对热电偶冷端温度非线性补偿的测量系统开发

本科生毕业设计（论文）外文翻译外文原文题目：AMeasurementSystemExploitingNon-LinearityofThermocouplesforColdJunctionCompensation中文翻译题目：对热电偶冷端温度非线性补偿的测量系统开发毕业设计（论文）题目：热电偶冷端温度补偿的研究与开发应用姓名：学院：班级：指导教师：1热电偶冷端温度非线性补偿的测量系统开发D.A.Lampasi,La.Podesta罗马大学电气工程系,La.Podesta通过Eudossiana18-00184罗马，意大利电话：[phone]，传真：[phone]，邮箱：{alessandro.lampasi.luca.podesta}@uniromaI.it摘要-热电偶是非常流行的温度测量传感器，然而，在实际应用中，它们需要用固定的温度或者其他传感器进行冷端温度补偿，它们可以被认为是非独立的传感器。这篇论文介绍了一种创新的技术利用热电偶的非线性进行冷端温度补偿。温度的计算方法是比较两个不同类型的热电偶电压。这样，测量不需要用到其他类型的传感器也不需要用冰浴。这个技术的理论背景是深入的分析和用数值方法验证。一个完整的温度测量系统被开发了，来应用在目前的算法上。关键词-冷端温度补偿，非线性方程，温度测量，热电偶I.简介热电偶（TC）的经典是温度传感器。他们是基于塞贝克效应：两种不同金属之间的接触点产生一个小的电压，并随温度而变化。热电偶最常用指定的大写字母来指示其组成。例如，只举出最广泛和通用的传感器，J型是由铁和康铜（铜镍合金）制成；T型用铜和康铜；K型，用镍铬和镍铝；相同类型的热电偶有相同的温度电压特性。热电偶在许多应用中如此受欢迎是因为：他们相对便宜;他们具有鲁棒性和坚固；温度范围非常广泛；输出电压为差分;响应时间是相当快;最常用的热电偶类型都是标准化的;不幸的是热电偶输出电压非常低（小于50），因此精细的信号调节是必要的。热电偶是非线性系统的经典范例。低线性将强制测量数值拟订或协商的2特殊表[1]。主要的不方便是热电偶使用“相对“的测量，即取决于两点温度：热交界处（与温度Th）和冷端（Tc）。基于这个原因，执行使用热电偶作为温度传感器测量。两个方案可供选择：固定温度Tc：（由冰浴和参考烤箱方式）用另一种温度传感器测量Tc，以便来调整感应电压前者的解决办法是更准确，是最好的校准的热电偶。后者的过程称为冷端补偿（CJC）。由于冰浴和参考烤炉是不切实际且价格昂贵，在热电偶实际应用中，信号调理调理通常需要用到冷端温度补偿。冷端温度补偿有两种技术：硬件和软件。该前者一般不准确，不够灵活。另一方面，软件冷端温度补偿需要一个专用的数据采集（DAQ）的渠道，补偿传感器的电压。这个电压被处理以便获得Tc和然后Th的：这类程序通常是基于执行对热电偶每次测量系统.冷端温度补偿程序框图由图1来表示。这些考虑的结论是，实际上，热电偶不是独立的传感器，因为他们要“投降“其他类型的传感器（IC传感器，热电阻热敏电阻）有能够完成冷端温度补偿。在可能的设计中，最好是只使用热电偶没有其他类型传感器。这些传感器可能无法使用或他们的特点为应用程序不适合的。例如，在我们实验室，我们有很多的热电偶而没有足够的冷端温度补偿的传感器。本文提出了一种方法，使冷端温度补偿只通过热电偶。它充分利用了非热电偶线性。这通常是被认为是缺陷不仅仅是热电偶的而且是每个类型传感器的。因此，我们定义它的非线性冷端补偿（NLCJC）。该NLCJC技术是基于比较的两个热电偶输出电压必须属于不同的类型（例如，J和T）的。对这些产出适当处理允许变换到所需的温度。该NLCJC需要复杂的计算，但是程序也在（1）里。由于温度测量不需要3处理速度快，所提出的方法是兼容热电偶应用的。图1一个典型的测量和软件对热电偶冷端温度补偿的基础框图。在硬件冷端温度补偿的传感器连接到信号调理模块II热电偶的工作原理两种材料A和B之间的塞贝克系数σAB取决于温度。