基于溫度傳感器陣列的熱分布檢測與數據處理優化

摘要：基于溫度傳感器陣列的熱分布檢測技術在工業過程監測中發揮著重要作用。為提升熱分布檢測技術的效能，設計了由8×8熱敏電阻構成的溫度傳感器陣列系統，對該系統的傳感器布局與采樣策略進行了優化，同時提出了一種改進的溫度場重建算法。從測量精度、重建效率、穩定性等方面對改進后的系統進行全面驗證。實驗結果表明，該系統在0～100 ℃內的測量精度達到±0.1 ℃，空間分辨率為8 mm，數據處理速度較傳統算法提升50%。在保證重建精度的前提下，改進后的插值算法降低了計算復雜度，為大面積溫度場的實時監測提供了可靠的技術方案。

關鍵詞：溫度傳感器陣列；熱分布檢測；數據處理；雙線性插值；空間分辨率

中圖分類號：TP212.3 文獻標識碼：A

0 引言

溫度場分布檢測在工業生產、建筑節能等領域具有廣泛的應用前景。傳統單點測溫方法由于采樣點有限，難以實現大面積、高精度的溫度場監測，容易忽略局部溫度異常區域。溫度傳感器陣列通過多點同步采集的方式來獲取溫度場分布信息，為熱管理提供了全面的數據支持。然而，現有技術在傳感器布局優化、多點數據融合以及數據處理等方面仍面臨挑戰。傳感器之間的熱干擾、陣列采樣的時空一致性以及大規模數據的實時處理要求等因素都在一定程度上制約系統性能的提升。通過優化傳感器陣列結構設計，并改進數據處理算法，能夠實現高效且精確的溫度場分布檢測。這一成果為相關領域應用提供了堅實的技術基礎，進一步推動了熱分布檢測技術的實際應用與發展。

1 溫度傳感器陣列系統總體設計

溫度傳感器陣列系統采用8×8熱敏電阻矩陣結構，基于熱敏電阻溫度特性曲線，選取測溫范圍為0～100 ℃、B值（電阻值隨溫度變化的靈敏度）為3 950的負溫度系數（negative temperature coefficient，NTC）熱敏電阻作為核心敏感元件。通過有限元分析對傳感器間距與布局進行優化，采用12 mm等間距排布方案，在保證空間分辨率的同時減少傳感器之間的熱干擾。數據采集系統作為溫度傳感器陣列系統的核心組成部分，負責將傳感器信號轉換為可處理的數字信息。數據采集系統基于STM32F407單片機進行設計，集成型號為ADS1256的24位高精度模擬數字轉換器（analog to digital converter，ADC），配合基準電壓源與恒流源電路實現傳感器的信號調理功能[1]。

溫度傳感器陣列系統運用兩線制接口方案來實現傳感器陣列的時分復用（time division multiplexing，TDM）掃描，同時借助改進的RC延時補償算法有效消除了分布電容對測量精度的影響。在硬件集成方面，采用4層印刷電路板（printed circuit board，PCB）結構，將模擬信號與數字信號分區布局，并設計獨立的電源以及地平面，以抑制干擾。此外，溫度傳感器陣列與信號調理電路采用可拆卸接口設計，大幅提高了系統的可維護性與可擴展性。

2 熱分布檢測方法研究

熱分布檢測方法包含3個相互關聯的核心環節：①基于溫度場采樣策略獲取原始數據；②利用傳感器標定技術確保測量準確性；③采用熱分布重建算法將離散的采樣點數據轉化為連續的溫度場分布，這3個環節共同構成了完整的溫度場檢測技術鏈。

2.1 溫度場采樣策略

針對溫度場采樣策略，采用改進的非均勻采樣方法來提升系統的性能。根據溫度場變化特性，建立采樣頻率與溫度梯度的自適應映射關系，在溫度變化劇烈區域提高采樣頻率，在溫度變化平緩區域則適當降低采樣頻率。實驗數據表明，在相同硬件條件下，相較于傳統固定頻率采樣方法，該方法使溫度場時空分辨率提升了25%。針對傳感器陣列的空間布局特征，設計了基于Z字形掃描的并行采樣時序。同時結合流水線數據緩存結構，將64個傳感器節點的采樣周期優化至100 ms，充分滿足了工業現場的實時監測需求。為增強采樣系統的抗干擾性，引入了數字濾波器技術。具體而言，采用32階有限沖激響應（finite impulse response，FIR）濾波器來消除工頻干擾，并將截止頻率設為45 Hz，從而有效抑制了電磁環境對測量精度的影響。

2.2 傳感器標定技術

傳感器標定技術采用分段線性擬合方法來實現高精度的溫度轉換。首先，通過恒溫水浴系統建立標定平臺，在0～100 ℃內設置20個標定點。其次，選用精度為±0.1 ℃的鉑電阻溫度計作為溫度基準，在標定過程中設置傳感器熱平衡判據（當連續5 min內溫度變化小于0.05 ℃時，判定達到熱平衡）并引入穩態保持時間機制[2]?；谧钚《朔ń⒎侄尉€性模型，并將測溫范圍劃分為5個子區間，每個區間采用三次多項式擬合，擬合精度達到0.05 ℃。標定系統的不確定度評估采用國際標準化組織提出的《測量不確定度表示指南》中的方法，綜合考慮基準溫度計、信號采集、擬合誤差等因素，計算出標定系統的擴展不確定度為0.15。此外，建立了傳感器特性數據庫，涵蓋各傳感器的標定系數、溫度系數及長期穩定性數據，旨在為溫度場重建提供可靠的數據支撐。

