基于电涡流传感器的温度位移智能检测方法

发布时间：2021-08-12 09:58

　　在现有的温度位移检测方法中,绝大部分仅适用于单变量测量,即使有能够同时测量两个变量的方法,测量范围也较窄,无法解决一些高温、腐蚀环境中大范围测量的问题。因此,本文提出了一种基于电涡流传感器的温度位移智能检测方法。首先,基于长短期记忆网络（Long Short Term Memory Networks,LSTM）建立电涡流传感器探头线圈的等效电感L、激励频率f、品质因数Q与被测对象的位移x和温度T的模型,然后利用离线数据对该模型进行训练,再利用训练好的模型对位移x和温度T实现在线测量。最后利用仿真对该温度和位移检测方法的有效性进行验证,实验结果表明,与传统的BP、RBF、MOSVR相比,本文方法可以有效地对被测对象的位移x和温度T实现同时检测,并且优于其他方法。同时本文将该检测方法在单片机系统上进行了实现,以验证其解决实际工程问题的有效性。 

【文章来源】：传感技术学报. 2020,33(08)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

空气预热器漏风间隙原理图

为验证本文方法解决实际问题的有效性,本文将基于LSTM的温度位移检测方法在基于STM32的系统中实现,硬件实验平台如图11,图11中的单片机型号是STM32H743IIT6。本文首先从第3.2小节中实验采集的数据里选取5 000组数据作为训练集对LSTM神经网络进行离线训练并得到网络参数,然后将得到的参数固化到单片机的flash中,再利用20组测试样本基于单片机对温度和位移进行在线测量。位移x和温度T的检测结果分别如图12所示和图13所示,位移x和温度T的检测误差结果分别如图14所示和图15所示。在线检测结果的MSE如表2所示。

利用电涡流传感器测量温度和位移的原理如图2所示,电涡流传感器探头线圈被置于被测导体附近。当电涡流传感器探头线圈中通入激励电流 Ι ˙ 1时,传感器探头线圈周围就会产生一个交变磁场H1,然后磁场H1中的被测对象上就会产生电涡流 Ι ˙ 2。根据电磁感应原理可得,电涡流 Ι ˙ 2会产生一个新磁场H2。H2与H1方向相反,抵消了部分原磁场,使电涡流传感器探头线圈的自身参数(等效电感L和品质因数Q)发生改变。根据上述原理,当被测对象的位移x发生改变时,被测对象上产生的电涡流的大小就会发生改变,进而影响探头线圈自身参数(L和Q)。所以,根据电涡流传感器探头自身参数(L和Q)的改变就可以测出来传感器检测位移x的值;当被测对象温度T发生改变时,被测对象的磁导率发生改变,被测对象上产生的电涡流的大小就会发生改变,进而影响探头线圈自身参数(L和Q)。所以,根据电涡流传感器探头自身参数(L和Q)的改变就可以测出来被测对象温度T的值。由于在单一激励频率条件下,利用电涡流传感器探头自身参数(L和Q)检测得到的温度和位移误差非常大,无法满足检测要求[15]。为了提高测量精度,考虑到激励频率也会对电涡流传感器探头自身参数(L和Q)产生影响[15],文献[15]利用改变激励变量的方法提高电涡流传感器的测量精度。由于被测对象的位移x、温度T与电涡流传感器探头线圈自身参数(L和Q)及激励频率f存在复杂的非线性关系,用目前的解析方法或者非线性拟合方法无法求解出相应的模型,为被测对象的位移x与被测对象温度T的检测带来了巨大的困难。因此,本文以探头线圈自身参数(L和Q)及激励频率f为输入,以被测对象的位移x、温度T为输出,建立基于LSTM的模型,进而实现对被测对象的位移x、和温度T进行实时检测。

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于LSTM的化肥价格指数预测[J]. 周杨,周林立,刘磊.  仪表技术. 2019(04)
[3]适用于精准温度控制半导体激光治疗仪的新型光纤温度传感器[J]. 戴丽,朱顶贵,赵俊.  传感技术学报. 2019(04)
[4]三维肋管一体化空气预热器在电厂锅炉节能与烟气脱白方面的应用研究[J]. 张锡国,孙辉,左涛,胡庆权,胡波.  工程技术研究. 2019(03)
[5]磁弹耦合扭转波位移传感器输出电压理论研究[J]. 鲍丙豪,张小蝶,张元胜.  传感技术学报. 2018(06)



本文编号：3338104