一种基于压力敏感元件的降雨传感器*

漆随平，王东明，孙 佳，籍 艳，崔天刚

(山东省海洋环境监测技术重点实验室，山东省科学院海洋仪器仪表研究所，山东青岛266001)

我国地面气象观测规范中对降水的定义，雨量是指某一时段内的未经蒸发、渗透、流失的降水[1]，在水平面上积累的深度，降水强度是指单位时间的雨量，通过降水强度可计算得到雨量。目前广泛应用于陆地气象观测站的雨量传感器主要有翻斗式、虹吸式及其在这两种的基础上在结构或控制方式等方面的改进型传感器[2－4]。随着敏感器件及电子技术的发展，研究者开发出了超声波式[5]、光学式[6]及其称重式[7]等多种类型的雨量传感器。已有雨量传感器在强降雨、移动平台等特殊环境下难以满足雨量准确测量要求[8]，如翻斗式雨量计[9]测量的精度受降雨强度大小的限制，雨越大测量误差越大;虹吸式雨量计[10]需要经常性的现场记录测量以及更换记录纸，这给无人监测带来了不便，且在强降雨时虹吸过程也会产生测量误差。超声波雨量计则由于超声波的环境因素影响，其测量精度较低;称重式雨量传感器同样受排水等过程的影响，在强降雨时产生较大误差[11]。2006年芬兰Vaisala公司研发出了基于多传感器信息融合的气象观测设备，能够通过超声测风、温湿度传感器及压力传感器，可得到雨量数据，但该设备不能单独完成雨量的测量，且雨量测量过程易受风速、温湿度、能见度等因素的影响。

为解决这些不足[12]，本文研制出一种基于压力敏感元件的、可满足强降水以及复杂环境的雨量传感器。该传感器采用压电敏感器件，测量雨滴在其上的冲击力大小和持续时间的信号，根据降水介质冲击力强度、冲击力持续变化过程与雨量之间的量化关系，确定出相应的模式识别模型和精确的测量数学模型。由于该方法可根据降水介质在传感器上冲击波形的不同，可以测得降水强度，且这种方法由于不需要对雨量进行物理收集，因此解决了雨量的溢出、堵塞和蒸发等问题。试验结果表明该传感器测量准确，运行可靠，可适应强降水及复杂环境。

1 传感器硬件设计

1.1 传感器基本原理

压电敏感器件测量雨量的基本原理图如图1所示。降水介质的冲击力在感知表面由压电敏感器件转换为电压信号，输出电压信号的大小正比与降水介质在感知表面上的冲击力，即ΔFt∝ΔVt(K)，因此，雨量与冲击力大小及其持续时间成一定比例关系，如关系式(1)所示。式中ΔFt为t时刻降水介质在压力敏感元件上产生的压力，ΔVt(K)为在t时刻开始连续采集的压力ΔFt及其在K时间段内变化过程转换的电压值，其中K=0，…，N，其大小在建模时具体确定。通过对压力大小及其持续时间的实时监测，获得雨量。

图1 压电敏感器件输出值转换示意图

1.2 硬件电路设计

雨量传感器原理框图如图2所示。压力敏感器件将感应到的降水压力转换为电信号，信号处理器通过信号调理、A/D转换及采集计算得到压力值，通过模型计算中心对压力信号进行计算，最终得到雨量值，并将数据输出到外部设备。

图2 降水量传感器硬件原理框图

1.2.1 压力敏感器件选择

压力敏感器件选用溅射薄膜压力敏感元件，其内部结构为一个惠斯登电桥，如图3中虚框内电路所示，应变片将压力的变化变化转换成电阻相对变化ΔR，通过直流电桥将电阻的变化转换成电压的变化，测量电压变化即可得到压力变化。该敏感元件为等臂电桥，即PR1=PR2=PR3=PR4=R，又称全桥差动电路，其输出电压为:

因此，与单臂应变电阻电桥相比，等臂电桥的电压灵敏度提高了四倍，消除了非线性误差，也具有温度补偿功能。同时，对于压力敏感元件本身在温度变化时产生的零点温度漂移和灵敏度温度漂移，采用差动全桥工作方式的灵敏度最高，且能实现温度变化的自动补偿。

图3 信号处理单元原理图

1.2.2 信号处理单元电路设计

设计放大电路如图3 所示，电阻，R1、R2、R3、WR3组成零点调节电路，用以调节雨量为下限时输出零值。稳压管D1和电阻R13组成桥路电压。选择四运放集成电路LM324，四运放中运放U1A、U1B、U1C组成差动放大电路，选择 R8=R9，R10=R11=R14=R15，故差动放大电路放大倍数为:

运放U1D组成线性变换电路，通过调节WR1来调整信号的满量程，得到测量雨量上限时的满量程电压，其放大倍数:

1.2.3 融合计算单元硬件电路设计

融合计算单元硬件电路原理框图如图4所示。计算核心单元选择AVR单片机，由于AVR单片机采用CMOS技术和RISC架构，可实现高速计算，内部集成了存储单元及端口功能单元。AVR系列单片机中的AT90CAN128，内部集成CAN控制器，能够方便的实现CAN总线接口，因此本设计采用AT90CAN128作为主控芯片。电压信号送A/D转换器进行模/数转换。A/D转换器采用AT90CAN128内置的10 bit ADC，参考电压采用内部2.56 V的电压基准。输出采用CAN总线输出，其接口电路由CAN控制器(AT90CAN128内置)和CAN收发器CTM1050组成。

