超声波传感技术的矿用多通道智能风速风向仪*

邹云龙, 徐雪战

(1.中煤科工集团 重庆研究院有限公司，重庆 400037；2.瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室，重庆 400037)

超声波传感技术的矿用多通道智能风速风向仪*

邹云龙1,2, 徐雪战1,2

(1.中煤科工集团 重庆研究院有限公司，重庆 400037；2.瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室，重庆 400037)

针对国内矿井现阶段测风仪器产品测量精准度易受井下潮湿、多尘等复杂条件的影响，提出了一种矿用智能多通道风速风向仪。软件采用多平台分模块设计,利用多段拟合进行测量参数误差修正,将超声波传感器、干湿温度传感器、压力传感器、信号转换电路等集成在风速风向仪手持终端上，实现了风速、风向等待测环境参数的多通道快速精准测量与参数自主校准。通过在测试环境下与传统机械风表的对比测试,结果表明：平均测试误差仅为2.47 %，测风效果与稳定性明显高于传统机械风表。

超声波； 风速风向； 风速测量； 多通道； 校准方法

0 引 言

随着矿井开拓延伸的不断变化，需要及时调整矿井的通风网络系统结构及风量大小[1，2]，以满足矿井所有用风点的风量需求，进而实现矿井的安全稳定生产。在矿井通风网络系统调整过程中，通过对所有用风点进行风速测定，可以了解矿井现有通风系统的风速、风量以及漏风点分布情况，为下一步提出合理的通风系统改进方案提供依据。因此，矿井必须建立合理有效的测风制度。

现阶段，我国矿井仍多采用传统叶轮机械式风表进行风速、风量测定。机械结构在工作过程中存在启动风速，且可能受井下潮湿多尘环境的影响造成叶轮磨损与腐蚀，进而影响测量的精准度。因此，迫切需要一种测量精度高、易维护的智能风速风向测量仪器。意大利Aprilesi G C等人[3]分析了超声波在空气中的传播特性，试制成功了一种超声波风速仪样机，用模拟电路处理超声波信号，但由于技术条件限制测量精不高；曹可劲等人[4]从声强和传播时间上分析了超声波风速仪的基本原理，为超声波风速仪的研制提供了理论基础；谷雨海等人[5]利用热线式风速传感器，提出了一种多通道的智能风速测量仪器，实现了风速、温度和湿度的多指标测量，但存在热线式传感器受环境因素影响较大测量精度不准确等缺陷。

本文在前期研究成果的基础上，分析了超声波风速风向仪的测风原理，并在此基础上研究了多通道智能风速风向仪的实现路线；从硬件和软件两方面构建了智能风速风向仪样机；通过实验及现场测试对比分析了多通道智能风速风向仪和传统叶轮机械式风表的测风效果。

1 多通道智能风速风向仪的测速原理

测量过程中超声波收发探头A，向距离为L的收发探头B发射一组脉冲超声波信号，测量超声波在收发探头A,B之间的传播时间t1，可得

(1)

式中 t1为超声波在两探头之间的传播时间，L为两探头之间的距离，v0为声波在无风环境中的传播速度，v为风速，当风向与声波传输方向一致时取正，反之为负。

在实际测量过程中，超声波在空气中的传播速度v0易受环境影响[7]，为此，本文提出了利用4个相对方向的超声波探头循环发射的风速测量方法。通过同时测量超声波在2组收发探头之间的传播时间来消除环境对无风环境下超声波传播速度v0的影响[8]，假设另一组收发探头之间的传播时间t2满足

(2)

式(1)与式(2)相减可求出

(3)

由上式可知，消除了超声波在静风环境中传播速度v0的影响。另外，为了能够准确测出风速大小和风向的数值，设计采用2组探头水平方向互相垂直的超声波测风模型如图1(a)所示，两组探头之间的距离相等。分别测量超声波在2组探头在顺、逆风环境下的传播时间tab，tba，tcd，tdc，由式(3)可计算求出当前环境中风速的大小和风向等数值信息，在极坐标中表示如图1(b)所示。

