本文(wen)主要利(li)用徑向(xiang)基兩數(shu)(RBF)神經網(wang)絡算法(fa)在溫度(du)補償中(zhong)的優勢(shi),分析不(bu)同溫度(du)對氣體(ti)流量測(ce)量的影(ying)響，一種(zhong)基于❤️RBF神(shen)經網絡(luo)的溫度(du)補償方(fang)法，有效(xiao)避免硬(ying)件電路(lu)補償方(fang)法的單(dan)一性和(he)不穩定(ding)性,在降(jiang)低成本(ben)的同時(shi)提高測(ce)量裝置(zhi)的正确(que)率。最終(zhong)采用🛀軟(ruan)件補償(chang)的👉萬法(fa)對熱式(shi)氣體流(liu)量計💚的(de)溫度補(bu)償進行(hang)了大量(liang)實驗,實(shi)現了溫(wen)度🐪梯度(du)變化下(xia)熱式氣(qi)體流量(liang)計 的精(jing)度高測(ce)量。
一、熱(re)式流量(liang)計的工(gong)作原理(li)及分類(lei)
　　熱式流(liu)量計按(an)結構可(ke)以分爲(wei)熱分布(bu)型和浸(jin)人型。熱(re)分布型(xing)熱式流(liu)量計将(jiang)傳感元(yuan)件放置(zhi)于管道(dao)壁,傳感(gan)元件經(jing)過加熱(re)❓溫度高(gao)于流休(xiu)溫度，流(liu)體流經(jing)傳感元(yuan)🚩件表面(mian)導緻上(shang)下遊溫(wen)度發生(sheng)變化,利(li)用上下(xia)遊溫度(du)差測量(liang)流體流(liu)量，一般(ban)用于微(wei)小流速(su)氣體流(liu)量的測(ce)量。
　　熱分(fen)布型熱(re)式流最(zui)計的T.作(zuo)原理如(ru)圖1所示(shi),傳感元(yuan)件😘由上(shang)遊熱電(dian)阻、加熱(re)器利下(xia)遊熱電(dian)阻組成(cheng),加熱器(qi)位于管(guan)道中心(xin)，使得傳(chuan)感元件(jian)溫度高(gao)于壞境(jing)溫度，上(shang)遊熱電(dian)阻和下(xia)遊熱電(dian)阻🌍對稱(cheng)分布于(yu)加熱器(qi)♊的兩側(ce)。圖1中曲(qu)線1所示(shi)爲管道(dao)中沒有(you)流休流(liu)過時🌈傳(chuan)感元件(jian)的溫度(du)分布線(xian).相對于(yu)加熱器(qi)的上下(xia)遊🚶熱電(dian)阻溫度(du)是對稱(cheng)的。當有(you)流體經(jing)過熱式(shi)傳感元(yuan)件時,溫(wen)度分布(bu)爲曲線(xian)2,顯✨然流(liu)體将上(shang)遊部分(fen)的熱量(liang)帶給下(xia)遊，導緻(zhi)上遊溫(wen)度比下(xia)遊溫度(du)👨‍❤️‍👨低，上下(xia)遊熱電(dian)阻的溫(wen)度差△T反(fan)映了流(liu)體❗的流(liu)量,即△T=f(m)。當(dang)流體流(liu)速過大(da)時，上下(xia)遊熱屯(tun)陰的溫(wen)度差△7趨(qu)向于0,因(yin)此熱💚分(fen)布型熱(re)式流量(liang)計用于(yu)測💞量低(di)流速氣(qi)休微小(xiao)流量。氣(qi)體質量(liang)流量qm可(ke)表示爲(wei)
 
式中:Cp-一(yi)流體介(jie)質的定(ding)壓比熱(re)容;A一熱(re)傳導系(xi)數;K一一(yi)儀表系(xi)數。
 
　　浸人(ren)型熱式(shi)流最計(ji)的工作(zuo)原理如(ru)圖2所示(shi)，一般将(jiang)兩個熱(re)電阻 置(zhi)于中大(da)管道中(zhong)心,可測(ce)量中高(gao)流速流(liu)體。熱電(dian)阻📐通較(jiao)小電🚩流(liu)或不通(tong)電流，溫(wen)度爲T;另(ling)一熱電(dian)阻經較(jiao)大電流(liu)加熱,其(qi)溫度T高(gao)于氣體(ti)溫度。管(guan)道中有(you)氣流通(tong)過時，兩(liang)者之間(jian)的溫度(du)差爲△T=Tv-T0氣(qi)體質量(liang)流量qm與(yu)加熱電(dian)路功率(lü)P、溫度差(cha)△T的關系(xi)式爲
 
