的γ1-Fe4N相比较,具有(100)面晶粒取向的γ1-Fe4N相的矫顽力较低,易达到磁饱和,但二者的饱和磁化强度基本一致.

作者：诸葛兰剑姚伟国吴雪梅王文宝作者单位：诸葛兰剑,王文宝(苏州大学,分析测试中心,江苏,苏州,215006)

姚伟国,吴雪梅(苏州大学,物理系,江苏,苏州,215006)

6.α射线露点传感器温度跟踪补偿篇六

介绍了采用半导体探测器和温度传感器研制成的α射线露点传感器的工作原理.分析了α射线露点传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且呈非线性.提出一种基于神经网络共轭梯度算法的α射线露点传感器温度跟踪补偿方法.利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的`特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现α射线露点传感器温度补偿.计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出.

作者：莫长涛陈长征李刚孙凤久作者单位：莫长涛,孙凤久(东北大学理学院,辽宁沈阳,110004)

陈长征(沈阳工业大学诊断与控制中心,辽宁沈阳,110023)

李刚(哈尔滨商业大学基础部,黑龙江哈尔滨,150076)

7.温度传感器的特性及应用设计篇七

为了满足现代工、农业对温度监测和控制的要求, 温度采集器必须朝着小型、高速和高稳定性的方向发展。而传统的温度采集系统一般是基于模拟的温度传感器, 得到模拟信号处理后再经过周A/D转换得到数字信号。一方面, 模拟信号在处理和传输过程中极易受到干扰而影响温度采集的精度和稳定性;另一方面, 高精度A/D转换器价格较高而影响系统的成本, 使得整个温度采集系统的性价比降低。随着现代科学技术的飞速发展, 特别是大规模集成电路设计技术的发展, 微型化、集成化、数字化、智能化正成为温度传感器发展的一个重要方向。针对这种情况, 研究和改进多点温度的监测具有现实的意义。

2. 硬件组成

数字温度传感器可通过串行口, 也可通过其它I/O口线与微机接口, 无须经过其它变换电路, 直接输出被测温度值。因此, 利用数字温度传感器对多点温度进行测量时非常好的解决方案。本设计以AT89S52单片机为控制单元、温度传感器DS18B20为主要检测器件, 实现多路温度的测量、显示、存储和报警。本设计使用C语言进行设计开发, 采用Proteus7.4进行电路的设计并仿真, 实现:八路温度循环检测, 超限自动报警还可固定其中一路检测, 测量温度的同时, 还能记录当时的时间, 并存储到EEPROM中, 温度测量范围为-10℃～+100℃, 精度为±0.5℃。系统设计的总框图如图1所示。

3. 软件设计

系统程序主要包括主程序, 读DS18B20序列号程序, 读出温度子程序, 写温度子程序, 温度换命令子程序, 计算温度子程序, 存储子程序, 液晶显示子程序等。主程序主要是对DS18B20进行匹配, 读取温度, 显示温度, 存储信息以及报警, 系统设计主流程图见图2。

4. 结论

由于温度传感器逐渐向着数字化、智能化的方向发展, 目前基于温度探测的监控或者报警系统也产生了深刻的变化。电路设计得更简单, 也部分简化了软件的编写。另外, 无论是响应速度、系统运行周期、抗干扰能力、支持总线功能等等指标, 都大大优于传统的、基于模拟传感器的测温系统。

参考文献

[1]祁伟, 杨婷.单片机C51程序设计教程与实验[M].北京航空航天大学出版社.2006

[2]赵建领, 薛园园.51单片机开发与应用技术详解[M].电子工业出版社.2009

[3]邓智坚, 倪远平, 基于ARM7和数字温度传感器的多点温度测量系统设计[J], 中国仪器仪表, 2007年第04期

[4]张毅刚, 修林成, 胡振江.MCS-51单片机应用设计[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社, 2005.

[5]蒋鸿宇, 王勇, 植涌.由DS18B20构成的多点温度测量系统[J].应用天地.2006.09