湿度传感器在环境监测中的技术应用研究

王永杰，孙皓

（1.河南省平顶山市综合利用环境保护研究所，平顶山 467000；2.河南省平顶山生态环境监测中心，平顶山 467000）

引言

随着经济的发展，环境问题的重要性日益突出[1]。对环境进行监测能够及时掌握环境情况，有利于维持经济持续健康发展和提高人民的居住环境。采用先进的设备和技术手段对环境进行测量，可以及时获得精确的环境监测数据，先进的监测技术对于环境监测具有重要意义[2]。

采用试验设备进行湿度的测量，需要依据一定的标准，在湿度传感器测量时依据《电工电子产品环境试验设备检验方法 湿热试验设备》[3]、《温度、湿度、振动综合环境试验系统校准规范》[4]等标准进行测试。湿度传感器分为电阻式或电容式湿敏元件传感器，两种传感器都可以用于大气环境湿度测量。

环境试验设备的湿度测量与量值传递的湿度显示存在一定的差异，使用湿度传感器测量湿度时，可能存在一定的测量误差，对其进行校准具有实际意义。开展湿度传感器校准并进行湿度监测试验，从而检验湿度传感器湿度监测的技术应用效果。

1 环境监测与湿度传感器

1.1 环境监测

环境监测主要是考核产品对环境条件的适应性，湿度测量和温度测量在环境监测中占有较大比重[5]。环境监测一般需要进行多次测量，通过测量求平均值与真实值进行对比，为了获得更好的监测试验结果，有时需要使用加速试验[6]。环境湿度对于大气环境质量具有重要的影响，对大气环境湿度进行测量能够及时掌握大气环境，采用监测技术能够对环境做出应对措施。

1.2 常见的湿度传感器

温湿度数字传感器的通信方式主要是I2c，湿度传感器在大气环境湿度监测中的使用较为广泛，市场上主要湿度传感器及生产厂家如表1所示。

表1 常见湿度传感器

在湿度传感器中，I2c总线是两线式串行总线，I2c芯片器件一般有1～3个管脚，能够读写多个I2c芯片器件。与单片机连I/O引脚接时仅需时钟和数据两根线即可，使用时十分方便。

2 湿度传感器结构和湿度监测技术

2.1 湿度传感器结构

湿度传感器是一种测量大气环境中水分含量的电子设备，空气中水分含量不同会导致电敏元件产生变化，这种变化能够通过数字的形式显示出来，即为湿度传感器[7]。湿度传感器主要包括电源、单片机、数字传感器、触摸屏等部分，硬件结构如图1所示。

图1 湿度传感器硬件结构

物质的电学参数也会随环境温度的变化而变化，湿敏元件的电阻或电容除随环境湿度的变化而变化之外，同时也随环境温度的变化而变化。即湿敏元件的电阻或电容的变化，同时受到环境湿度、温度的影响。

2.2 湿度传感器监测原理

以电阻式氯化锂湿敏元件为例，分析湿度传感器监测原理。氯化锂作为一种湿敏物质，湿度的大小对其吸收水分量的影响较大。当空气中湿度增大，氯化锂吸收空气中的水分导致带电粒子活性增加，电阻的阻值下降；当空气中湿度小时，氯化锂的水分减少，带电粒子活性减弱，电阻的阻值增加。氯化锂湿敏元件电阻值表现为湿度和温度的函数，方程如（1）所示：

式中：

R—湿敏层的电阻；

U—大气环境的相对湿度；

t—大气环境的温度；

k、e、α、β—常数。

由式（1）可知，湿敏电阻随环境湿度的变化而变化能够用于测量大气环境的湿度。

2.3 湿度传感器监测信号处理

传感器采集的大气环境中的湿度信号需要进行处理，确定被采集信号的极大值和极小值时，才能更好的使用EMD 对信号进行分解[8,9]。这种分解和对分解结果的判断，相当于对信号进行一个“筛选”过程，减少无关信号的干扰，达到更好的湿度监测效果。

EMD分解方法在进行湿度监测信号的分解时，需要遵循一定的条件，每个固有模态分量（IMF）需要满足：

1）分解的任意时刻，样条函数进行处理时，上下包络线均值等于零。

2）IMF不能有任意多个，过零点的个数或者极值点个数不能大于1。

EMD 分解的具体过程如下：

1）找到信号中的极值点，对其进行样条函数的曲线拟合，假设原始信号为x(t)，信号中极大值形成的包络线U(t)，同样的，极小值也进行曲线拟合，拟合的曲线下包络线L(t)。

（2）上下包络线的均值m1(t)，可以通过计算求得：

h1(t)为信号与上下包络线均值m1(t)的差，即：

式中：

x(t)—最高频率函数。

3）判断h1(t)是否符合IMF的两个要求，根据判断结果做出不同的决定。如果满足条件，则hi(t)代表信号x(t)第一个IMF分量，记为c(t)；如果不满足条件，则令x(t)=h(t)，然后重新回到第1）步，重复以上步骤，并对计算结果进行筛选，取得较好的结果作为参数分量。

