基于BP神經網絡的溫度傳感器輻射誤差分析

蔡晶晶 劉清惓 戴偉 楊杰

關鍵詞： 計算流體動力學; 溫度傳感器; 太陽輻射誤差; 仿真數據; BP神經網絡算法; 誤差修正

中圖分類號： TN820.1?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2019）02?0022?04

Radiation error analysis of temperature sensor based on BP neural network

CAI Jingjing1，2，3， LIU Qingquan1，2，3， DAI Wei4， YANG Jie5

（1. Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology， Nanjing University of Information Science & Technology， Nanjing 210044， China; 2. School of Electronics and Information Engineering， Nanjing University of Information Science & Technology， Nanjing 210044， China;

3. Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Observation and Information Processing， Nanjing University of Information Science & Technology，

Nanjing 210044， China;4. Key Laboratory of MEMS of Ministry of Education， Southeast University， Nanjing 210096， China;

5. School of Atmospheric Physics， Nanjing University of Information Science & Technology， Nanjing 210044， China）

Abstract： The radiation errors of the temperature sensor under different air flow velocities and solar altitude angles are obtained by the simulation adopting the computational fluid dynamics （CFD） method， so as to reduce the influence of solar radiation on ground temperature measurement and correct solar radiation errors. The simulation data is fitted by using the BP neural network algorithm， to obtain the radiation error correction equation， and realize correction of measured ground temperature. The root mean square error between the fitting results of BP neural network and the simulation results is 0.05 °C. An error correction software is also designed in this paper， so as to apply the algorithm to solve the radiation errors of the temperature sensor in any environmental parameter condition.

Keywords： computational fluid dynamics; temperature sensor; solar radiation error; simulation data; BP neural network algorithm; error correction

大氣中的溫度、濕度、氣壓、風向和風速等信息分布是氣候變化和天氣預報科學研究的重要條件，其中溫度是最重要的指標之一[1]。目前用于觀測大氣溫度的傳感器測量誤差主要來源于太陽輻射，鑒于太陽輻射對溫度測量影響較大，故在大氣溫度測量時不得不采取措施來降低輻射誤差。為了減少太陽輻射的影響，通常將測量溫度的傳感器探頭安裝在防輻射罩中，可在一定程度上阻擋太陽輻射對測溫探頭的直接照射，減小輻射誤差[2]。國內外學者對太陽輻射影響溫度傳感器測量精度展開了一系列研究，發現輻射誤差[3]可達到1 ℃量級。

本文采用計算流體動力學方法（Computational Fluid Dynamics，CFD）對溫度傳感器進行仿真模擬，并提出一種BP（Back Propagation）神經網絡算法對仿真結果進行擬合，獲得輻射誤差修正方程的方法，為溫度傳感器的輻射誤差修正和測量精度改善提供支撐[4]。

1 ?溫度傳感器的多物理場仿真分析

1.1 ?網格劃分

本文采用自適應性較強的非結構化網格劃分技術生成防輻射罩和外圍空氣域的網格模型，對不同計算區域采用不同的網格大小[5]，防輻射罩的網格尺寸取0.5 cm，外圍空氣域網格尺寸取5 cm。為驗證網格無關性，選50萬～150萬網格數量模型進行驗證，仿真結果顯示，60萬～100萬網格條件下仿真結果差距低于0.01，可認為達到網格無關性要求，因此選擇60萬的網格進行仿真[6]，其非結構網格劃分如圖1所示。

1.2 ?多物理場仿真分析

溫度傳感器及其屏蔽裝置防輻射罩的熱平衡是由內部導熱、太陽輻射、下墊面長波輻射、外部空氣對流換熱共同耦合作用下形成的[7]。防輻射罩結構、尺寸、材料的變化對這種熱平衡有顯著影響，從而引起內部溫度傳感器在同一物理環境下對應不同的輻射誤差[8]。在仿真過程中，設定太陽輻射強度、下墊面長波輻射強度、太陽高度角、海拔高度、防輻射罩表面涂層反射率、環境氣流速度和下墊面反射率分別為1 000 W/m2，300 W/m2，45°，0 km，0.87，2 m/s和0.2，物質材料導熱系數、密度和比熱容分別為0.2 W/（m·K）、110 kg/m3和1 591 J/（kg·K）?；谏鲜鰠但@得自然通風防輻射罩的溫度場和速度場分布圖，如圖2所示。

為驗證溫度傳感器測溫結果受太陽高度角影響，利用計算流體動力學方法對不同的氣流速度、太陽高度角條件下溫度傳感器進行多物理場仿真如圖3所示。由圖3可知，當海拔高度為0 km，太陽輻射強度為1 000 W/m2的條件下，輻射誤差隨氣流速度增大而減小。

2 ?輻射誤差修正算法

由于計算流體動力學方法僅能計算有限的離散值模型，難以分析連續變化的物理量，因此若能獲得任意條件下溫度傳感器的輻射誤差修正方程，則可解決上述問題[9]。本文提出利用BP神經網絡算法在海拔高度為0 km，太陽輻射強度為1 000 W/m2時的仿真結果進行擬合處理，獲得輻射誤差修正方程。BP神經網絡結構模型如圖4所示。利用Matlab進行BP神經網絡訓練學習，由已完成訓練學習的BP神經網絡預測模型，得到預測輸出量即輻射誤差，并將其計算公式以及模型最終權值W和閾值θ傳輸至微處理器中[10]。

輻射誤差ΔT與氣流速度V、太陽高度角R三者之間關系式為：

[ΔT=purelin{tansig（V*Wi1+R*Wi2+θi）*Wki+ak}]