图1 二维超声波测速模型

2 系统结构设计

2.1 硬件系统设计

矿用多通道智能风速风向仪主要由手持主机、手机APP和计算机软件三部分组成，主机通过蓝牙4.0无线信号与手机App和计算机软件进行通信，智能风速仪主机采用5V直流电源供电。超声波收发传感器、干湿温度传感器、压力传感器和数据存储模块等集成在手持主机上。超声波传感器模块采用安布雷拉ABLL公司生产的DYA—200—01K型超声波换能器，外壳采用POM型材质制成，传感器中心频率192 kHz，Qm为11.46，最小阻抗2 002.36 Ω，反共振频率241 kHz，该传感器导纳曲线如图2所示。

图2 超声波传感器导纳曲线

风速仪主机的干湿温度传感器采用Sensirion公司生产的Datasheet SHT21，传感器采用新一代4C CMOSens®处理芯片，除集成有干湿温度传感器外还包含有放大电路,A/D转换器和OTP数据存储器；压力传感器采用Freescale公司生产的MPL115A2型压力传感器，该芯片工作环境温度为-40～+105 ℃，采用MEMS型智能压力传感器模块，可实时提供50～115 kPa的环境压力值，内部集成的ADC信号处理模块可以将压力及温度传感器获取的模拟信号转化为数字信号在风速仪主机上的显示屏中显示。

2.2 软件系统设计

系统软件设计主要包括有手持终端软件、移动终端APP和上位计算机软件三个部分，风速风向仪手持终端软件在Keil软件开发平台下由C语言[9]编译开发完成，主要实现系统开机过程中的初始化、仪器自检、参数配置、人机交互、蓝牙通信以及USB接口通信等功能。仪器通电开机以后，首先完成仪器内部单片机各项功能的初始化，如通信接口、时钟以及液晶显示屏等。初始化完成以后，液晶显示屏进入欢迎页面，程序自动检测各个软件功能模块运行是否良好，待自检完成以后，仪器进入系统，等待用户操作。

图3 移动终端软件应用效果

移动终端APP软件主要实现通过防爆手机控制超声波风速风向仪的参数设置、数据采集与信息交换等功能。APP软件在Android SDK工具包与JDK软件开发环境下由Java语言开发[10]，在JDK软件开发环境下，利用Java语言开发风速仪移动终端软件APP，并在IDE的Build工具栏下利用Generate Signed APK打包应用。移动终端APP通过蓝牙4.0信号传输技术，实现仪器的参数设置、数据采集、存储和数据交换等，具体应用效果如图3所示。

上位计算机软件，在Windows操作系统下，利用C语言开发完成，主要用于技术开发人员通过USB数据通信接口实现仪器设备参数的读写与校准设置等功能。

3 系统误差与修正方法

智能风速风向仪测量精度是决定仪器使用效果的主要因素，线性修正的目标即为提高仪器的测量精度。在智能风速风向仪参数校准的过程中，采用目前传感器普遍采用的多段拟合线性修正方法[11]，该方法通过标准风洞校准实现，得出测试环境的真实数值与仪器输出数据。

图4 仪器校准多段拟合曲线

如图4所示，利用一次函数进行差值，通过多段直线逼近方法得到智能风速风向仪的特征曲线，由图可知，智能风速仪在标准风洞中的测试结果由多段直线组成L1，但本文想得出的却是风机频率与真实风速的一次函数L2(和L1第一段的斜率一致)，设f1，f2，f3分别为实验测试过程中的风机频率，v1，v2，v3分别为实验过程中智能风速仪的输出结果，求出3段直线的线性方程分别为：v1=k0×f1，(v2-v1)=k1×(f2-f1)，(v3-v2)=k1×(f3-f2)。解方程有：v=vi(0

图5 风速风向仪自动拟合校准

4 仪器测试与效果检验

4.1 标准风洞下校准实验

中煤科工集团重庆研究院有限公司矿用风速仪器仪表标准实验风洞位于重庆市沙坪坝区，风洞实验断面采用矩形设计，置于风洞中待测的智能风速风向仪迎风面积仅为风洞截面面积的3.4 %，符合置于风洞中被测试物体面积不应大于风洞工作截面面积4 %～5 %的工业技术规范标准。在对仪器进行标准风速校准的实验过程中，风洞采用微压计和皮托管测风，测速计算公式为

(4)

