0 引言

    云中液態(tài)水含量在高空中的分布與天氣過程之間有著非常密切的聯(lián)系，大氣溫度的變化時時影響著高空中液態(tài)水的含量,，高空液態(tài)水含量的變化又時刻影響著社會的各個領(lǐng)域,。近年來隨著對氣候變化研究的不斷深入，國內(nèi)外學(xué)者針對高空云水含量變化已開展了大量研究^[1-3],。目前,，氣象觀測中云水含量測量主要依靠傳統(tǒng)的測量方法,，其中主要包括光學(xué)測量法和熱線儀測量法。因為光學(xué)測量法要采用激光器和精密的光路系統(tǒng),，一般由有人駕駛飛機搭載,，因此抗震動能力弱且價格高昂。目前國外普遍采用的熱線式云水含量傳感器需由飛機搭載,，存在價格高昂,、功耗大、誤差較大等問題^[4],。譬如美國SEA公司研制的J-W云水含量傳感器,，需要搭乘飛機進(jìn)行工作且自身功耗達(dá)到數(shù)百瓦^[5]。這些傳統(tǒng)云水含量傳感器測量誤差可達(dá)20%以上,。因此研制成本低,、功耗低、測量精度高的云水含量傳感器,，已成為高空氣象探測傳感器領(lǐng)域研究熱點之一,。

    針對上述問題，本文設(shè)計了一種由探空儀搭載的微型云水含量傳感器,，在保證測量精度的同時顯著降低了傳感器自身功耗和成本,。通過采用計算流體動力學(xué)分析方法對云水含量傳感器進(jìn)行仿真與數(shù)值計算，來驗證該云水含量傳感器設(shè)計的可行性,。采用模糊自適應(yīng)PID算法來對傳感器表面探頭進(jìn)行溫度控制，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,。

1 傳感器系統(tǒng)設(shè)計

1.1 傳感器總體設(shè)計

    本文設(shè)計的由探空儀搭載的新型云水含量傳感器可穿越高空中的待測云層,。為提高測量精度，傳感器表面探頭溫度控制在120 ℃,，傳感器探頭的高溫可將水滴完全蒸發(fā),。傳感器跟隨探空氣球上升的過程中，暴露在空氣中的探頭可將粘附在其表面的水滴蒸發(fā),，整個系統(tǒng)的溫度下降,，在電壓固定的情況下電流將變大，因而可以通過計算傳感器所增加的功耗來得到高空中的云水含量值,。

1.2 云水含量傳感器的CFD仿真

    FLUENT是當(dāng)前國際主流的計算流體動力學(xué)軟件,，是求解流體流動和傳熱問題較為有效的分析工具。采用CFD軟件FLUENT對模型進(jìn)行流-固耦合傳熱分析^[6],，得出耦合熱邊界條件下傳感器的溫度場分布以及加熱電阻所需加熱功率值,。由于云中水的粒徑在微米量級，若要比較精確的測量云中液態(tài)水含量,，傳感器最好與所需測量的云滴大小在同一個量級,；若傳感器尺寸過大,，不僅會增加其自身功耗，還會影響其測量精度,，因此設(shè)計出了尺寸在毫米量級的傳感器,。云水含量傳感器包括塑料隔熱殼體、鉑電阻傳感器,、銅基板和加熱電阻,。云水含量傳感器的三維模型構(gòu)造如圖1所示，銅基板垂直于氣流方向,，其邊長以及厚度分別是6 mm和1 mm,。加熱電阻和鉑電阻傳感器分別放置于銅基板下方，并用導(dǎo)熱硅膠粘附,，長寬高分別為3.2 mm×1.65 mm×1 mm和2.5 mm×1.25 mm×0.9 mm,。

    為模擬傳感器周圍的物理環(huán)境，本文運用ICEM CFD劃分網(wǎng)格時采用適應(yīng)性較強的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格進(jìn)行網(wǎng)格劃分工作,，將計算模型分為進(jìn)口,、出口和空氣壁面3個區(qū)域。為提高數(shù)值仿真結(jié)果的精度以及準(zhǔn)確的捕捉邊界層內(nèi)的流動現(xiàn)象,，對不同區(qū)域采用了不同網(wǎng)格劃分密度,。

    迎風(fēng)面熱流密度公式如式(1)所示 ：

式(1)中的LWC是當(dāng)前的云水含量值，V是環(huán)境風(fēng)速值,，E_w是單位質(zhì)量的水蒸發(fā)完所消耗的能量,。若考慮云水含量大小是1.0 g/m³，環(huán)境風(fēng)速大小是5 m/s,，通過迎風(fēng)面熱流密度公式計算可得需要在傳感器探頭方向施加-12 000 W/m3的熱流密度,。表1為通過FLUENT仿真得到的加熱功率與云水含量關(guān)系表。

