基于LabVIEW 的CO2 传感器自标定系统设计

郑冬冬

（安徽理工大学电气与信息工程学院 安徽省淮南市 232001）

当下，社会发展越来越快，碳排放量也越来越多，碳排放量的增多导致全球变暖、冰川消融等问题，因此如何提高监测仪器测量的准确性与可靠性便成了问题的核心。相较于国外，安徽合肥中科院安光所就如何测量大气立体成分研发出一系列设备，如多组分紫外气体分析仪、污染物分布红外光谱成像遥测系统、车载污染气体分布及网格化排放遥测系统，但是这些设备造价昂贵，设备笨重并不适合便携出门。因此，尺寸小、成本低廉的气体传感器走进了人们视野，但是传感器的长时间使用，容易受到环境温度或其他因素的影响，导致所采集的数据误差越来越大。因此，如何省时省力解决传感器的标定问题就凸显而来。

针对上述现状，并且为了解决当下现有传感器标定过程复杂、自动化程度低、精度差等问题，本文通过图形化编程语言，编写自标定软件，实验表明，该自标定系统性能稳定、标定精度高、全程自动化提高CO传感器的标定效率。

1 工作原理

NDIR 红外气体传感器由红外光源、采样腔、感光素子、信号处理电路构成。其内部结构如图1 所示，它的检测原理是标准气体通过气孔进入光腔，光腔内部的中波段红外光束穿过采样腔，各组分气体吸收内部光源射出的特定频率的红外光束，通过测量相应频率的红外透射率，从而确定气体浓度。其中气体浓度与红外透射率满足朗伯-比尔定律。

图1：NDIR 传感器结构示意图

2 自标定系统整体设计

CO传感器自标定系统整体结构框图如图2 所示，该系统主要由CO气体传感器MH-Z14A、温湿度传感器DHT11、数据采集系统、流量计、气阀、减压阀、气室、标准气体、傅里叶红外分析系统（FTIR）、计算机构成，其中数据采集系统由STM32 微处理器、ADS1256（24 位A/D采样卡）等元件构成，以纯氮气来充当背景气体与CO标准气体混合进行标定。在数据采集系统当中，STM32 充当该系统的核心部件，因在标传感器的标定过程中其模拟电压输出小数点后六位，其自有的12 位A/D 无法准确采集模拟电压信号，所以使用的外部24 位A/D(即ADS1256)来确保在标定过程中，对 CO传感器输出的模拟电压信号实现高精度采集，来保证后期传感器对大气CO的准确数据测量。

图2：自标定系统结构示意图

实验过程中，多组分配气仪将固定浓度的CO标准气体配置成几种具有不同浓度点的CO气体，数据采集系统通过测量不同浓度点下的CO传感器模拟电压，并使用FTIR分析仪充当当前浓度点下所测量的CO准确浓度，通过多次测量不同浓度梯度下的模拟信号，将之代入LabVIEW 中线性拟合从而得到固定浓度点下CO模拟电压与CO准确浓度的函数关系式，从而完成自标定。

3 数据采集系统硬件设计

3.1 STM32主控模块

该采集系统基于STM32F103ZET6，相较于C8T6、R8T6 等其他芯片，其144 个引脚数目，扩展性更强，提高了系统的可靠性与通用性。

选用的STM32 主控模块主要是由STM32F103ZET6 芯片、复位电路、晶振电路、降压电路、调试接口电路等组成。当标定过程遇到数据采集过程停止或其他突发故障，复位电路对采集系统进行复位。晶振电路主要被用来为系统提供基本的时钟信号。降压电路主要是为系统提供稳定的电压输出供采集模块的使用。调试接口电路主要用来对程序进行调试。

3.2 数据采集模块

为了提高对CO传感器的模拟电压的采集精度，来确保标定后CO传感器检测数据的准确性。使用了以ADS1256为芯片的24 位外部A/D，来代替STM32 系统原有的12 位A/D。该外部A/D 可实现同时8 路模数转换，其强大扩展能力，便于拓展实现后续其他类型气体传感器的标定工作。

CO传感器所输出的模拟电压经ADS1256 处理后，通过串行外设接口(SPI)送入STM32，主控模块通过USART上传到LabVIEW 进行处理、显示。

3.3 串口通讯模块

要确保所采集的数据稳定、直观的输送到LabVIEW 上位机。本文使用串行通信设备(USART)。串口所通讯的数据包从发射设备的TXD 口输出，输送到接收设备的RXD 口。串口数据包由1 个起始位、8 个数据位、1 个停止位、1 个校验位4 部分构成。收发双方须将数据包格式一致才能正常发送接收。

本STM32 主控模块通过板载的Mini USB 接口。该接口用于USB 连接CH340G 芯片，才能实现USB 转TTL 串口，只有将USB 输送过来的电平转为TTL 电平，才能和上位机建立通讯。

3.4 电源模块

为了给CO传感器、温湿度传感器、ADS1256 外部A/D 提供电源。本系统12V 转5V 供CO传感器与ADS1256外部A/D 使用，5V 转3.3V 供温湿度传感器使用。其接入适当大小的电容与钽电容来滤除高频与低频噪声，提供稳定的电压输出来确保拟合结果的准确性。

