本发明属于工业应用领域,尤其涉及一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法。
背景技术:
1、相较于其它传感器,红外传感器具有非接触性、实时性、可以获取温度数据等优点,因此经常将红外传感器用于工业设备,对可能发生的异常状况进行及时的预警与监测。然而由于拍摄距离、环境温度、空气中灰尘等因素的影响,红外传感器获取到的温度与设备表面的真实温度存在一定的误差,这些误差会影响测温的准确性,进而对后续的异常监测结果的正确性产生阻碍。
2、目前已有很多温度补偿矫正方法,可以对由多种因素导致的测温误差进行矫正。然而,这些方法的一个缺陷在于,它们往往只适用于特定类型的传感器,缺乏足够的普适性。因此,迫切需要更加完善的红外测温补偿矫正方法研究,以满足工业应用的高效性和智能性需求。对红外测温补偿矫正方法的深入研究具有重要的意义,旨在为工业设备提供更准确、可靠的温度监测与预警手段。
技术实现思路
1、本发明的目的在于解决现有技术中存在的由于距离因素造成的温度衰减,导致远距离获取的温度存在误差的缺陷问题,并提供一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法。
2、为了实现上述发明目的,本发明具体采用如下技术方案:
3、一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,包括以下步骤:
4、s1.获取为可加热黑体设定的真实温度值、红外传感器与可加热黑体之间的空间距离值,在不同的真实温度值以及不同的空间距离值下获取可加热黑体的温度观测数据,将真实温度值和同一真实温度值下的一组温度观测数据作为一组距离温度数据样本,由所有距离温度数据样本构建距离温度数据集;
5、s2.将距离温度数据集划分为训练集和测试集后,对训练集中的距离温度数据样本进行多项式拟合,每个距离温度数据样本对应得到一条待求解的多项式拟合曲线,每条待求解的多项式拟合曲线的自变量为红外传感器与可加热黑体之间的空间距离值,每条待求解的多项式拟合曲线的因变量为真实温度值与温度观测数据之间的温度差相对值;
6、s3.将属于同一空间距离值的所有温度差相对值的平均值作为平均温度差相对值,对各个空间距离值下得到的平均温度差相对值进行多项式拟合,得到待求解的平均拟合曲线,待求解的平均拟合曲线的自变量为红外传感器与可加热黑体之间的空间距离值,待求解的平均拟合曲线的因变量为平均温度差相对值;
7、s4.将各个空间距离值分别代入待求解的平均拟合曲线中进行温度估计,每个空间距离值对应得到一个平均拟合曲线估计的含有待求解参数的温度值;
8、s5.计算平均拟合曲线估计的含有待求解参数的温度值与训练集中温度观测数据之间的均方误差,得到第一均方误差表达式,由最小二乘法最小化第一均方误差表达式,求解平均拟合曲线中待求解的参数值,得到求解后的平均拟合曲线;
9、s6.在任意的空间距离下,由求解后的平均拟合曲线预测训练集中包含的各个真实温度值的温度值,得到一组补偿后的温度值,一组补偿后的温度值中的每个温度值中均带有一个待确定的常量系数;
10、s7.计算一组补偿后的温度值中的每个温度值与各自对应的真实温度值之间的误差,得到第二均方误差表达式,由最小二乘法最小化第二均方误差表达式,求解待确定的常量系数值;
11、s8.将求解后的常量系数值以及求解后的平均拟合曲线中的参数值作为基于距离的测温修正公式参数,将红外传感器与可加热黑体之间的空间距离值以及红外传感器观测到的温度观测数据作为输入,由测温修正公式输出补偿后的温度。
12、在上述方案基础上,各步骤可以采用如下优选的具体方式实现。
13、作为优选,步骤s1的具体过程为:
14、s11.预先部署好红外传感器与可加热黑体后,预先设定好真实温度值,在预设的空间距离范围内以相等的间隔生成一组空间距离值,将每个空间距离值下红外传感器观测到的温度值作为可加热黑体的温度观测数据,将真实温度值和与真实温度值对应的一组温度观测数据作为一组距离温度数据样本;其中,一组距离温度数据样本中的一个距离温度数据样本由真实温度值和与真实温度值对应的一个温度观测数据组成;
15、s12.改变真实温度值,重新在每个空间距离值下获取新的温度观测数据,生成新的距离温度数据样本,由所有的距离温度数据样本构成距离温度数据集。
16、作为优选,步骤s2中,真实温度值与温度观测数据之间的温度差相对值p计算方法如下:
17、
18、其中,treal表示真实温度值,tmeasure表示温度观测数据。
19、作为优选,步骤s2中,将真实温度为45℃和55℃对应的两组距离温度数据样本作为测试集,将真实温度为30℃、40℃、50℃、60℃以及70℃对应的五组距离温度数据样本作为训练集。
20、作为优选,步骤s4中,空间距离值为d时,平均拟合曲线估计的含有待求解参数的温度值td为:
21、td=(1-yavg(d))*γavg
22、其中,γavg表示平均拟合曲线中待求解的参数;yavg(d)表示待求解的平均拟合曲线;d表示空间距离值。