    計算水滴蒸發(fā)消耗功率的公式如式(2)所示：

式(3)中的P₀是維持傳感器工作的加熱功率值,，t是水滴粘附探頭表面時蒸發(fā)需要的時間,，E_w是單位質(zhì)量的水蒸發(fā)完所消耗的能量，V是環(huán)境風(fēng)速值,，A是水滴粘附接觸面積值,。通過比較式(2)計算得到的加熱功率值和FLUENT仿真得到的實際加熱功率值可以發(fā)現(xiàn)，兩者在數(shù)值上大體相同,，進(jìn)一步驗證了傳感器設(shè)計的可行性,。根據(jù)表1數(shù)據(jù)繪制的兩者之間的關(guān)系如圖2所示。由圖2可知,，加熱電阻加熱功率隨著云水含量值的增加而增加,，并且它們之間基本成一維線性關(guān)系。

2 傳感器硬件電路設(shè)計

2.1 傳感器電路設(shè)計

    圖3為傳感器電路框圖,。整個系統(tǒng)由32位Cortex-M3 ARM處理器STM32F103RBT6,、低噪聲線性電源,、24位低噪聲模數(shù)轉(zhuǎn)換器AD7794、擴頻通信模塊和RS232上位機接口等部分組成,。

    為降低噪聲及提高測量精度,，利用噪聲1.2 μV、溫漂系數(shù)3 PPM/℃的基準(zhǔn)源ADR444為ADC提供參考電壓,，同時采用精度為±0.01%,、0.2 PPM/℃溫漂的精密電阻作為參考電阻，A級Pt100鉑電阻傳感器作為測溫元件,，鉑電阻接入方式采用四線制來避免引線電阻及測量電路隨環(huán)境變化的影響,，采用比例測量法來抵消激勵源中的噪聲干擾^[7]。利用水三相點,、汞和鎵固定點對鉑電阻進(jìn)行標(biāo)定,，待瓶溫穩(wěn)定后，將鉑電阻放入瓶底進(jìn)行電阻測量,，通過測量多組數(shù)據(jù)擬合得到一條溫度修正曲線,，并用該溫度曲線對鉑電阻測溫值進(jìn)行溫度校準(zhǔn)。經(jīng)過測試,，傳感器在溫度測量方面的誤差在0.02 ℃之內(nèi),。

    選用5 V穩(wěn)壓電源對加熱電阻進(jìn)行加熱，加熱電阻為8個并聯(lián)的,、精度為±0.01%的100 Ω精密電阻,。采用光電耦合器4N25來減小功率器件對模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC以及ARM處理器的干擾^[8]。為實現(xiàn)加熱電阻的溫度控制,，采用場效應(yīng)管IRF7811來控制加熱電阻兩端加熱電源的開通和閉合,。PWM波形的占空比通過實時得到的鉑電阻阻值來控制，進(jìn)而控制傳感器表面探頭的溫度,。最后將測量值通過串口發(fā)送給擴頻通信模塊并傳輸給地面基站或通過串口傳輸給上位機進(jìn)行測試,。

2.2 模糊自適應(yīng)PID算法

    為解決現(xiàn)有的常規(guī)PID參數(shù)調(diào)節(jié)在溫度控制環(huán)節(jié)中適應(yīng)性差等一系列問題^[9-10],，本文選取模糊自適應(yīng)PID算法來完成對傳感器表面探頭的溫度控制,。模糊自適應(yīng)PID區(qū)別于常規(guī)PID主要體現(xiàn)在模糊控制環(huán)節(jié)，模糊控制規(guī)則環(huán)節(jié)的作用主要體現(xiàn)在其對PID參數(shù)方面的調(diào)節(jié),。因此,，正確處理好模糊控制規(guī)則環(huán)節(jié)是做好整個PID系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。圖4為模糊自適應(yīng)控制器的結(jié)構(gòu),。

    本文選定的溫度偏差e和溫度偏差變化率e_c的論域為[-6,，6]，k_i,、k_p和k_d的論域也是[-6,，6],，其模糊集均為{PB，PM,，PS,，ZE，NS,，NM,，NB}。選用三角形曲線作為e,、e_c,、k_i、k_p和k_d的隸屬度函數(shù),，PID各參數(shù)的自適應(yīng)規(guī)則表可以通過系統(tǒng)的階躍響應(yīng)來制定,，相應(yīng)的模糊規(guī)則可以通過查詢模糊規(guī)則表來獲得。模糊規(guī)則推理得到的輸出結(jié)果是一個模糊子集,，需要對其進(jìn)行去模糊化,，實際應(yīng)用的PID參數(shù)是在其初始值的基礎(chǔ)上加上模糊推理得到的PID調(diào)整參數(shù)值，具體公式如式(4)所示：