因此，该公式只是一个近似值(2)该函数σ（T）可以通过其泰勒展开表示，由于热电偶校准实现通过一个冰浴方法Tc=0°C，所以（2）可以简化为：(3)K型热电偶有一个额外的指数项占很大影响效果系数Ci可能取决于温度范围。不过他们是在一个广泛的范围内有效.例如，J型热电偶有两个类系数，第一个是从-210到760℃，第二个是从760到1200℃。当Tc≠0，被测电压由来自（3）用两种不同的温度得出：Th和Tc。测得的电压是：(4)类似地，温度可以从测量电压推出逆公式(5)式（5）被认为只是式（3）一个近似的反函数，错误限制每个温度范围4不同，但他们均小于±0.05℃。官方的每个类型的热电偶直接和逆系数可在NlST网站上找到[1]。系数中电压用mv表示温度用℃。精制仪器采用的算法在（3）及（5）线性测量。冷端温度补偿是必要的，因为热电偶与测量系统之间的交界处还包含两个金属路口等两个寄生热电偶。它增加了一个电压正比于温度Tc的终端。对这项效应的科技知识补偿是必需的。这个温度测量使用这只是一个称为冷端温度补偿传感器传感器。这种传感器不能成为一个热电偶，常用传感器是集成电路（IC）的传感器；热敏电阻和电阻温度探测器（RTD）。热电贡献的寄生热电偶必须先减去测得的电压。RTD，热敏电阻和IC传感器需要激发和没有达到热电偶范围，RTD和热敏电阻是非线性的了。热敏电阻有一个光栅响应。使用硬件补偿，可变电压源插入取消（环境温度）产生的电压。对硬件补偿的主要缺点是，每个热电偶类型必须有一个单独的补偿，因此，电路是相当昂贵。硬件补偿也普遍精确度比软件补偿差。添加适当的软件可对测量值电压很有用。它需要一个直读传感器专用数据采集系统。信号调理必须准确，但他小于热电偶。III.热电偶软件工具LabVIEW是非常有用的管理数据采集和DSP的软件，包括一些虚拟仪器(VI)，有能力实现典型的热电偶操作。例如，在程序框图图2适用于（3），这样的公式是重新安排，以改善计算效率，并返回一个微伏输出。图2LabVIEW对式（3）的补偿代码5MATLAB不提供直接从（1）到（3）的函数，但它是非常有效的使模型表示为数学方程，因此有特定功能的开发。该函数T与V（Tc，Th，'类型'）计算一个给定的输出电压（Th，Tc）和一个热电偶类型：function[Vml=TtoV(Th.Tc,TCtype)switchTCtypecase{'J'){...}%individuationoftheappropriaterangep=[0.15631725697E-22-0.12538395336E-18..0.20948090697E-15-0.17052958337E-12.0.13228195295E-9-0.85681065728-7...0.3047583693E-40.503811878150E-10];case{'T'}(...)Vm=polyval(p.Th)-polyval(p.Tc);系数从Cg到Co的。所提出的代码很有用，提供一个有价值的系数。执行上述措施是有效的，特别是对多项式函数。该功能的开发也更加清晰易读的形式:Vm=Cl*(T^(1)-TC^(1)+C2*Th^(2)–Tc^(2))…{…}c7*(Th^(7)–Tc^(7)l+c8*(Th^(8)–Tc^(8));IV.提出方法的理论如果两个不同的热电偶有不同的系数Ci和,有相同的和,测得不同电压和。例如，如果高端温度100℃，冷端25℃：j型热电偶电压=3.992mV;T型热电偶得到的电压=3.287mV。这种情况可以模拟一个系统。这两个是NLCJC基本方程(6)这是一个非线性方程组，可写为函数F（x）=0。在大多数情况下，是代数方程。6普通的冷端温度补偿允许知道冷端温度，只维持一可逆方程。否则高端温度和冷端温度必须通过系统求解。通常，前者是被测，但后者是自动确定。如果（3）包含只有一阶条件C1和，（6）有很多解决方式。