23、作为优选,步骤s5中,第一均方误差表达式error1的函数形式如下:
24、
25、其中,表示训练集中空间距离值为d、真实温度值为30度的温度观测数据;表示训练集中空间距离值为d、真实温度值为40度的温度观测数据;表示训练集中空间距离值为d、真实温度值为50度的温度观测数据;表示训练集中空间距离值为d、真实温度值为60度的温度观测数据;表示训练集中空间距离值为d、真实温度值为70度的温度观测数据。
26、作为优选,步骤s6中,一组补偿后的温度值中由真实温度值为30℃、40℃、50℃、60℃以及70℃度下的补偿后的温度值组成,其获得方式如下:
27、
28、其中,t30、t40、t50、t60以及t70分别表示真实温度值为30℃、40℃、50℃、60℃以及70℃下的补偿后的温度值;t30、t40、t50、t60以及t70分别表示任意空间距离且真实温度值为30℃、40℃、50℃、60℃以及70℃下的观测温度数据;以及分别表示将真实温度值30℃、40℃、50℃、60℃以及70℃代入求解后的平均拟合曲线后得到的温度值;β为待确定的常量系数。
29、作为优选,步骤s7中,第二均方误差表达式error2的函数形式如下:error2=(t30-30)2+(t40-40)2+(t50-50)2+(t60-60)2+(t70-70)2。
30、作为优选,步骤s8中,测温修正公式的函数形式为:
31、t(xcam)=(1+yavg(xcam))*tcam+β*(tcam-γavg)
32、其中,t(xcam)表示测温修正公式输出的补偿后的温度;yavg(xcam)表示将空间距离值xcam代入求解后的平均拟合曲线后得到的结果;tcam表示红外传感器观测到的温度观测数据。
33、作为优选,得到测温修正公式后,将测试集中距离温度数据样本的空间距离值以及温度观测数据代入测温修正公式,将测温修正公式输出的补偿后的温度作为修正温度,计算修正温度与测试集中距离温度数据样本的真实温度值之间的差值,得到修正误差,用来评估测温修正公式效果。
34、本发明相对于现有技术而言,具有以下有益效果:
35、本发明提出一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法。本发明解决了传统补偿方法缺少数据,拟合精度低等问题,采集了具有更大范围的温度数据,使用一种包含粗校准阶段与精确校准阶段的两阶段矫正方法。在粗校准阶段中,基于最小二乘拟合思想,先估计出所有温度的平均拟合曲线,再使用非线性拟合的方法得到粗略的矫正结果。在精确校准阶段中添加系数对粗矫正结果微调,进一步提升校准精度。在与传统的线性拟合矫正方法相比,两阶段的非线性拟合矫正方法可以有效提升测温的准确性,解决了传统方法中误差大,适用温度范围小的缺点。
1.一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s1的具体过程为:
3.如权利要求1所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s2中,真实温度值与温度观测数据之间的温度差相对值p计算方法如下:
4.如权利要求1所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s2中,将真实温度为45℃和55℃对应的两组距离温度数据样本作为测试集,将真实温度为30℃、40℃、50℃、60℃以及70℃对应的五组距离温度数据样本作为训练集。
5.如权利要求4所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s4中,空间距离值为d时,平均拟合曲线估计的含有待求解参数的温度值td为:
6.如权利要求5所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s5中,第一均方误差表达式error1的函数形式如下:
7.如权利要求6所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s6中,一组补偿后的温度值中由真实温度值为30℃、40℃、50℃、60℃以及70℃度下的补偿后的温度值组成,其获得方式如下:
8.如权利要求7所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s7中,第二均方误差表达式error2的函数形式如下:
9.如权利要求8所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,步骤s8中,测温修正公式的函数形式为:
10.如权利要求1所述的一种红外传感器测温结果的距离补偿矫正方法,其特征在于,得到测温修正公式后,将测试集中距离温度数据样本的空间距离值以及温度观测数据代入测温修正公式,将测温修正公式输出的补偿后的温度作为修正温度,计算修正温度与测试集中距离温度数据样本的真实温度值之间的差值,得到修正误差,用来评估测温修正公式效果。