2.3 熱分布重建算法

熱分布重建算法采用改進的徑向基函數插值法，核心插值函數φ（r） 計算公式如下：

φ（r） = exp（-βr2/R2）。" " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

式中，r為空間采樣點距離，β為形狀參數，R為特征長度。

如圖1所示，重建算法將8×8傳感器陣列劃分為多個子區域，然后通過細分網格來確定插值重建點位置，從而實現溫度場的高精度重建。算法將傳感器陣列劃分為16個4×4子區域，并采用局部插值并行計算策略，借助圖像處理器（graphics processing unit，GPU）實現溫度場的快速重建。重建算法借助粒子群優化（particle swarm optimization，PSO）確定了最優形狀參數β=0.28，實現了32×32分辨率的溫度場重建，且重建時間在50 ms以內。重建結果經紅外熱像儀驗證，空間分辨率達到8 mm，重建溫度場誤差小于0.3 ℃，滿足工業現場溫度監測需求。

3 數據處理優化與驗證

3.1 插值算法改進

傳統雙線性插值算法在溫度場重建過程中存在邊界處理困難、計算復雜度高等問題。改進后的自適應權重插值算法引入了距離加權函數，其根據待重建點與傳感器節點的空間位置關系對插值權重進行動態調整。同時，該算法還采用了基于距離反比的權重計算方法，在保持插值精度的同時顯著降低了計算量。針對邊界區域重建精度不足的問題，系統使用了虛擬節點擴展方法，該方法通過邊界溫度場梯度估計來建立虛擬測溫點，顯著改善了邊界區域的重建效果[3]。實驗數據顯示，改進算法在邊界區域的重建誤差顯著降低，從0.8 ℃降至0.3 ℃，重建時間與傳統算法相比縮短了35%。

3.2 計算效率優化

針對溫度場實時重建的效率需求，采用并行計算架構優化數據處理流程。首先，將8×8傳感器陣列數據處理任務劃分為多個并行計算單元，采用流水線結構實現數據采集、濾波以及重建過程的并行處理。其次，借助CUDA架構（一款并行計算架構）實現GPU的加速計算。將傳感器數據批量傳輸至GPU內存，利用多線程并行處理技術來顯著提升計算效率。在數據處理流程的優化方面，采用雙緩沖機制實現數據采集與處理的異步操作，從而減少了數據傳輸等待時間[4]。

計算效率優化方案解決了數據傳輸瓶頸問題，優化后GPU計算的核心利用率提升至85%，內存帶寬利用率達到78%，系統整體處理效率提升近200%。

3.3 系統性能評估

從測量精度、重建效率、穩定性等方面對系統性能進行全面評估。測量精度評估采用標準溫度源進行對比實驗，在0～100 ℃內設置10個測試點，每個測試點重復測量20次，最后利用統計參數來評估系統性能[5]。本文選擇5個典型溫度點（20 ℃、40 ℃、60 ℃、80 ℃和100 ℃）的重復性測試結果進行展示。由表1可知，標準偏差隨溫度升高呈現小幅上升趨勢，但最大偏差始終低于0.13 ℃，系統表現出良好的穩定性。實驗結果表明，系統測量精度達到±0.1 ℃，重復性優于0.05 ℃。通過優化并行計算架構，系統數據處理與溫度場重建的總耗時降至50 ms以內，滿足工業現場的實時監測需求[6-8]。

系統的長期穩定性可以通過連續運行測試進行驗證。在恒溫環境下進行為期30天的定點溫度監測，觀察系統的零點漂移現象以及靈敏度變化程度。實驗結果顯示，系統零點漂移小于0.05 ℃/月，靈敏度變化率小于0.1%/月。環境適應性測試在不同溫度條件下進行，該測試驗證了系統在5～40 ℃環境溫度范圍內穩定工作的能力。系統的抗電磁干擾能力可以通過標準電磁兼容性測試來進行驗證，實驗結果證明系統在4 kV/m的工頻電場強度下能夠保持正常工作。

4 結語

通過對傳感器布局、采樣策略以及數據處理算法等方面進行優化，溫度傳感器陣列系統的研究取得了顯著進展。實驗結果表明，優化后的系統在測量精度和計算效率方面均達到了預期目標。系統實現了±0.1 ℃的測量精度和8 mm的空間分辨率，滿足了工業現場對溫度場分布檢測的要求。相較于傳統方法，改進的非均勻采樣方法與數據處理算法顯著提升了系統響應速度與溫度場重建效率。自適應權重插值算法優化了邊界區域的重建精度，并行計算架構的應用縮短了數據處理周期。本文為溫度場分布檢測提供了實用的技術方案，在工業過程監測、設備熱管理、建筑節能等領域展現出一定的應用潛力與實用價值。

參考文獻

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