本文主要利用徑向基函數（RBF)神經網絡算法 在溫度補償中的優勢，分析不同溫度對氣體流量測量 的影響，設計一種基于RBF神經網絡的溫度補償方 法，有效避免硬件電路補償方法的單一性和不穩定 性，在降低成本的同時提高測量裝置的準確性。***終 采用軟件補償的方法對熱式氣體流量計的溫度補償 進行了大量實驗研究，實現了溫度梯度變化下熱式氣 體流量計的高精度測量。

一、熱式流量計的工作原理及分類

  熱式流量計按結構可以分為熱分布型和浸入型。 熱分布型熱式流量計將傳感元件放置于管道壁，傳感 元件經過加熱溫度高于流體溫度，流體流經傳感元件 表面導致上下游溫度發生變化，利用上下游溫度差測 量流體流量，一般用于微小流速氣體流量的測量。

  熱分布型熱式流量計的工作原理如圖1所示，傳 感元件由上游熱電阻、加熱器和下游熱電阻組成，力卩 熱器位于管道中心，使得傳感元件溫度高于環境溫 度，上游熱電阻和下游熱電阻對稱分布于加熱器的兩 側。圖1中曲線1所示為管道中沒有流體流過時傳感元 件的溫度分布線，相對于加熱器的上下游熱電阻溫度 是對稱的。當有流體經過熱式傳感元件時，溫度分布 為曲線2，顯然流體將上游部分的熱量帶給下游，導致 上游溫度比下游溫度低，上下游熱電阻的溫度差A T 反映了流體的流量，即。當流體流速過大時， 上下游熱電阻的溫度差A r趨向于o，因此熱分布型熱 式流量計用于測量低流速氣體微小流量。氣體質量流量qm可表示為

 浸入型熱式流量計的工作原理如圖2所示，一般 將兩個熱電阻置于中大管道中心，可測量中高流速流 體。一熱電阻通較小電流或不通電流，溫度為71;另一 熱電阻經較大電流加熱，其溫度7；高于氣體溫度。管道 中有氣流通過時，兩者之間的溫度差為A7VTv-：T。氣體 質量流量9m與加熱電路功率P、溫度差A71的關系式為

  式中:E——系數與流體介質物性參數有關； D——與流體流動有關的常數。

  如果保持加熱電路功率P恒定，這種測量方法為 恒功率法；如果保持溫度差A71恒定，這種測量方法為 恒溫差法，兩種方法有各自的優缺點，使用時據具體 環境和需要而定。目前較普遍的是采用恒溫差法，由 于需要不同的應用領域，恒溫差法已不適用于某些場 合的測量，因此恒功率法應用領域越來越廣泛。恒溫 差法的基本原理是流體流過加熱的熱電阻表面使得 熱電阻表面的溫度降低，熱電阻的阻值變小。反饋電 路自動進行處理，通過熱電阻的加熱電流變大從而使 得熱電阻溫度升高，即可使得熱電阻與流體溫度差恒 定。通過測量傳感電路的輸出電流或輸出電壓便可獲 得流量值。恒功率法的基本原理是加熱功率為恒定 值，管道內沒有流體流過時溫度差A71***大，當流體流 過熱電阻表面時熱電阻與流體溫度差變小，通過測量 A71 便可得到流體流量。

二、基于RBF神經網絡的溫度補償

  由熱式氣體流量計恒溫差法測量原理分析可知， 熱式氣體流量計在測量時，傳感器靈敏系數與流體 的熱傳導、密度、黏性等有關，而熱傳導、密度、黏性與 環境溫度有關，在溫度變化較大的情況下會導致流量 計測量結果產生較大誤差。由測量電路可知，當環境 溫度升高時，測速電阻變大，要保證惠斯通測量電橋 平衡，其加熱電流將隨著溫度的升高而變大，流量計 的輸出電壓也將增大。由此可得，當沒有氣流變化 時，流量計測量結果會隨著環境溫度的變化而改變， 其輸出結果會產生較大誤差或者錯誤結果。所以，在 熱式氣體流量計測量氣體流量時，其溫度偏移現象普 遍存在。

1.RBF神經網絡溫度補償原理 神經網絡溫度補償就是利用神經網絡的函數逼 近能力、泛化能力和自學習能力等特性，在不必建立

  傳感器輸出隨溫度變化的具體模型情況下，通過網絡 學習訓練即可模擬出輸入輸出的具體內在聯系。溫度 補償原理框圖如圖3所示。

  RBF神經網絡溫度補償模型的輸入信號由氣體 流量計輸出電壓信號（和環境溫度電壓信號（仏) 組成，經過RBF神經網絡學習訓練，消除環境溫度r對 測量結果的影響，輸出補償后的氣體流速值v/能較好 地逼近目標值'進而消除環境溫度變化影響，提高熱 式氣體流量計的測量準確性和穩定性。

2.RBF神經網絡模型

  RBF神經網絡是一種3層前饋局部逼近網絡，能 逼近任意連續函數，由輸入層、隱含層和輸出層組成。

  RBF神經網絡***顯著的特點是隱含層采用高斯 RBF，即表示為

三、實驗研究與結果分析

1.樣本獲取與分析

  采用標準表法對熱式氣體流量計進行檢定，將標 準氣體流量計、熱式氣體流量計和溫度傳感器置于被 測環境中。

  標準氣體流量計輸出對應被測流速V；，熱式氣體 流量計輸出電壓Uv，溫度傳感器輸出電壓UT。實驗在5 組不同的環境溫度下進行，分別在每種溫度下測量15 組不同氣體流量值。圖4為不同溫度下熱式氣體流量 計輸出的75組試驗數據的分布.

圖4不同溫度下流量計的輸出電壓與流速關系圖

  由圖4可知，在同一氣體流量情況下，熱式氣體流 量計的輸出隨著溫度的變化存在明顯的溫度漂移。因 此，建立RBF神經網絡溫度補償模型，可提高流量測 量準確度。

溫度補償與效果分析

  根據RBF神經網絡算法原理對熱式氣體流量計 進行溫度補償，將實驗中的55組數據作為訓練樣本， 20組數據作為測試樣本，建立RBF神經網絡。輸入層 選取2個節點，分別對應熱式氣體流量計的輸出電壓 信號和溫度傳感器輸出電壓信號R，隱含層選取10 個節點，輸出層選取1個節點對應高精度標準氣體流 量計輸出流速v。對熱式氣體流量計進行溫度補償，補 償效果如表1所示.

  圖5補償后溫度相對誤差圖 經RBF神經網絡溫度補償后熱式氣體流量計輸 出基本不隨溫度改變而變化，其誤差隨溫度變化曲線 如圖5所示，***大相對誤差為0.85%，有效提高了測量 準確度.