一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪及测风方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪及测风方法，所述测风方法包括：主控电路获取加热棒和36个温度传感器的数据，根据热式测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的初始值；主控电路获取导风管和微压传感器的数据，根据风压测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的观测值；主控电路采用预设的卡尔曼滤波算法对初始值和观测值进行处理，得到风速和风向。本发明专利技术提供了能够适用于野外恶劣场景的测风仪，提供了基于测风仪的测风方法能够对风速风向进行准确测量。风方法能够对风速风向进行准确测量。风方法能够对风速风向进行准确测量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪及测风方法


[0001]本专利技术涉及一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪及测风方法，属于气象检测


技术介绍

[0002]太阳辐射热使地球上任何地方都在吸收热量，由于各个地方受热不均匀导致空气冷暖程度不一样，暖空气膨胀上升、冷空气冷却下降，空气流动便形成了风。
[0003]风速风向的测量对我们的生活有着重大意义，在航空领域、农业领域、工业领域、气象监测领域等都发挥着重要作用。航空领域会影响飞行安全，高空乱流会造成飞机颠簸、失控，甚至失速坠毁。低空风切变号称飞机杀手，在飞机起落阶段极有可能造成安全事故；农业领域，风对农作物的生长、发育、繁殖、形态和行为等方面都有重要影响；工业领域，例如煤炭开采行业属于我国高风险行业，风速过高或过低时都会影响作业人员的身心健康，严重时会引发爆炸据统计，我国有将近50％煤矿属于高瓦斯矿井，瓦斯突出矿井高达17.6％。
[0004]目前，社会各领域正向精细化，集约型高速发展，小尺度条件下气象要素的精确监测对人类生产生活有着巨大意义。因此，综合以上几点，为减少工业领域煤尘爆炸的危险，为指导航空航天、工农业生产、环境监测及气象灾害预警等方面，对风速风向的准确测量仍然是我国需要密切关注的一个问题。
[0005]目前，较为常用的测风仪主要有：机械式测风仪、热线式测风仪、超声波测风仪等。但是它们都存在一定的技术缺陷，如：机械式测风仪因存在旋转机械结构，在长时间的使用过程中，旋转轴会出现磨损，影响测风精度。同时，机械式测风仪受到旋转轴接触面的静摩擦力的影响，存在一个启动风速，在低风速的环境中测量精度较差；热线式测风仪，因其内部存在一根较为脆弱的加热丝，可靠性较差，在野外无法大规模使用。超声波测风仪的成本较高，且超声波换能器的表面较为脆弱，划痕、磕碰都会造成声波散射从而引起误差，同时超声波测风仪器还存在阴影效应，在特定的角度下测风误差较高。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪和测风方法，能够适用于野外恶劣场景。为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪，包括：
[0008]测风仪主体、设于测风仪主体上部的热式测风面板和设于热式测风面板上部的测风仪顶盖；
[0009]所述热式测风面板上通过孔洞固定有加热棒和36个温度传感器，所述36个温度传感器围绕所述加热棒均匀分布；
[0010]所述测风仪顶盖的上表面设有四根导风管，测风仪顶盖的下表面设有微压传感
器，所述导风管连接所述微压传感器；
[0011]所述测风仪主体内设有主控电路，所述主控电路与所述加热棒和36个温度传感器连接，根据热式测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的初始值；所述主控电路与所述导风管和微压传感器连接，根据风压测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的观测值；所述主控电路对初始值和观测值进行处理，得到风速和风向。
[0012]结合第一方面，进一步地，所述36个温度传感器中32个温度传感器以4
×
8环形阵列形式均匀分布，每一环中相邻传感器之间夹角为45
°
，由内而外各环分别为第一、第二、第三、第四环；4个温度传感器位于第四环外侧形成第五环，第五环中相邻传感器之间夹角为90
°
。
[0013]结合第一方面，进一步地，所述导风管呈十字形分布，其中互为180
°
的两根导风管连接同一个微压传感器。
[0014]第二方面，本专利技术提供了基于第一方面所述的一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风方法，包括：
[0015]主控电路获取加热棒和36个温度传感器的数据，根据热式测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的初始值；
[0016]主控电路获取导风管和微压传感器的数据，根据风压测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的观测值；
[0017]主控电路采用预设的卡尔曼滤波算法对初始值和观测值进行处理，得到风速和风向。
[0018]结合第二方面，进一步地，所述热式测风原理，包括：
[0019]当传感器在热源周围均匀分布时，风从任意方向吹向环形阵列，经中心恒温热源带走热源的部分热量，使各环温度传感器的温度值发生变化，形成温度差，第一环温度变化的差值尤为明显，温度差呈现明显的高斯分布，因此对于风向角的计算，仅需用最内圈的8个温度传感器评估，但对于风速的计算，需采用阵列上的32个温度传感器的平均值来评估流速：
[0020][0021]式(1)中，T
n
为各个温度传感器的温度值，n＝1,2,3,
…
,32；
[0022]设定环境温度分别为
‑
