SWR土壤湿度传感器温漂特性与补偿研究

发布时间：2021-12-10 10:04

　　针对基于驻波率（SWR）原理的土壤湿度传感器在长期工作中受温度影响的问题,提出基于二元回归分析法的温度补偿模型,利用最小二乘原理确定补偿模型的待定参数,对传感器进行温度补偿。从硬件电路和测量原理对SWR土壤湿度传感器的温漂特性进行研究。使用高低温交变湿热实验箱,在设定温度5～45℃范围内进行实验,测试结果表明,在温度补偿前该传感器测量土壤体积含水率的最大绝对误差范围为-2. 65%～2. 22%,其最大相对误差为29. 76%,最大均方误差为2. 211 9%。将SWR土壤湿度传感器输出值与PT100型温度传感器输出值进行数据融合,基于最小二乘优化计算的二元回归分析法得到温度补偿模型,其拟合的决定系数为0. 998。取不同温度下的实验数据进行补偿模型的验证,结果表明,SWR土壤湿度传感器进行温度补偿后,其测量结果的最大绝对误差范围为-0. 26%～0. 69%,最大相对误差不超过5. 23%,均方误差较补偿之前减小一个数量级,且最大均方误差为0. 157%。表明采用该温度补偿模型可以有效减小温度对SWR土壤湿度传感器的影响,提高其测量结果的精度和可靠性。 

【文章来源】：农业机械学报. 2019,50(08)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 数据获取方法
    1.1 传感器测量原理
    1.2 实验方案
2 结果与分析
    2.1 含水率测量与温度相关性分析
        2.1.1 硬件电路温度漂移分析
        2.1.2 温度影响机理
    2.2 温度补偿方法
        2.2.1 补偿模型建立
        2.2.2 补偿模型验证
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]土体含水率TDR测试技术的影响因素分析[J]. 张瑞国,罗强,蒋良潍,张良,张正.  传感器与微系统. 2016(05)
[2]土壤多参数复合测试系统研究[J]. 赵燕东,李宁,皮婷婷.  农业机械学报. 2015(08)
[3]温度对FDR土壤湿度传感器的影响研究[J]. 曹美,徐晓辉,苏彦莽,宋涛,周萌,贾薇.  节水灌溉. 2015(01)
[4]单管放大电路静态工作点仿真分析[J]. 代素梅,刘照红,钟宁.  测控技术. 2014(12)
[5]湿度传感器的SVM温度补偿研究及软件设计[J]. 高大惟,刘建玲.  仪表技术与传感器. 2014(12)
[6]基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿[J]. 彭基伟,吕文华,行鸿彦,武向娟.  仪器仪表学报. 2013(01)
[7]pH传感器温度补偿模型研究[J]. 陈瑶,薛月菊,陈联诚,陈汉鸣,王楷,黄珂.  传感技术学报. 2012(08)
[8]最小二乘法分段直线拟合[J]. 田垅,刘宗田.  计算机科学. 2012(S1)
[9]铂电阻温度传感器实现线性测温方案的研究[J]. 郝桂青,李健飞.  自动化仪表. 2011(11)
[10]EC-5土壤水分传感器温度影响机理及补偿方法研究[J]. 张荣标,刘骏,张磊,余功江.  农业机械学报. 2010(09)



本文编号：3532400