基于專家系統的智能溫度傳感器設計

王自強，邱建東

（蘭州交通大學 機電技術研究所，甘肅 蘭州 730070）

基于專家系統的智能溫度傳感器設計

王自強，邱建東

（蘭州交通大學 機電技術研究所，甘肅 蘭州 730070）

智能溫度傳感器在自補償、自標定、自診斷等智能方向發展到了較高程度，但是在監測智能化方向還有待深入研究．基于此，文中設計了一種基于專家系統的智能溫度傳感器．該傳感器能夠根據監測要求，依照專家系統推理結果，對溫度變化趨勢進行預測預判，輔助控制器系統進行管理，并具有應急控制能力，從而有效提高系統溫度監測智能化水平和響應速度，同時有效降低主控制器負擔．

智能溫度傳感器；專家系統；變化趨勢預測；溫度變化趨勢；STC12C2052AD

隨著技術進步，智能溫度傳感器在自補償、自標定、自診斷等方面已經達到了較高技術水平．借助可靠的數字通信技術，可以很好地解決傳統傳感器輸入輸出非線性、一致性差、溫度漂移大、抗干擾能力差等突出問題．智能溫度傳感器的補償算法優化設計、通信可靠性設計、組網能力提升設計等方面的研究成果已經非常豐碩．但是，這種傳感器還不能根據監測對象變化而智能改變監測策略，不能充分利用采集到的數據對溫度變化趨勢進行預測．在實際要求快速反應的系統中，傳感器的這種智能化功能是很有價值的．例如，在火災防控中，溫度傳感器如能提早預測超限高溫的出現，在明火發生前就發出預警并采取措施，比明火發生后才報警更為有效．基于以上需求，本文設計了一種基于專家系統的具有預測能力的智能溫度傳感器．

1 系統的組成及結構化設計

本文設計的智能溫度傳感器希望實現的智能功能有：1）預測能力，通過判斷溫度變化趨勢，提前發現潛在威脅；2）快速響應能力，在傳感器認為必要時可以向控制器發送傳輸溫度和報警信息的通訊請求，在出現緊急情況時，可以越過控制器直接向輸出設備發出動作指令．

傳感器的預測能力是通過對溫度變化率的計算，并將溫度值和溫度變化率送往專家系統，經過專家系統的評判和推理后獲得的．由此可見，相對于其他智能溫度傳感器，本文設計的傳感器擁有如下幾個獨有的結構：溫度變化率計算模塊、報警驅動模塊、知識庫和推理機模塊（構成專家系統）．傳感器功能結構框圖如圖1所示．

圖1 傳感器功能結構框圖Fig.1 The functionalstructureof the sensor

2 智能溫度傳感器內嵌專家系統設計

專家系統是一類包含知識和推理的智能計算機程序，具有解決專門問題的能力．系統內嵌的專家系統，主要用于對溫度值及其變化率的判斷和決策．本文的知識庫采用判斷性規則，推理機采用正向推理，規則的表示采用產生式規則，將環境狀態分為：正常、高溫、危險和火災．傳感器可選擇的控制策略有：1）改變溫度采樣頻率：當溫度處于較適宜溫度時采用較低采樣頻率，降低功耗，否則采用較高的采樣頻率，密切關注其變化；2）發出傳送數據請求：當傳感器認為必要時主動請求與控制器通信，發出威脅預警；3）直接驅動輸出設備動作：當傳感器認為情況緊急時超越控制器直接驅動輸出設備動作．

本智能傳感器主要用于環境溫度檢測．針對室內溫度檢測和火災預警，設置3個溫度標志（單位為℃）分別為：適宜溫度上限標志M 1，高溫標志M 2，火災標志M 3（M1＜M2＜M3）；設置2個溫度變化率限值分別為：常溫限值D1，火災限值D2．令t k表示數字化的溫度值，t k 1表示前一個采樣時刻溫度值，k為采樣周期，則有

根據實際要求，本傳感器專家系統規則庫如表1所示．

表1 專家規則Tab.1 The expert rules

圖2所示的溫度隨機變化圖可以說明火災限值D2在火災預警中的作用原理．D2的作用是辨別曲線1和曲線5這2種情況，從圖中可以看出，溫度曲線1和曲線5都是溫度上升段，但是其溫度變化率（即溫度的導數）區別較大，通過火災限值D2分辨溫度曲線未來不同的變化趨勢，在溫度上升（如曲線5所示）達到火災標志M3前，就發現潛在的危險，提早預警，這就是火災預測功能的核心．

