基于溫度傳感器陣列的熱分布檢測與數(shù)據(jù)處理優(yōu)化

摘要：基于溫度傳感器陣列的熱分布檢測技術(shù)在工業(yè)過程監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用。為提升熱分布檢測技術(shù)的效能，設(shè)計了由8×8熱敏電阻構(gòu)成的溫度傳感器陣列系統(tǒng)，對該系統(tǒng)的傳感器布局與采樣策略進行了優(yōu)化，同時提出了一種改進的溫度場重建算法。從測量精度、重建效率、穩(wěn)定性等方面對改進后的系統(tǒng)進行全面驗證。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)在0～100 ℃內(nèi)的測量精度達到±0.1 ℃，空間分辨率為8 mm，數(shù)據(jù)處理速度較傳統(tǒng)算法提升50%。在保證重建精度的前提下，改進后的插值算法降低了計算復(fù)雜度，為大面積溫度場的實時監(jiān)測提供了可靠的技術(shù)方案。

關(guān)鍵詞：溫度傳感器陣列；熱分布檢測；數(shù)據(jù)處理；雙線性插值；空間分辨率

中圖分類號：TP212.3 文獻標(biāo)識碼：A

0 引言

溫度場分布檢測在工業(yè)生產(chǎn)、建筑節(jié)能等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)單點測溫方法由于采樣點有限，難以實現(xiàn)大面積、高精度的溫度場監(jiān)測，容易忽略局部溫度異常區(qū)域。溫度傳感器陣列通過多點同步采集的方式來獲取溫度場分布信息，為熱管理提供了全面的數(shù)據(jù)支持。然而，現(xiàn)有技術(shù)在傳感器布局優(yōu)化、多點數(shù)據(jù)融合以及數(shù)據(jù)處理等方面仍面臨挑戰(zhàn)。傳感器之間的熱干擾、陣列采樣的時空一致性以及大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時處理要求等因素都在一定程度上制約系統(tǒng)性能的提升。通過優(yōu)化傳感器陣列結(jié)構(gòu)設(shè)計，并改進數(shù)據(jù)處理算法，能夠?qū)崿F(xiàn)高效且精確的溫度場分布檢測。這一成果為相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用提供了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)，進一步推動了熱分布檢測技術(shù)的實際應(yīng)用與發(fā)展。

1 溫度傳感器陣列系統(tǒng)總體設(shè)計

溫度傳感器陣列系統(tǒng)采用8×8熱敏電阻矩陣結(jié)構(gòu)，基于熱敏電阻溫度特性曲線，選取測溫范圍為0～100 ℃、B值（電阻值隨溫度變化的靈敏度）為3 950的負(fù)溫度系數(shù)（negative temperature coefficient，NTC）熱敏電阻作為核心敏感元件。通過有限元分析對傳感器間距與布局進行優(yōu)化，采用12 mm等間距排布方案，在保證空間分辨率的同時減少傳感器之間的熱干擾。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)作為溫度傳感器陣列系統(tǒng)的核心組成部分，負(fù)責(zé)將傳感器信號轉(zhuǎn)換為可處理的數(shù)字信息。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于STM32F407單片機進行設(shè)計，集成型號為ADS1256的24位高精度模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器（analog to digital converter，ADC），配合基準(zhǔn)電壓源與恒流源電路實現(xiàn)傳感器的信號調(diào)理功能[1]。

溫度傳感器陣列系統(tǒng)運用兩線制接口方案來實現(xiàn)傳感器陣列的時分復(fù)用（time division multiplexing，TDM）掃描，同時借助改進的RC延時補償算法有效消除了分布電容對測量精度的影響。在硬件集成方面，采用4層印刷電路板（printed circuit board，PCB）結(jié)構(gòu)，將模擬信號與數(shù)字信號分區(qū)布局，并設(shè)計獨立的電源以及地平面，以抑制干擾。此外，溫度傳感器陣列與信號調(diào)理電路采用可拆卸接口設(shè)計，大幅提高了系統(tǒng)的可維護性與可擴展性。

2 熱分布檢測方法研究

熱分布檢測方法包含3個相互關(guān)聯(lián)的核心環(huán)節(jié)：①基于溫度場采樣策略獲取原始數(shù)據(jù)；②利用傳感器標(biāo)定技術(shù)確保測量準(zhǔn)確性；③采用熱分布重建算法將離散的采樣點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的溫度場分布，這3個環(huán)節(jié)共同構(gòu)成了完整的溫度場檢測技術(shù)鏈。