平方项的发明，减少了一个我们得出的封闭形式系数多项式方程。最多有四个真正的解决办法。不过，他们比一阶的情况较少。他们是合理的，他可以连续命令越来越少。图3显示了三所产生的电压非常扩散类型的热电偶（J，T，K）作为Th和Tc的函数，在3-D图形的预测。曲线应该只有一交点，这样一对（和）只能对应一对（Th和Tc）。在=Tc线上，所有的热电偶型号给予相同的值（0）。如果该算法效果良好，对于一个给定的（和），有一个且只有一个解决方案的（Th和Tc）。图3热电偶电压函数图当的时候，和等于0：系统认为温度是相同的，但它无法提供解决方案。V.作者提出的技术实现通过（6）解出一个普通封闭形式解将是最好的结果，但它是一个非常艰巨的任务。有几种可能的热电偶，这将更加更困难。系数随范围而改变，7有可能是一个指数项。A.解决方法该分析方法是基于（6）的直接解决方案。这是可能的，因为可以肯定的是系统存在一个零或者说是根。问题是存在几个零。一般的的做法是将牛顿法使用在非线性方程组。(7)是该方程组的雅可比，搜索方向在这个问题上，，J（x）是一个（6）的偏导数2×2矩阵。首先（7）是一个线性系统可以很容易的用MATLAB反向运算求解。这是基本组成部分的MATLAB代码。牛顿法的基础上，我们制定了解决方案（6）。xk=xo;whileerrtoll&kckmaxk=k+l；fori=1:nFK(i)=eval(f(I,:));Forj=1:nJ(I,j)=eveal(df((i-1)*n+j,:));End;Dk=-J\FK;xK=xk+dk;end这是一个非常清晰的代码，但它不是最好的算法.一个很好的来解决非线性方程组的工具是matlab的fsolve函数。它是包含在优化工具箱（不在基本包）【2】。对（6）来说fsolve中等规模的优化已经足够了。在这种情况下，有两种方法可用：非线性最小二乘最小化和可信区间折线法。对于第一种方法用一个非线性最小二乘法求解器。由于该系统有一个8根，它将有少量剩余。在这种情况下，搜寻方向用K的迭代求得。通过求解最小二乘：(8)在每次迭代函数f（z）减小。最小二乘法的优点它正常工作方程不会由于小错误为零。要解决的这个函数必须是连续的（雅可比不是单数）。它对（6）总是有效。（8）的优化基于高斯牛顿优化方法。出于同样的目的，略有不同的方法可以选择（采用Levenberg-Marquardt法）。这个可信区域技术克服了牛顿法的一些困难，它提高了目前鲁棒性解决方案，它可以处理在当J（）是单数的情况，它的计算可能会更便宜。该方法是尽量减少一个值得的功能。(9)雅可比可以由用户定义，或者使用有限差分近似。Fsolve功能给出了唯一解x=()。该算法可收敛到一个点，但那不是该系统解决方案。我们发现它并不是（6）的问题。否则，FunTol参数可能会减少。在这种情况下，该解决方案依赖于初始值x0。Fsolve的代码：解决方案可以很快找到。显然，在已知的温度范围内，因此它很简单，给予正确初始的x0。例如冷端温度Tc往往围绕一个平均值振荡。在一些应用这个温度被认为是常数[3]；冷端温度补偿通过这个假设删除此产生的不确定性。对分析方法的结果显示，图4为三个不同的热电偶与J型，T型，K型组合。在那里横坐标是Th。(10)9在统筹误差的分析方法的适用每个Th的场合。我们证实，该问题不会依赖冷端温度Tc值。所以在表4中，对每个测试Tc=25℃。显然，TC是一个错误的解决方案区域中心（WS）。对于Th的图形是相同的图4。结果与方程（6）顺序无关，起始估计X0是有意远离每个解决方案：X0=（150,-5）.图4测试误差分布图这些错误是比其他测量方法所产生的典型错误低。在表4中默认值用（10^-6），但它有可能通过改变容差来减少错误。它改善正确性或解决方案和缩小WS间隔。这种间隔可以很小，但它不能被消除。有了10^-8的容差，e10^-2℃并且可以使WS10^-3。对被测电压的不确定性的影响表现在图5。一对T-K热电偶产生的