4）信号分离，将ci(t)从差分信号x(t)中分离，获得适合监测环境信号，则分离后的信号r(t)为：

5）继续重复以上步骤，得到第二个IMF分量c2(t)，不断的重复可以获得更好的结果，随着反复进行信号筛选，得到n个IMF分量，一共重复的次数为n-1次：

当采集的信号被分解n次后，样条函数变成一个极小值，不能继续进行分解求值，此时对监测信号的分解停止，选取包络的平均值作为分量进行计算，得到式（6）：

进行分解时，给不同的结果命名，将分解剩余的函数rn(t)称为残差。rn(t)是信号x(t)的集中趋势，能够继续进行分解，也可以作为一个常数。当其作为函数变量时，可以分解出来的n个IMFs ( c1(t)，…，cn(t))中，在这些不同的IMF分量中，它们信号周期相同，频率大小不同。频率会受到信号的影响，在信号的作用下发生着变化，降低频率的变化波动，能够提高湿度传感器的监测精度，获得较好的信号，提高监测准确性。

3 湿度传感器湿度监测试验研究

为了考察湿度传感器对环境湿度的监测精确度，进行一定的湿度监测试验，以平顶山某地区大气环境作为监测试验场所，开展环境湿度监测试验。选择合适的监测传感器，在进行监测前对传感器进行校正，以提高监测准确度。

3.1 湿度监测设备

本次湿度监测采用的是瑞士Sensirion公司生产的SHT10系列湿度传感器，传感器如图2所示。

图2 SHT10系列湿度传感器

SHT10系列湿度传感器能够适应较大范围内的湿度测量，具有较高的测量精度，该传感器的主要参数如表2所示。

表2 SHT10产品参数

电阻式湿敏元件的电阻值表现为湿度的函数，用于测量环境湿度。湿度关系曲线随温度的不同而变化，根据变化函数的关系表达式对环境温度监测。

3.2 湿度监测前校准

目前，湿度传感器一般按照国家校准规范[4]的要求进行校准。湿度校准一般在温度20 ℃或25 ℃下进行，校准点间隔10 %RH整数点，湿度校准范围一般为10～90 %RH。

因为电阻式湿敏元件的电阻值表现为湿度和温度的函数，函数关系能够以数字的形式表达出来。按照传感器校准标准的方法，在常温20 ℃或25 ℃下校准湿度，湿度传感器测量的湿度一般是相对湿度，校准时按照标准进行，以提高校准的准确性。相对湿度是指湿空气中水汽的摩尔分数，是相对的数值。显然，相对湿度是与湿气的温度、压力条件相对应的，不同条件下可能会存在不同，需要进行多次测量。湿度传感器对环境湿度进行测量之前都需要进行校准，校准是提高测量准确性的一种重要方法，对于环境监测而言十分重要。对湿度传感器进行校准需要遵循一定的操作流程，校准的一般流程如图3所示。

图3 SHT10湿度传感器校准流程

通过对传感器进行校准，进一步提高了SHT10湿度传感器的湿度监测精度，对于大气环境湿度的监测能够获得一个更加准确的结果。

4 湿度监测结果分析

4.1 湿度监测结果

根据湿度传感器特性，对平顶山某地的不同时间段、不同湿度进行测量。选择5个采集模块进行湿度监测，监测结果达到设定的温湿度值后再稳定20 min,然后每隔2 min记录传感器湿度的值，取5次读数的平均值作为测量值。所得的测量结果和测量误差如表3所示。

表3 测量结果记录

标准差计算公式为：

合并样本标准差为：

在实际湿度监测中，需要多次测量求平均值，本次读取传感器监测点5次数据，以5次测量的算术平均值作为试验结果。

4.2 结果分析

利用湿度传感器的探头进行湿度监测，选取5组监测数据的平均值，根据监测所得的湿度结果，绘制成湿度均值图，如图4所示。由图4可知，湿度测量误差在± 1.0 %RH之内，符合湿度计量检定要求。

图4 湿度监测结果

在评价监测结果的显著性之前，进行假设，假设湿度测量结果未出现显著性差异，计算概率P值，P值表示结果出现的概率。当假设为真时，P值的计算结果越小，表明差异性越显著[10]。显著性水平α设置为0.05，计算出概率P值，结果如图5所示。

由图5可知，显著性水平中P值均大于α，表明监测结果误差不显著，由此判断湿度传感器监测具有一定的一致性。

图5 湿度显著性水平

5 结论

对于大气环境的湿度监测而言，采用湿度传感器进行测量能够在一定程度上获得大气环境的湿度，但有时需要对湿度传感器进行校准，以获得更加准确的测量结果。本文分析湿度传感器的结构和传感器信号监测原理，开展大气环境湿度监测。对平顶山某地区的湿度进行监测，获得监测结果并计算和校准湿度传感器测量误差，结果显示，监测显示误差小于0.354 %RH，且P值均大于α，由此判断湿度传感器监测具有一定的一致性，湿度监测试验对于大气环境湿度的测量和湿度传感器的使用稳定性具有一定的参考价值。