2.1 溫度場采樣策略

針對溫度場采樣策略，采用改進的非均勻采樣方法來提升系統(tǒng)的性能。根據(jù)溫度場變化特性，建立采樣頻率與溫度梯度的自適應(yīng)映射關(guān)系，在溫度變化劇烈區(qū)域提高采樣頻率，在溫度變化平緩區(qū)域則適當(dāng)降低采樣頻率。實驗數(shù)據(jù)表明，在相同硬件條件下，相較于傳統(tǒng)固定頻率采樣方法，該方法使溫度場時空分辨率提升了25%。針對傳感器陣列的空間布局特征，設(shè)計了基于Z字形掃描的并行采樣時序。同時結(jié)合流水線數(shù)據(jù)緩存結(jié)構(gòu)，將64個傳感器節(jié)點的采樣周期優(yōu)化至100 ms，充分滿足了工業(yè)現(xiàn)場的實時監(jiān)測需求。為增強采樣系統(tǒng)的抗干擾性，引入了數(shù)字濾波器技術(shù)。具體而言，采用32階有限沖激響應(yīng)（finite impulse response，F(xiàn)IR）濾波器來消除工頻干擾，并將截止頻率設(shè)為45 Hz，從而有效抑制了電磁環(huán)境對測量精度的影響。

2.2 傳感器標(biāo)定技術(shù)

傳感器標(biāo)定技術(shù)采用分段線性擬合方法來實現(xiàn)高精度的溫度轉(zhuǎn)換。首先，通過恒溫水浴系統(tǒng)建立標(biāo)定平臺，在0～100 ℃內(nèi)設(shè)置20個標(biāo)定點。其次，選用精度為±0.1 ℃的鉑電阻溫度計作為溫度基準(zhǔn)，在標(biāo)定過程中設(shè)置傳感器熱平衡判據(jù)（當(dāng)連續(xù)5 min內(nèi)溫度變化小于0.05 ℃時，判定達到熱平衡）并引入穩(wěn)態(tài)保持時間機制[2]。基于最小二乘法建立分段線性模型，并將測溫范圍劃分為5個子區(qū)間，每個區(qū)間采用三次多項式擬合，擬合精度達到0.05 ℃。標(biāo)定系統(tǒng)的不確定度評估采用國際標(biāo)準(zhǔn)化組織提出的《測量不確定度表示指南》中的方法，綜合考慮基準(zhǔn)溫度計、信號采集、擬合誤差等因素，計算出標(biāo)定系統(tǒng)的擴展不確定度為0.15。此外，建立了傳感器特性數(shù)據(jù)庫，涵蓋各傳感器的標(biāo)定系數(shù)、溫度系數(shù)及長期穩(wěn)定性數(shù)據(jù)，旨在為溫度場重建提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

2.3 熱分布重建算法

熱分布重建算法采用改進的徑向基函數(shù)插值法，核心插值函數(shù)φ（r） 計算公式如下：

φ（r） = exp（-βr2/R2）。" " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

式中，r為空間采樣點距離，β為形狀參數(shù)，R為特征長度。

如圖1所示，重建算法將8×8傳感器陣列劃分為多個子區(qū)域，然后通過細分網(wǎng)格來確定插值重建點位置，從而實現(xiàn)溫度場的高精度重建。算法將傳感器陣列劃分為16個4×4子區(qū)域，并采用局部插值并行計算策略，借助圖像處理器（graphics processing unit，GPU）實現(xiàn)溫度場的快速重建。重建算法借助粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）確定了最優(yōu)形狀參數(shù)β=0.28，實現(xiàn)了32×32分辨率的溫度場重建，且重建時間在50 ms以內(nèi)。重建結(jié)果經(jīng)紅外熱像儀驗證，空間分辨率達到8 mm，重建溫度場誤差小于0.3 ℃，滿足工業(yè)現(xiàn)場溫度監(jiān)測需求。

3 數(shù)據(jù)處理優(yōu)化與驗證

3.1 插值算法改進

傳統(tǒng)雙線性插值算法在溫度場重建過程中存在邊界處理困難、計算復(fù)雜度高等問題。改進后的自適應(yīng)權(quán)重插值算法引入了距離加權(quán)函數(shù)，其根據(jù)待重建點與傳感器節(jié)點的空間位置關(guān)系對插值權(quán)重進行動態(tài)調(diào)整。同時，該算法還采用了基于距離反比的權(quán)重計算方法，在保持插值精度的同時顯著降低了計算量。針對邊界區(qū)域重建精度不足的問題，系統(tǒng)使用了虛擬節(jié)點擴展方法，該方法通過邊界溫度場梯度估計來建立虛擬測溫點，顯著改善了邊界區(qū)域的重建效果[3]。實驗數(shù)據(jù)顯示，改進算法在邊界區(qū)域的重建誤差顯著降低，從0.8 ℃降至0.3 ℃，重建時間與傳統(tǒng)算法相比縮短了35%。