圖2 溫度隨機變化圖Fig.2 The random variation of temperature

以上專家規則中最核心的知識是3個溫度標志和2個溫度變化率限值（M1-M3，D1，D2），這是決定專家系統預測能力準確性和可靠性的關鍵因素．在火災預測中，如果D1選取過大將使獲得的預警時間過短失去實際意義；而如果選取過小，又會增加虛警率，使預測功能不可靠．在實際使用中，用戶可以根據應用環境的差異，調整這5個變量的值，以提高預測的準確性和傳感器的環境適應性．這些知識的維護采用離線方式，用戶在配套的上位機軟件中對這些數據進行調整，上位機軟件操作界面如圖6所示．本軟件生成的程序代碼通過宏晶公司提供的STC單片機ISP下載軟件加載到傳感器中．

3 智能傳感器硬件結構設計

本文設計的智能溫度傳感器從硬件結構上可分為2個部分：溫度采集、運算電路和通訊接口電路．傳感器硬件原理框圖如圖3所示．

圖3 傳感器硬件原理框圖Fig.3 The sensorhardware principle

3.1 溫度采集、運算電路設計

測溫元件采用 MF52-A-103-F-3950測溫型NTC熱敏電阻，該電阻測量精度高，體積小，反應速度快，穩定工作時間長，一致性好．信號處理電路采用運算放大器LM 324構成反相放大器和電壓反相器．為克服電源波動對測量的影響，設置由基準電壓源TL431構成基準電壓．微處理器采用宏晶公司生產的增強型8051單片機

STC12C2052AD，該型號單片機內部集成了8路8位逐次比較型模數轉換器，并集成有硬件SPI高速同步串行通信端口．極大簡化系統設計．NTC熱敏電阻兩端電壓變化范圍是0.10～2.38V．經過LM 324構成的信號處理電路后電壓放大2倍，輸入單片機模數轉換器的信號電壓變化范圍是0.20～4.76V．可以滿足STC單片機模數轉換器要求的0～5 V的輸入要求．

傳感器電路原理圖如圖4所示．

圖4 傳感器電路原理圖Fig.4 The sensor circuitschematic

3.2 通訊接口設計

傳感器的通訊接口用于傳遞溫度數據和接收控制命令以及主動向控制系統發送通訊請求，采用SPI總線．STC12C2052AD系列單片機提供硬件 SPI接口．使用前需要對 SPI控制寄存器（SPCTL）進行適當設置．需要注意的是，考慮SPI總線接口的電平匹配．例如，部分控制器的SPI接口采用3.3 V供電，直接接到5 V供電的STC12C2052AD單片機的SPI接口上，不但不能正常通信還可能損壞模塊．可以通過設置STC12C2052AD單片機的I/O端口模式加以解決．

圖5 上位機軟件操作界面Fig.5 The PC software interface

當需要主動向控制系統發送通訊請求時，可以利用SPI總線的功能，將傳感器的I/O端口連接主控制器外部中斷，通過中斷方式發送通訊請求．

上文提到的接口的設置，用戶可以在配套的上位機軟件中進行配置，上位機軟件操作界面如圖5所示．

3.3 驅動接口設計

驅動接口用于緊急情況下傳感器直接驅動輸出設備（例如火災報警器、自動噴淋系統等）動作．由于驅動輸出設備動作需要一定的驅動能力，將單片機的相應I/O端口設置為強推挽輸出模式（強上拉輸出模式），這時每個端口可以輸出20mA的拉電流，這樣的設置可以驅動一般設備的觸發電路．如果需要傳感器直接驅動強電設備可以選配功率放大模塊，例如固態繼電器等．

4 系統軟件設計

本文設計的智能傳感器主要完成2項工作：1）溫度數據的采集、處理和可靠傳輸；2）基于專家系統做出決策，輔助控制器管理．傳感器采用模塊化程序設計，傳感器總程序框圖如圖6所示．在系統初始化后，單片機以一定頻率不斷采集溫度數據，得到溫度值進而計算出溫度變化率，將該數據傳送到指定寄存器暫存，等待主控制器查詢，同時以溫度值及其變化率為依據交由專家系統推理分析，并采取相應動作．

圖6 傳感器總程序框圖Fig.6 The sensorgeneralprogram

5 實驗測試

本傳感器的預測能力體現在其相對于傳統傳感器可以更早的發出火災預警，通過實驗可以測試其預測效果．實驗原理采用：對比測試本文設計的智能溫度傳感器和傳統傳感器在火源點燃后發出報警信息的時間長短，用以分析預警效果．實驗在1間10 m2的封閉房間內進行，采用1 個0.05m2的金屬水槽模擬火源，在其水面上添加500m L汽油后點燃，將其放置在傳感器垂直距離1.5 m，水平距離1 m的位置．并列放置2只本文設計的智能溫度傳感器其中1只正常設置；另一只將火災限值D2設置為正常環境中不可能出現的值，使火災預測能力失效（試驗中將其設置為100℃/s），火災標志M 3設置為68℃（與最常使用的玻璃球灑水噴頭的設定溫度相同），用來模擬傳統傳感器．分別記錄2只傳感器發出報警信號的時間即可達到實驗目的．共進行10次模擬實驗，實驗結果如表2所示．

