一种多传感器融合巡查装置及其复杂工况下的测温算法

彭 香，蒋 伟

（扬州大学 电气与能源动力工程学院，江苏 扬州 225127）

0 引 言

在各种工程设备中，日常的设备维护和检查十分必要[1-3]。动力机外壳或轴承温度、传动系统振动、机器运行噪声等是判断机电设备是否正常工作的重要因素。工作人员在日常巡查时，往往会携带各类型的检测仪器，如：测温枪、振动测量仪、分贝仪等，巡查设备数量多、质量大、随身携带不便。巡查中，还需要利用无线通信设备及时将巡查情况反馈至中控室。针对不同工位的不同检测目标，不同设备交叉使用耗时较长，影响巡查效率与质量。采用的传统人工数据记录方式和数据报表制作方式耗时、耗力、易错性高。

因此，若某台巡查装置同时具有测温、测振、测噪、照明及无线对讲等功能，将大大降低巡查工作的繁琐程度。通过合理的空间安排，将巡查设备制作成手持式，便于工作人员随身携带，再加上实时的数据存储功能，比人工记录更加方便准确。

此外，现有的红外测温设备款式十分多样，在复杂工况下，测温数据会受到环境温度、测量距离等因素的影响。目前，获得更准确测量值的方法主要是使用更高光学分辨率的红外传感器模块。若在选用的传感器模块固定的情况下，为保证测量精度，测温功能模块需具有环境温度和测量距离的补偿功能[4-6]。

1 系统设计

系统整体设计目标需要做到测量设备集成，功能完善。根据设计要求进行模块设计，以泵站巡查工作为例，系统需包含测温、测振、测噪功能，液晶显示功能和简易外部输入功能，以最高效和最简单的方式对不同工位的不同检测目标进行测量。测量后还需进行数据实时处理，采用最简易的外部输入方式（摇杆按钮）对测量数据以报表形式进行保存。用户在设备端回看测量数据和管理数据，连接PC 端可上传数据。图1 为系统设计框图。

图1 系统设计框图

1.1 硬件设计

根据巡查装置系统设计框图进行功能模块设计，硬件结构框图如图2 所示。

图2 硬件结构框图

测温及激光辅助定位模块、测振模块及测噪模块根据其具体用途进行传感器选型与设计，见表1 所列。

表1 传感器功能模块选型

除传感器功能模块外还集成了其他外部功能模块，如：照明模块采用RGB 三色强光灯珠保证设备夜间工作的光源充足；无线对讲模块采用BF-868PLUS 对讲机主板实现巡查设备间2 ～10 km 的远距离通信；单片机控制模块采用ATmega328p 芯片，对各传感器采集到的数据进行处理计算并输出；时钟和存储器模块采用DS1307 高精度时钟模块与AT24C32 数据存储器进行装置数据存储，还可级联其他设备；OLED 显示及简易外设模块实现了测量数据实时可视化，配合五位摇杆实现装置的简易输入。

系统集成硬件需要解决供电问题，采用三级电路变换，MIC2288 升压Boost 芯片将宽电压范围输入锂电池电源转为测温模块的12 V 电源；MCP16311 降压Buck 芯片将电压12 V 电源转为控制器、RTC、存储器、测噪模块和测振模块的5 V 电源；AMS1117-3.3 V 稳压芯片将5 V 电源转为供显示屏工作的3.3 V 电压。

本巡查装置的设计将多种功能模块集合到同一台设备上，则巡查装置的使用变得方便快捷。因此巡查装置的外壳设计采用3D 打印技术，自主开发设计，体积为150 mm×100 mm×50 mm，重量控制在0.5 kg 以内。

1.2 软件设计

巡查装置使用Arduino 进行软件编程设计，系统启动时对系统进行初始化处理。通过五位摇杆进行测量单元选择，输入1 为温度测量，输入2 为振动测量，输入3 为噪声测量。控制器根据摇杆指令接收传感器参数，将采集到的模拟信号经过放大和ADC 转换为数字信号传入微控制器中。OLED显示屏通过I2C 通信方式与控制器实现数据传输，实时显示测量值。最后还可通过摇杆选择保存或删除此次测量数据。程序设计如图3 所示。

图3 软件结构框图

2 测温算法

巡查装置的测温及激光辅助定位模块工作原理如图4 所示。红外测温仪通过对物体红外波段辐射能的采集，将采集到的模拟信号经过放大和ADC 转换为数字信号传入微控制器中，红外传感器信号接口直接接入ATmaga328p 内置ADC。该红外测温数据受到环境温度和距离的影响，故通过测温功能模块和激光测距模块分别对环境温度和距离进行数据采集并传入微控制器中，对测得的各种数据进行处理。最后得出修正以后的测量值，并在OLED 显示模块中进行显示。控制器可将数据储存至巡查装置，之后也可用数据线将测量数据提取到PC 端进行多组数据的可视化处理。

图4 温度模块工作原理框图

所使用的测温功能模块的红外传感器可以将待测物所发出的辐射能转变为小电流信号，随后利用放大器把电流信号进行放大，再把经过放大后的模拟电流信号转变为数字信号输入到控制器中进行集中处理。若待测物体处于设备物距比之内，引入环境温度对测量温度进行补偿[7-8]。在超出测量物距比、物体表面不规则，人工调整距离无法满足到物距比范围内的情况下，引入神经网络训练算法，对所测量物体的温度进行精准预测[9-11]，即当物体位置处于超出物距比位置。以神经网络为核心算法，根据物体实际尺寸、物体表面弧度、实际距离以及环境因素，对物体表面温度进行精准预测。图5 为测温程序设计流程。

图5 测温程序设计流程

3 实验测试

根据系统设计要求设计制作的样机如图6 所示。

图6 系统样机

使用巡查装置样机对动力机组外壳进行现场测温，使用手持红外测温枪在同等条件下测温，将测得的两组数据与安装在动力机组表面的温度传感器进行数据对比，并绘制温度变化曲线。测试结果如图7 所示。

图7 测试结果

图中虚线为安装在动力机组表面的温度传感器测量结果，将其测得数据作为标定温度。使用巡查装置及手持红外测温枪在同等条件下，每间隔0.5 m 测量一次数据。经过数据统计与曲线绘制，在1 m 内巡查装置与手持测温枪测量数据均十分精确；但随着距离的增加，手持测温枪的测量数据（图中点线）变化较大，且越来越接近于环境温度。巡查装置使用的测温算法测量数据值如图中实线，在1 ～5 m 内仍能接近标定温度，误差温度最大在0.6 ℃。

4 结 语

本文设计一种多传感器融合巡查装置，可满足对泵站巡查的温度、振动、噪声等进行测量的基本功能。将多种功能模块集合到同一台装置上，巡查装置的使用变得方便快捷，同时在现有功能模块使用的传感器基础上，增加复杂工况的测温算法，提高巡查装置的测温精度。经过实际测试，引入神经网络训练算法后，在超出物距比范围内一定距离，巡查装置可以对所测量物体的温度进行精准预测。