3.2 計算效率優(yōu)化

針對溫度場實時重建的效率需求，采用并行計算架構(gòu)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程。首先，將8×8傳感器陣列數(shù)據(jù)處理任務(wù)劃分為多個并行計算單元，采用流水線結(jié)構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、濾波以及重建過程的并行處理。其次，借助CUDA架構(gòu)（一款并行計算架構(gòu)）實現(xiàn)GPU的加速計算。將傳感器數(shù)據(jù)批量傳輸至GPU內(nèi)存，利用多線程并行處理技術(shù)來顯著提升計算效率。在數(shù)據(jù)處理流程的優(yōu)化方面，采用雙緩沖機制實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與處理的異步操作，從而減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)却龝r間[4]。

計算效率優(yōu)化方案解決了數(shù)據(jù)傳輸瓶頸問題，優(yōu)化后GPU計算的核心利用率提升至85%，內(nèi)存帶寬利用率達到78%，系統(tǒng)整體處理效率提升近200%。

3.3 系統(tǒng)性能評估

從測量精度、重建效率、穩(wěn)定性等方面對系統(tǒng)性能進行全面評估。測量精度評估采用標(biāo)準(zhǔn)溫度源進行對比實驗，在0～100 ℃內(nèi)設(shè)置10個測試點，每個測試點重復(fù)測量20次，最后利用統(tǒng)計參數(shù)來評估系統(tǒng)性能[5]。本文選擇5個典型溫度點（20 ℃、40 ℃、60 ℃、80 ℃和100 ℃）的重復(fù)性測試結(jié)果進行展示。由表1可知，標(biāo)準(zhǔn)偏差隨溫度升高呈現(xiàn)小幅上升趨勢，但最大偏差始終低于0.13 ℃，系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)測量精度達到±0.1 ℃，重復(fù)性優(yōu)于0.05 ℃。通過優(yōu)化并行計算架構(gòu)，系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理與溫度場重建的總耗時降至50 ms以內(nèi)，滿足工業(yè)現(xiàn)場的實時監(jiān)測需求[6-8]。

系統(tǒng)的長期穩(wěn)定性可以通過連續(xù)運行測試進行驗證。在恒溫環(huán)境下進行為期30天的定點溫度監(jiān)測，觀察系統(tǒng)的零點漂移現(xiàn)象以及靈敏度變化程度。實驗結(jié)果顯示，系統(tǒng)零點漂移小于0.05 ℃/月，靈敏度變化率小于0.1%/月。環(huán)境適應(yīng)性測試在不同溫度條件下進行，該測試驗證了系統(tǒng)在5～40 ℃環(huán)境溫度范圍內(nèi)穩(wěn)定工作的能力。系統(tǒng)的抗電磁干擾能力可以通過標(biāo)準(zhǔn)電磁兼容性測試來進行驗證，實驗結(jié)果證明系統(tǒng)在4 kV/m的工頻電場強度下能夠保持正常工作。

4 結(jié)語

通過對傳感器布局、采樣策略以及數(shù)據(jù)處理算法等方面進行優(yōu)化，溫度傳感器陣列系統(tǒng)的研究取得了顯著進展。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)在測量精度和計算效率方面均達到了預(yù)期目標(biāo)。系統(tǒng)實現(xiàn)了±0.1 ℃的測量精度和8 mm的空間分辨率，滿足了工業(yè)現(xiàn)場對溫度場分布檢測的要求。相較于傳統(tǒng)方法，改進的非均勻采樣方法與數(shù)據(jù)處理算法顯著提升了系統(tǒng)響應(yīng)速度與溫度場重建效率。自適應(yīng)權(quán)重插值算法優(yōu)化了邊界區(qū)域的重建精度，并行計算架構(gòu)的應(yīng)用縮短了數(shù)據(jù)處理周期。本文為溫度場分布檢測提供了實用的技術(shù)方案，在工業(yè)過程監(jiān)測、設(shè)備熱管理、建筑節(jié)能等領(lǐng)域展現(xiàn)出一定的應(yīng)用潛力與實用價值。

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