3 實驗結(jié)果分析

    為驗證微型云水含量傳感器的實際工作性能,，在實驗室中搭建了小型模擬實驗平臺,，通過改變噴頭參數(shù)來改變云水含量環(huán)境，使用小型風(fēng)洞產(chǎn)生風(fēng)速環(huán)境,，可測得不同云水含量下所對應(yīng)的加熱電阻生熱功率值,。通過實驗測得的多組數(shù)據(jù)擬合出云水含量與加熱功率之間的函數(shù)關(guān)系。

    表2為云水含量為1.0 g/m³,、風(fēng)速為5 m/s下測得的占空比值,。此期間加熱電阻所加載的平均功率為1.63 W，與上文云水含量為1.0 g/m³時加熱電阻所需加熱功率1.58 W相差3%,。通過式(3)計算可以得到,，當(dāng)前高空中的云水含量是1.2 g/m³，與通過FLUENT仿真得到的云水含量值1.0 g/m³相差20%,。

    圖5為維持傳感器工作時的溫度和占空比顯示圖,。從圖5(a)可見溫度控制在120 ℃±0.5 ℃，從圖5(b)可見占空比控制在0.55±0.07,。此期間加熱電阻所消耗的平均功率為1.11 W,。

4 結(jié)論

    本文設(shè)計了一種基于新型熱線儀測量方法的云水含量傳感器，由信號檢測電路,、嵌入式處理電路和數(shù)據(jù)傳輸電路等部分組成,。通過采用計算流體動力學(xué)分析方法對傳感器進(jìn)行仿真與數(shù)值計算來驗證該云水含量傳感器設(shè)計的可行性。通過實驗測得的多組數(shù)據(jù)擬合出云水含量與加熱功率之間的函數(shù)關(guān)系。與傳統(tǒng)熱線儀傳感器比較,，該傳感器不但實現(xiàn)了較高的精度,，同時其體積重量和功耗顯著降低，有望在高空氣象探測領(lǐng)域獲得應(yīng)用,。

參考文獻(xiàn)

[1] LYRAS N,，KOUROGIORGAS C，PANAGOPOULOS A.Cloud attenuation statistics prediction from ka band to optical frequencies: integrated liquid water content field synthesizer[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,，2016,，(99)：1-1.

[2] LUINI L，RIVA C,，CAPSONI C.Reduced liquid water content for cloud attenuation prediction: the impact of temperature[J].Electronics Letters,，2013，49(20)：1259-1261.

[3] MIRZA C,，KOIKE T,，YANG K，et al.Retrieval of atmospheric integrated water vapor and cloud liquid water content over the ocean from satellite data using the 1-D-Var ice cloud microphysics data assimilation system[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,，2007,，46(1)：119-129.

[4] VIDAURRE G，HALLETT J,，ROGERS D.Airborne measurement of liquid and total water content[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,，2011，28(9)：1088-1103.

[5] JECK R.Cloud sampling instruments for icing flight tests：(2) cloud water concentration indicators[J].Mariners Mirror,，2006,，50(2)：154-155.

[6] YANG J，LIU Q,，DAI W.Temperature error correction method for a naturally ventilated radiation shield[J].Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics,，2016(149)：40-45.

[7] 王小飛，袁濤,，張鐵冰.鉑電阻測溫儀的設(shè)計與實現(xiàn)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2005，31(9)：26-28.

[8] SCHINDLER H,，VETTIGER P.Optocoupler-based exten-sion-line circuit for electronic PABX’s[J].IEEE Journal of Solid-State Circuits,，2003，13(1)：101-105.

[9] 李航,，王耀力.四旋翼飛行器中PID控制的優(yōu)化[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2017,，43(2)：73-76.

[10] 蔡偉平,，胡越黎，楊文榮,，等.四旋翼雙環(huán)滑模姿態(tài)控制系統(tǒng)設(shè)計與仿真[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2015,，41（7）：150-153.

作者信息：

王  聰1，2,，3,，劉清惓1，2,，3,，楊  杰4，丁仁惠5

（1.江蘇省大氣環(huán)境裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心,，江蘇 南京210044,；

2.南京信息工程大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，江蘇 南京210044,；

3.江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室,，江蘇 南京210044；

4.南京信息工程大學(xué) 大氣物理學(xué)院,，江蘇 南京210044,；5.江蘇省氣象探測中心，江蘇 南京210009）