图4 融合计算单元硬件电路原理框图

1.3 传感器结构设计

为了感应降水介质，将降水介质冲击力及持续时间转换成雨量，需要设计降水介质冲击力感受结构。设计的雨量传感器结构示意图如图5所示。降雨在降水介质接触面产生冲击力，采样周期内降水冲击力及其持续变化过程因降水强度的不同而不同，冲击力使得应变片产生变化，而其变化过程也导致应变片的阻值变化，通过采集应变片的阻值及其变化过程，从而可得到降水强度。

图5 降水量传感器结构示意图

2 传感器软件研制

2.1 基于压力敏感器件的雨量测量模型研究

雨量传感器中压力敏感器件输出电压值Xt(n)=f(ΔFt)，表示在t时刻降水介质冲击力Ft使得压力敏感器件输出电压经放大处理后为Xt(n)，由于雨量不仅与冲击力大小有关，且跟持续时间有关，因此在t时刻以等间隔Δt时间采样n个数，即n=1，…，K。这样，只要冲击力存在，即可一直持续采样并监测电压值，通过对电压值建立模型，即可得到雨量。考虑到获取的电压数据与冲击力大小成正比，而与雨量之间存在某些非线性影响，将雨量与电压值归结为非线性函数逼近问题，考虑到广义回归神经网络GRNN(Generalized Regression Neural Network)具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构及其高度的容错能力，且具有建模需要样本数量少、人为确定的参数少等优点，因此，选用GRNN实现雨量定量计算，如图6所示。

图6 广义回归神经网络结构示意图

图中S为输入样本个数，S1为第一层神经元个数，S2为第二层神经元个数，W1为第一层权值矩阵，W2为第二层权值矩阵，‖dist‖为输入向量Xn和输入权值矩阵的行向量之间的距离，b1、b2为阈值。

径向基神经网络中激活函数为:

式中，‖xp－ci‖为欧式范数，c为高斯函数中心，σ为高斯函数的方差。因此，径向基层输出为:

式中 n1=‖W1－X‖·*b1，其中·*表示数量乘积，通过GRNN映射，将一组电压向量X转换成雨量P，得到电压值X与雨量的关系式为:

2.2 雨量测量模型训练

根据我国海滨观测规范，雨量以mm为单位，取一位小数。当日雨量大于10.0 mm时，测量的准确度为士4%;当日雨量小于或等于10.0 mm时，测量的准确度为0.4 mm。根据地面气象观测规范，雨量测量范围为0～400 mm，分辨率为0.1 mm，当雨量大于≤5 mm时准确度为±0.1 mm，当雨量＞5 mm时，准确度为±2%。为了得到训练数据，选择YOUNG公司的MODEL50202雨量传感器(为得到全量程的雨量，采用上位机计算出相对应的雨量)，在流量计量实验室，在精密计量流量计控制下以10 mm为间隔输出0～400 mm降水，分别记录MODEL50202雨量传感器Pm以及研制的雨量传感器输出电压信号Vmn，以Pm为目标向量，为Vmn输入数据对GRNN雨量模型进行训练。其中m为对雨量量程分割数，训练过程中取值40;n为在每一点上以时间间隔Δt采电压值的个数，取值为50。

训练过程中，对GRNN模型中唯一需要调整的参数分别取值为 0.1、0.3、0.5、0.7、0.9 依次进行了训练，SPREAD值对应的训练结果如图7所示。

图7 GRNN模型训练误差图

3 传感器测试及试验

建立好传感器测量模型后，首先在同样的试验装置上获取数据，对模型进行测试。在流量计量实验室在精密计量流量计控制下以2.5 mm/min为等间隔的降水强度，分别记录MODEL50202雨量传感器Pm以及研制的雨量传感器输出电压信号Vmn，用获取的数据对GRNN雨量模型进行测试，测试结果如图8所示。

图8 传感器模型测试结果

综合建模和测试过程中SPREAD值对结果影响的分析，SPREAD=0.3时的测试和训练效果较好，为此，选择其值作为传感器模型参数。将模型移植到研制的传感器中，根据气象要素观测规范设计出传感器软件，并在试验装置上对研制传感器进行降水强度比对试验，试验数据如表1所示。

表1 传感器降水强度准确性比对试验结果单位:mm/min

试验结果表明，研制传感器与标准传感器具有较好的一致性，远优于气象要素观测规范要求的技术指标，通过工程化研制后可以试制出满足规范要求的传感器。

4 结论

本文研制了基于压力敏感器件的雨量传感器，选择其内部结构为一个惠斯登电桥、具有温度补偿特性的溅射薄膜压力敏感元件，设计出弱小信号差动放大电路及基于ARM嵌入式系统的数据采集处理系统，并设计了将压力敏感元件固定在感受降水介质表面的传感器机械结构，建立了基于GRNN模型的雨量测量模型，通过对压力信号的实时采集及模型计算，获取基于压力信号的降水强度实测结果表明该传感器能满足降水强度的实时监测要求，并具有更加精确、稳定、可靠的性能。由于不存在翻转、降水介质排放等过程，因此，该传感器可克服现有传感器蒸发、虹吸过程影响雨量测量的不足。

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