10℃、0℃、10℃、20℃、30℃、40℃，风速分别为0.5m/s、1m/s、1.5m/s、2m/s、2.5m/s、3m/s、3.5m/s、4m/s、4.5m/s、5m/s、5.5m/s、6m/s，将多次试验所测得的32个温度传感器平均温度值拟合为曲线；设环境温度为x，温度传感器平均温度值为y，风速为z，其拟合函数为：
[0023][0024]式(2)中，p1＝10.8945，p2＝0.6475，p3＝
‑
1.019，p4＝0.0055，p5＝
‑
0.2575，p6＝0.0012，p7＝0.227，p8＝0.0002，p9＝
‑
2.5708e
‑5；
[0025]当传感器在热源周围均匀分布时，风从任意方向吹向环形阵列，经中心恒温热源带走热源的部分热量，使各环温度传感器的温度值发生变化，形成温度差，第一环温度变化的差值尤为明显，温度差呈现明显的高斯分布，越在风向上的风温度越高，检测出高斯曲线
的峰值能够确定风的流动方向；
[0026]当任一方向的风吹过测风仪时，最内圈不同角度的温度传感器与温度传感器数值之间的关系可用高斯函数表示为：
[0027][0028]式(3)中，(θ
i
,y
i
)(i＝1,2,3,
……
,8)表示不同角度的温度传感器θ
i
对应的温度示数值y
i
，y
max
为高斯曲线的峰值，代表示数最高的温度传感器的示数；θ
max
为高斯曲线的峰值位置，代表示数最高的温度传感器的角度位置；S为高斯曲线的半宽度信息；
[0029]对式(3)两边取自然对数，得到：
[0030][0031]令：
[0032][0033]式(5)化为矩阵形式表示为：
[0034][0035]式(6)记为Z＝XB，根据最小二乘原理，构成的矩阵B的广义最小二乘解为：
[0036]B＝(X
T
X)
‑1X
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪，其特征在于，包括：测风仪主体、设于测风仪主体上部的热式测风面板和设于热式测风面板上部的测风仪顶盖；所述热式测风面板上通过孔洞固定有加热棒和36个温度传感器，所述36个温度传感器围绕所述加热棒均匀分布；所述测风仪顶盖的上表面设有四根导风管，测风仪顶盖的下表面设有微压传感器，所述导风管连接所述微压传感器；所述测风仪主体内设有主控电路，所述主控电路与所述加热棒和36个温度传感器连接，根据热式测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的初始值；所述主控电路与所述导风管和微压传感器连接，根据风压测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的观测值；所述主控电路对初始值和观测值进行处理，得到风速和风向。2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪，其特征在于，所述36个温度传感器中32个温度传感器以4
×
8环形阵列形式均匀分布，每一环中相邻传感器之间夹角为45
°
，由内而外各环分别为第一、第二、第三、第四环；4个温度传感器位于第四环外侧形成第五环，第五环中相邻传感器之间夹角为90
°
。3.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风仪，其特征在于，所述导风管呈十字形分布，其中互为180
°
的两根导风管连接同一个微压传感器。4.基于权利要求1～3所述的一种基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风方法，其特征在于，包括：主控电路获取加热棒和36个温度传感器的数据，根据热式测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的初始值；主控电路获取导风管和微压传感器的数据，根据风压测风原理测量风速和风向，得到风速和风向的观测值；主控电路采用预设的卡尔曼滤波算法对初始值和观测值进行处理，得到风速和风向。5.根据权利要求4所述的基于卡尔曼滤波器的多传感器融合测风方法，其特征在于，所述热式测风原理，包括：当传感器在热源周围均匀分布时，风从任意方向吹向环形阵列，经中心恒温热源带走热源的部分热量，使各环温度传感器的温度值发生变化，形成温度差，第一环温度变化的差值尤为明显，温度差呈现明显的高斯分布，因此对于风向角的计算，仅需用最内圈的8个温度传感器评估，但对于风速的计算，需采用阵列上的32个温度传感器的平均值来评估流速：式(1)中，T
n
为各个温度传感器的温度值，n＝1,2,3,
…
,32；设定环境温度分别为
‑
10℃、0℃、10℃、20℃、30℃、40℃，风速分别为0.5m/s、1m/s、1.5m/s、2m/s、2.5m/s、3m/s、3.5m/s、4m/s、4.5m/s、5m/s、5.5m/s、6m/s，将多次试验所测得的32个温度传感器平均温度值拟合为曲线；设环境温度为x，温度传感器平均温度值为y，风速为z，其拟合函数为：
式(2)中，p1＝10.8945，p2＝0.6475，p3＝
‑
1.019，p4＝0.0055，p5＝
‑
0.2575，p6＝0.0012，p7＝0.227，p8＝0.0002，p9＝
‑
2.5708e
‑5；当传感器在热源周围均匀分布时，风从任意方向吹向环形阵列，经中心恒温热源带走热源的部分热量，使各环温度传感器的温度值发生变化，形成温度差，第一环温度变化的差值尤为明显，温度差呈现明显的高斯分布，越在风向上的风温度越高，检测出高斯曲线的峰值能够确定风的流动方向；当任一方向的风吹过测风仪时，最内圈不同角度的温度传感器与温度传感器数值之间的关系可用高斯函数表示为：式(3)中，(θ
i
,y
i
)(i＝1,2,3,
……
,8)表示不同角度的温度传感器θ
i
对应的温度示数值y
i
，y...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，侯天浩，王琦，
申请(专利权)人：南京信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：