表2 實驗結果Tab.2 The experimental result

實驗過程中并未中途添加汽油，每次實驗結束后采用隔絕空氣的方法（二氧化碳滅火器）使汽油熄滅，并通風使室內溫度恢復常溫后進行下一次實驗，隨著實驗進行汽油量逐漸減少，可以明顯發現最后2次實驗時火焰較小．由于最后2次實驗火焰較小造成升溫較慢，并未觸發溫度變化率預警，使智能溫度傳感器最終觸發火災標志M 3的報警機能，這就是造成最后2次實驗結果時間相同的原因．通過以上實驗可以發現，智能溫度傳感器可以使平均報警時間縮短約9.9%，可以實現火災預警能力．但是對于緩慢升溫的燃燒情況反應相對自身面對其他情況時預警能力較弱，但是其性能仍可以與傳統傳感器相當．

由此可見該智能溫度傳感器對明火類火災（如電線短路引發的火災，炊具引燃的火災，人為縱火等）預測能力較好，但是對于起火初期溫升緩慢的火災（如可燃物自燃或電加熱器烘烤衣物至燃等）預測能力較弱．造成以上現象的原因是：火災預測存在虛警率與預測效率之間的矛盾．因此解決以上問題的方法是：結合使用環境設置傳感器．本傳感器可以在上位機系統中進行相關設置．例如，在居民樓、倉庫等環境可以適當降低傳感器溫度變化率限值，提高預測效率，但是也可能產生一些虛警；而在醫院、商場、酒店等一旦發布虛警會產生嚴重后果的場所，也可提高傳感器溫度變化率限值，嚴格控制虛警．

6 結語

傳統智能溫度傳感器一般缺少對溫度變化趨勢的預測能力，對檢測溫度變化的響應速度受限．本文設計了一種基于專家系統的智能溫度傳感器，通過計算溫度變化率并經過專家系統推理，使其在采集溫度的基礎功能上，增加了預判能力與及時響應能力，并可以輔助主控制器進行管理，主動與其通訊，在必要的時候（例如火災發生前）果斷采取措施．

本文設計的智能溫度傳感器若要進一步提高預測的準確性還應該增加對被測對象的辨識能力，通過對被控對象模型的識別，采用不同的預測策略．這是該智能傳感器進一步研究的方向，同時也可能是未來智能傳感器發展的方向．

[1]張子棟，吳雪冰，吳慎山．智能傳感器原理及應用 [J]．河南科技學院學報：自然科學版，2008，36（2）：116-119．

[2]Creed Huddleston著，張鼎譯．智能傳感器設計 [M]．北京：人民郵電出版社，2009．

[3]劉金琨．智能控制 [M]．第3版．北京：電子工業出版社，2014．

[4]宏晶科技．STC12C2052AD單片機技術手冊 [Z]．

[5]南京志信科技有限公司．MF52A熱敏電阻技術手冊 [Z]．

[6]王耀興，劉建軍．低功耗WSN節點及其接口協議的設計 [J]．計算機科學．2014，41（z2）：228-231．

[7]李靖，陳偉，劉荔鑫．一種智能斷路器用的智能傳感器設計與研究 [J]．低壓電器．2008（1）：27-29．

[責任編輯 田 豐 夏紅梅]

Design of intelligent temperature sensorbased on expertsystem

WANG Ziqiang，QIU Jiandong

(Mechatronic T&R Institute,Lanzhou Jiaotong University,Gansu Lanzhou 730070,China)

The disadvantagesof theexisting intelligent temperaturesensorswere found.They did notmake fulluseof the temperature data collected and lack of prediction of the temperature change trend.Based on an expertsystem,a new intelligent temperature sensorwas designed.Ithas the ability to predict the temperature variation tendency through the calculationof the temperaturechange rateand expertsystem reasoning.Itcan also assistthecontrollersystem ofmanagement. When it is necessary(e.g.fire)sensor can take decisivemeasures to stop the occurrence of danger.This ability can not only improve the response speed of the system,butalso can reduce theburden of themain controller.

intelligent temperaturesensor;expertsystem;trend prediction;temperature change rate;STC12C2052AD

TP212

A

1007-2373(2016)02-0033-05

10.14081/j.cnki.hgdxb.2016.02.006

2015-12-29

甘肅省自然科學基金（1208RJZA292）

王自強（1986-），男（漢族），碩士生．通訊作者：邱建東（1974-），男（漢族），高級工程師，博士．

數字出版日期：2016-04-26 數字出版網址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1208.T.20160426.0927.002.htm l