　　式(shi)中:E一系(xi)數與流(liu)體介質(zhi)物性參(can)數有關(guan);D一與流(liu)體流動(dong)有關🤟的(de)常數。
　　如(ru)果保持(chi)加熱電(dian)路功率(lü)P恒定，這(zhe)種測量(liang)方法爲(wei)恒功率(lü)法;如果(guo)保持溫(wen)度差△T恒(heng)定，這種(zhong)測量方(fang)法爲恒(heng)溫差🍉法(fa)，兩種方(fang)法有各(ge)自☀️的優(you)缺點，使(shi)用時據(ju)具體環(huan)境和需(xu)要而定(ding)。目前較(jiao)普遍♉的(de)是采用(yong)恒溫差(cha)法,由于(yu)需要不(bu)同的應(ying)用領域(yu),恒溫差(cha)法已⭕不(bu)适用于(yu)某些場(chang).合的測(ce)量，因此(ci)恒功率(lü)法應用(yong)領域越(yue)來越☎️廣(guang)泛。恒溫(wen)差法的(de)基本原(yuan)理是流(liu)體流過(guo)加熱的(de)熱電阻(zu)表面使(shi)得熱😍電(dian)阻表面(mian)的溫度(du)🏃‍♀️降低，熱(re)電阻的(de)阻值變(bian)小。反饋(kui)電路自(zi)動進行(hang)處理,通(tong)過📱熱電(dian)阻的加(jia)熱電流(liu)變大從(cong)而使得(de)熱電阻(zu)溫度升(sheng)高,即可(ke)使🐇得熱(re)電阻與(yu)流體🐉溫(wen)度差恒(heng)定。通過(guo)測量傳(chuan)感電路(lu)的輸出(chu)電流或(huo)輸出電(dian)壓便可(ke)獲得流(liu)量值。恒(heng)功率法(fa)的基本(ben)原理是(shi)加熱功(gong)率爲恒(heng)定值,管(guan)道内沒(mei)有⛹🏻‍♀️流體(ti)流過⁉️時(shi)溫度差(cha)△7最大,當(dang)流體流(liu)過熱電(dian)阻表面(mian)時熱電(dian)阻與流(liu)體溫度(du)差變小(xiao),通過測(ce)量△T便可(ke)得到🐇流(liu)體流量(liang)。
二、基于(yu)RBF神經網(wang)絡的溫(wen)度補償(chang)
　　由熱式(shi)氣體流(liu)量計恒(heng)溫差法(fa)測量原(yuan)理分析(xi)可知,熱(re)式氣體(ti)流量計(ji)在測量(liang)時，傳感(gan)器靈敏(min)系數與(yu)流體的(de)熱傳📞導(dao)、密度、黏(nian)性等有(you)關,而熱(re)傳導、密(mi)度、黏性(xing)與環境(jing)📱溫度有(you)關,在溫(wen)度變化(hua)較大的(de)情況下(xia)會導緻(zhi)流量計(ji)🚶測量結(jie)果産生(sheng)較大誤(wu)差。由測(ce)量電路(lu)可✌️知,當(dang)環境溫(wen)㊙️度升高(gao)時，測速(su)電阻變(bian)大，要保(bao)證惠斯(si)通測量(liang)電橋平(ping)衡,其加(jia)熱電流(liu)将随着(zhe)溫度的(de)升高而(er)變大,流(liu)量計的(de)輸出電(dian)壓也将(jiang)增大。由(you)此可得(de)，當沒有(you)氣流變(bian)化時，流(liu)量計測(ce)量結果(guo)會随🈲着(zhe)環境溫(wen)度的變(bian)化🍓而改(gai)變,其輸(shu)🤞出結果(guo)會産生(sheng)較大誤(wu)差或者(zhe)錯誤結(jie)果。所以(yi),在熱式(shi)氣體流(liu)量計測(ce)量氣體(ti)流🔴量時(shi),其溫度(du)偏移現(xian)象普遍(bian)存在。
1.RBF神(shen)經網絡(luo)溫度補(bu)償原理(li)
　　神經網(wang)絡溫度(du)補償就(jiu)是利用(yong)神經網(wang)絡的麗(li)數逼近(jin)能力、泛(fan)化能力(li)和自學(xue)習能力(li)等特性(xing),在不必(bi)建立傳(chuan)感器輸(shu)出随溫(wen)度變化(hua)的具體(ti)模型情(qing)況下,通(tong)過網絡(luo)學習訓(xun)練即可(ke)模拟出(chu)輸人輸(shu)出的具(ju)體内在(zai)聯系。溫(wen)度補償(chang)原理框(kuang)圖如圖(tu)3所示。