4 数据采集系统软件设计

4.1 自标定系统总程序

系统上电后，CO传感器自标定系统工作流程图如图3所示。

图3：CO2 传感器自标定系统工作流程图

在STM32 与外部初始化完成后，由外部A/D 处理后的CO传感器采集数据通过串口送入自标定系统，当所采集的数据超过5 个，将对5 个数值进行平均值处理显示。得到当前浓度点下的平均值后模拟电压与FTIR 分析仪所得出的准确CO浓度值，将之送入自标定系统进行最小二乘法拟合，拟合后输出函数关系式的截距K1 与斜率B1，计算出浓度Y1，从而完成CO传感器的自标定。

4.2 自标定系统子程序

自标定系统由图形化语言进行便写，其中自标定系统子程序由图4 所示。该子程序主要包括：串口选择、采集电压数值显示、浓度表达式计算显示、温湿度显示、波形显示、最小二乘法拟合、历史记录显示、均值记录显示、历史数据输出TXT 保存。

图4：自标定系统子程序流程图

4.3 自标定系统前面板设计

在LabVIEW 中，根据图形化编程的自标定系统前面板来看。根据所构建的自标定系统前面板，自左到右可分为4个模块，分别为：参数设置模块、采集数据显示模块、最小二乘法拟合模块、历史记录模块。

（1）参数设置模块：当前面板开始连续运行后，根据串口框与波特率选择框选用正确的串口号与在STM32 程序中所设置的波特率相同。只有选用正确，数据显示框才正常显示。由于PC 端与自标定系统端通过串口进行数据传输，所以PC 端USB 不同将会导致串口号的选择不同，串口号与波特率须都相同，状态指示灯将会绿灯正常显示传输。

（2）采集数据显示模块：系统在正常开始采集后，所采集的传感器模拟电压信号将会在A1 采集数值电压实时显示，自标定系统所处环境的温湿度将在下方显示，所采集的数据将在后续的图表进行波形显示，用来观察所采集的电压信号波动情况。最后，A2、A3 用来后续CO 气体、HCHO等其他气体进行标定显示。

（3）最小二乘法拟合模块：通俗来讲最小二乘法之是通过最小误差的平方和找到数据函数的最佳拟合。本系统中，采集的数据每5 次做平均得到Z1，将5 次Z1 的值输入到拟合模块左侧的数值窗口，进行数据拟合。得到的函数关系式的斜率和截距。将其分别输入到K1 和B1 即可得到当前的CO浓度值Y1。

（4）历史记录模块：自标定系统从上电运行开始采集至停止采集，所采集到的CO数值电压A1、拟合后浓度Y1、对CO数值电压每5 次去平均的Z1 分别进行显示，最后数据无误，通过上侧的Save 进行保存TXT。

5 标定池结构设计分析

在系统的标定池设计当中，只有数据采集系统所处的标定池气体扩散均匀才可以说明所标定的函数关系式准确。对所设计的2 种标定池结构对比分析其气体扩散模型来选取气体扩散最均匀的标定池进行系统标定。由图5 所示，在图5(a)与图5(b)种两种不同结构标定池的气体扩散模型对比当中，拥有分流器的结构在标定池中扩散更加均匀，因此在本次自标定系统当中选取图5(b)设计结构来做为传感器标定过程中的标定池。

图5

6 实验方法与结果分析

6.1 实验方法

首先将实验用的CO传感器放置在纯净的空气中并通电24h，之后将进行以下实验。

（1）将数据采集系统放置在标定池底部，通过PC 端的USB 口给系统供电，用氮气清扫标定池，待CO传感器模拟电压显示接近最低限0.4V，设置600、1200、1800、2400、3000ppm 量级浓度梯度，以纯氮气为背景气将之与CO标准气体混合，设置好后打开减压阀与气阀以1.2L/min流速泵入标定池，第一个浓度点测量完成后，用氮气吹扫标定池，之后再进行后续不同浓度梯度测量，以防先前残留的CO气体对后续测量造成影响。

（2）在5 个不同量级浓度梯度测完过后，将5 个不同量级浓度梯度模拟电压与FTIR 参考浓度进行最小二乘法拟合，将拟合后得到的斜率与截距代入自标定系统中的K1 和B1，通过函数关系式计算得到实时浓度Y1，完成传感器标定。

（3）将完成标定后的NDIR 传感器和FTIR 分析仪放置在安徽合肥科学岛安光所综合实验6 楼同一区域，同时对CO温室气体进行为期24h 的测量，将各自测量的结果进行对比分析保存。

6.2 结果分析

为验证本系统标定的可靠性，在24h 室内CO浓度测量完成之后，将FTIR 采集的数据与NDIR 所采集的数据引入Origin 进行统计处理。图6 为自标定系统实物图。

图6：自标定系统实物图

从图7(a)标定过后的时间序列图可以看出当日室内CO浓度变化幅度较大，呈由低到高再到低的趋势，其中下午2:00到晚上8:00 间CO浓度变化为当天高峰期，20 点过后CO浓度趋势呈平缓状。FTIR 与NDIR 所采集的2 组数据趋势完全一致，进一步说明本自标定系统对于传感器漂移等问题具有良好作用。图7(b)为当日下午2:00 点至晚上8:00 间CO浓度高峰期线性拟合图。

图7

7 结论

为解决传感器长期使用所造成的漂移等问题，分别搭建自标定系统的硬件电路与总框架，编写其LabVIEW 上位机软件，完善CO传感器自标定过程。并验证其标定结果的准确性，放置室内进行24h 的数据测量，经参考设备FTIR对比，其高峰期数据相关度达0.95。结果表明，本自标定系统可有效的对CO传感器进行自标定，同时可对其它气体，如CO、NO等气体传感器进行自标定。相较于传统的标定系统，其更加自动化，更加准确。