式中 vreal为真实风速，m/s；gn为重力加速度，9.8m/s；h为微压计测量动压值，mmH2O；ξ为皮托管校准系数；γ为空气重率，kg/m3。

表1 实验数值分析表

由于重庆地区空气环境潮湿，温度变化不大。为减少空气重率更改对实验数值的影响，采用湿空气的空气重率

γ=γw=0.465(p-0.378φps)/(273.16+t)

(5)

式中γw为湿空气重率，kg/m3；p为实测大气压值，kPa；ψ为相对湿度，%；ps为饱和水蒸汽气压，kPa；t为干球温度，℃。

(6)

式中 n为测试次数，将实验数值分析表中的误差值代入上式中可求出智能风速风向仪在标准风洞条件下的测试平均误差仅为2.47 %。

4.2 矿井实验巷道效果

在地下实验仿真巷道进行智能风速风向仪与传统叶轮机械式风表对比实验。测试巷道全长896m，断面为半圆拱结构，宽3.2m，高2.6m，拱半径为1.6m，断面面积7.2m2，环境平均温度10.6 ℃，相对湿度83.5 %，绝对压强896.7hPa，分别选取距巷道进口处150，300,500m等3个位置进行对比测试，测试结果如表2所示。

表2 智能风速风向仪对比测试数据 m/s

由表2的对比实验结果可知：多通道智能风速风向仪除实时提供环境温度、湿度、压强和风向等环境参数以外，测风数据的稳定性明显高于传统机械式风速风表。

5 结 论

通过将多个传感器、信号转换电路、液晶显示屏等集成在风速风向仪手持终端上，以及采用多平台分模块系统软件设计，提高了产品测试使用范围，实现了环境参数的多通道快速、精准测量与仪器参数自主校准。通过在国家标准风洞与矿井实验测试巷道中与传统机械风表的对比测试结果表明：智能风速风向仪在国家标准风洞环境下的平均测试误差仅为2.47 %，且测风效果与稳定性明显高于传统机械风表。

[1] 周福宝,王德明,李正军.矿井通风系统优化评判的模糊优选分析法[J].中国矿业大学学报,2002,31(3):262-266.

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[3] Aprilesi G C，Cicco G De，Taroni A.A microprocessor-based three axes ultrasonic anemometer[C]∥Ultrasonics Symposum,1983:295-298.

[4] 曹可劲,崔国恒,朱银兵.超声波风速仪理论建模与分析[J].声学与电子工程,2010(1):37-40.

[5] 谷玉海,孟玲霞,徐小力.智能化多通道风速测量仪器研究[J].北京信息科技大学学报:自然科学版,2011,26(4):83-88.

[6] 琚晓涛,谷立臣,闫小乐.远距离超声测距传感器激励脉冲研究[J].传感器与微系统,2014,33(1):35-37.

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Research on multi-channel intelligent wind speed and direction instrument for mine based on ultrasonic sensing technology*

ZOU Yun-long1,2, XU Xue-zhan1,2

(1.Chongqing Research Institute,China Coal Research Institute,Chongqing 400037,China; 2.National Key Laboratory of Gas Disaster Detecting,Preventing and Emergency Controlling, Chongqing 400037,China)

Aiming at influence of damp and dust under mine on inaccuracy of measurement of domestic wind instruments,put forward a smart multi-channel wind speed and direction equipment for mine.Its system software is designed by multi-platform module,using multi-stage fitting for measurement parameter error correction and ultrasonic sensors,dry wet temperature sensor,pressure sensor,signal conversion circuit are integrated on handheld terminal,realize multi-channel,fast and accurate measurement and autonomous calibration of instrument parameters.Compared with the test results of the traditional instrument,the average test error of this intelligent instrument is only 2.47 % under the national standards,and the measuring effect and its stability is significantly higher than the traditional mechanical wind equipment.

ultrasonic wave； wind speed and direction； wind velocity measurement； multi-channel； calibration method

2016—06—20

国家“十二五”科技支撑计划资助项目(2012BAK04B01)；国家自然科学基金资助项目(51374114)

10.13873/J.1000—9787(2017)06—0108—04

TP 212

A

1000—9787(2017)06—0108—04

邹云龙(1985-)，男，助理研究员，副所长，主要从事瓦斯灾害预警，通风等矿山安全技术装备研究工作。E—mail:250356243@qq.com。

徐雪战(1989-)，男，通讯作者，工程师，E—mail:resico@126.com。