文献类型：期刊文章

作　　者：赵燕东[1,2] 陈壮[1,2] 高志涛[3] 张鑫[4] 于福满[4]

ZHAO Yandong;CHEN Zhuang;GAO Zhitao;ZHANG Xin;YU Fuman(School of Technology,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;Key Laboratory of State Forestry Administration for Forestry Equipment and Automation,Beijing 100083,China;Comprehensive Disaster Mitigation Centre,Institute of Disaster Prevention,Sanhe 065201,China;Tianjin Chuangshi Ecology and Landscape Construction Co.,Ltd.,Tianjin 300110,China)

机构地区：[1]北京林业大学工学院,北京100083 [2]林业装备与自动化国家林业局重点实验室,北京100083 [3]防灾科技学院综合减灾研究所,三河065201 [4]天津创世生态景观建设股份有限公司,天津300110

出　　处：《农业机械学报》

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFD0600901);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018317);天津市科委互联网跨界融合重大专项(16ZXHLNC00060)

年　　份：2019

卷　　号：50

期　　号：8

起止页码：257-263

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对基于驻波率(SWR)原理的土壤湿度传感器在长期工作中受温度影响的问题,提出基于二元回归分析法的温度补偿模型,利用最小二乘原理确定补偿模型的待定参数,对传感器进行温度补偿。从硬件电路和测量原理对SWR土壤湿度传感器的温漂特性进行研究。使用高低温交变湿热实验箱,在设定温度5~45℃范围内进行实验,测试结果表明,在温度补偿前该传感器测量土壤体积含水率的最大绝对误差范围为-2.65%~2.22%,其最大相对误差为29.76%,最大均方误差为2.211 9%。将SWR土壤湿度传感器输出值与PT100型温度传感器输出值进行数据融合,基于最小二乘优化计算的二元回归分析法得到温度补偿模型,其拟合的决定系数为0.998。取不同温度下的实验数据进行补偿模型的验证,结果表明,SWR土壤湿度传感器进行温度补偿后,其测量结果的最大绝对误差范围为-0.26%~0.69%,最大相对误差不超过5.23%,均方误差较补偿之前减小一个数量级,且最大均方误差为0.157%。表明采用该温度补偿模型可以有效减小温度对SWR土壤湿度传感器的影响,提高其测量结果的精度和可靠性。

关 键 词：SWR土壤湿度传感器  土壤体积含水率  最小二乘法 温度补偿

分 类 号：S24] S152.71[农业工程类]