式中：[Wi1，Wi2]分別是氣流速度V和太陽高度角R對應的由輸入層到隱含層的權值;而輸入層神經元為2，輸出層為1，則j=2，k=1;Wki為隱含層到輸出層的權值;θi為隱含層閾值;ak為輸出層閾值。

具體值如下：

[Wij=0.599 20.021 60.228 00.350 48.834 3-0.166 4-0.366 9-0.305 0，Wki=0.029 23.249 9-0.076 14.362 9]

[θi=-6.710 90.561 9-4.996 8-0.528 7，ak=0.117 9]

為驗證輻射誤差修正方程（1）的準確性，選取不同氣流速度、太陽高度角參數值代入輻射誤差修正方程，得到修正值。在相同環境條件下，利用CFD方法進行仿真，得到仿真值[11]。將修正值與仿真值進行對比，對比結果如表1所示。

根據表1對比結果可知，修正方程計算值與仿真值的均方根誤差為0.05 ℃。

3 ?輻射誤差修正軟件設計

為便于研究者獲得任意環境參數下的輻射誤差值，本文采用C#編程語言設計了一款基于BP神經網絡算法的太陽輻射誤差修正軟件。該軟件由用戶登錄模塊、數據管理模塊、數據查詢及修正模塊三部分組成。

當用戶登錄成功后，進入主窗體。主窗體分為系統菜單欄、選項卡控件、系統狀態欄三部分。通過操作主窗體可以調用各個子模塊。

圖5是歷史數據界面，主要功能是記錄歷史數據。用戶可按物理環境參數查詢歷史數據，方便用戶對氣象參數進行批量分析。

4 ?結 ?語

為降低太陽輻射對地面溫度測量造成的影響，修正太陽輻射誤差。本文應用計算流體動力學的方法對溫度傳感器進行模擬分析，獲得任意環境參數下的輻射誤差值。通過BP神經網絡算法對CFD仿真結果擬合處理獲得修正方程，經驗證，修正值與仿真結果的均方根誤差值為0.05 ℃。最后設計開發了基于C#的自然通風溫度傳感器太陽輻射誤差修正軟件，可對輻射升溫量進行修正，也可對輻射誤差的歷史數據進行查詢。這種算法與軟件在氣象傳感器數據處理領域具有一定的潛在應用前景。

參考文獻

[1] 嚴家德，王成剛，金蓮姬，等.百葉箱和通風防輻射罩氣溫觀測系統的數據對比與訂正[J].氣候與環境研究，2015，20（5）：533?543.

YAN Jiade， WANG Chenggang， JIN Lianji， et al. A comparative and modification study of louvred and aspirated shield temperature systems [J]. Climatic and environmental research， 2015， 20（5）： 533?543.

[2] HUBBART J A. An inexpensive alternative solar radiation shield for ambient air temperature micro?sensors [J]. Journal of natural & environmental sciences， 2011， 2（2）： 9?14.

[3] QIAN Z， HU J， FENG G， et al. Characteristics of the spatiotemporal distribution of daily extreme temperature events in China： minimum temperature records in different climate states against the background of the most probable temperature [J]. Chinese physics B， 2012， 21（10）： 614?621.

[4] World Meteorological Organization. Guide to meteorological instruments and methods of observation [EB/OL]. [2017?08?11]. https：//max.book118.com/html/2017/0727/124725191.shtm.

[5] 宋海賓，楊平，徐立波.MEMS傳感器隨機誤差分析及分析處理[J].傳感技術學報，2013，26（12）：1719?1723.

SONG Haibin， YANG Ping， XU Libo. Analysis and processing on stochastic error of MEMS sensor [J]. Chinese journal of sensors and actuators， 2013， 26（12）： 1719?1723.

[6] LOPARDO G， BERTIGLIA F， CURCI S， et al. Comparative analysis of the influence of solar radiation screen ageing on temperature measurements by means of weather stations [J]. International journal of climatology， 2014， 34（4）： 1297?1310.

[7] HARRISON R G， WOOD C R. Ventilation effects on humidity measurements in thermometer screens [J]. Quarterly journal of the Royal Meteorological Society， 2012， 138（665）： 1114?1120.

[8] 齊月，房世波，周文佐.近50年來中國東、西部地面太陽輻射變化及其與大氣環境變化的關系[J].物理學報，2015，64（8）：398?407.

QI Yue， FANG Shibo， ZHOU Wenzuo. Correlative analysis between the changes of surface solar radiation and its relationship with air pollution， as well as meteorological factor in East and West China in recent 50 years [J]. Acta Physica Sinica， 2015， 64（8）： 398?407.

[9] 陳友良，盛可軍，王陽陽.基于ASP.NET三層結構軟件的研究與開發[J].現代電子技術，2010，33（6）：58?60.

CHEN Youliang， SHENG Kejun， WANG Yangyang. Research and development of three?layer architecture software based on ASP.NET [J]. Modern electronics technique， 2010， 33（6）： 58?60.

[10] 田東霞，郭建俠，陳挺，等.運用CFD方法分析障礙物對風場的影響[C/OL].[2016?01?08]. http：//www.docin.com/p?1419915469.html.

TIAN Dongxia， GUO Jianxia， CHEN Ting， et al. Using the CFD method to analyze the influence of obstacles on wind field [C/OL]. [2016?01?08]. http：//www.docin.com/p?1419915469.html.

[11] THOMAS C K， SMOOT A R. An effective， economic， aspirated radiation shield for air temperature observations and its spatial gradients [J]. Journal of atmospheric and oceanic technology， 2013， 30（3）： 526?537.