 
　　RBF神(shen)經網絡(luo)溫度補(bu)償模型(xing)的輸人(ren)信号由(you)氣體流(liu)量💚計輸(shu)出電壓(ya)信号(U、)和(he)環境溫(wen)度電壓(ya)信号(U)組(zu)成,經過(guo)💯RBF神經網(wang)絡學習(xi)訓練，消(xiao)除㊙️環境(jing)溫度T對(dui)測量結(jie)果的♊影(ying)響,輸🔱出(chu)補償後(hou)的氣體(ti)流速值(zhi)r'能較好(hao)地逼近(jin)目标值(zhi)o,進而消(xiao)除環境(jing)溫度變(bian)化影響(xiang),提高熱(re)式氣體(ti)流量計(ji)的測量(liang)正确率(lü)和穩定(ding)性。
2.RBF神經(jing)網絡模(mo)型
　　RBF神經(jing)網絡是(shi)一種3層(ceng)前饋局(ju)部逼近(jin)網絡,能(neng)逼近任(ren)意連續(xu)函數,由(you)輸人層(ceng)、隐含層(ceng)和輸出(chu)層組成(cheng)。 RBF神經🤞網(wang)絡🌐最顯(xian)著的特(te)點是隐(yin)含層采(cai)用高斯(si)RBF,即表示(shi)爲
 
三、實(shi)驗研究(jiu)與結果(guo)分析
1.樣(yang)本獲取(qu)與分析(xi)
　　采用标(biao)準表法(fa)對熱式(shi)氣體流(liu)量計進(jin)行檢定(ding),将标準(zhun)氣體☂️流(liu)🈲量計、熱(re)式氣體(ti)流量計(ji)和溫度(du)傳感器(qi)置于被(bei)測環😄境(jing)中❗。
　　标準(zhun)氣體流(liu)量計輸(shu)出對應(ying)被測流(liu)速v，熱式(shi)氣體流(liu)♈量計🛀🏻輸(shu)出🔅電壓(ya)U.,溫度傳(chuan)感器輸(shu)出電壓(ya)UT。實驗在(zai)5組不同(tong)的環境(jing)溫度下(xia)進行,分(fen)别在每(mei)種溫度(du)下測量(liang)15組不同(tong)氣體流(liu)量值。圖(tu)4爲不同(tong)溫❤️度下(xia)熱式氣(qi)體流量(liang)計輸出(chu)的75組試(shi)驗數據(ju)的分布(bu)。
 
　　由圖4可(ke)知,在同(tong)一氣體(ti)流量情(qing)況下，熱(re)式氣體(ti)流量計(ji)的🌈輸出(chu)随⛷️着溫(wen)度的變(bian)化存在(zai)明顯的(de)溫度漂(piao)移。因此(ci),建立RBF神(shen)經網絡(luo)😄溫度補(bu)償模型(xing),可提高(gao)流量測(ce)量正确(que)率。
2.溫度(du)補償與(yu)效果分(fen)析
　　根據(ju)RBF神經網(wang)絡算法(fa)原理對(dui)熱式氣(qi)體流量(liang)計進行(hang)溫度補(bu)償，将實(shi)驗中的(de)55組數據(ju)作爲訓(xun)練樣本(ben)，20組數據(ju)作爲測(ce)試樣本(ben),建立RBF神(shen)🔱經網絡(luo)。輸人層(ceng)選取2個(ge)節點，分(fen)别對應(ying)熱式氣(qi)體♊流量(liang)計的輸(shu)出電壓(ya)信号U,和(he)溫度傳(chuan)感器輸(shu)出電壓(ya)信号Uτ,隐(yin)含層選(xuan)取10個節(jie)點，輸出(chu)層選取(qu)1個節點(dian)對應精(jing)度高标(biao)準氣體(ti)流量計(ji)輸⭐出流(liu)速u。對熱(re)式氣體(ti)流量計(ji)進行溫(wen)度補償(chang)，補償效(xiao)果如表(biao)1所🏒示。
 
　　經(jing)RBF神經網(wang)絡溫度(du)補償後(hou)熱式氣(qi)體流量(liang)計輸出(chu)基本不(bu)随溫度(du)改變而(er)變化,其(qi)誤差随(sui)溫度變(bian)化曲線(xian).如圖5所(suo)示,最大(da)相對誤(wu)差爲0.85%,有(you)效提高(gao)了測量(liang)正确率(lü)。

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