CN103336052B - 一种室内相对湿度在线监测系统及湿度计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了环境指标监测领域的一种室内相对湿度在线监测系统及湿度计算方法。在室内相对的墙面上分别安装电动扬声器、传声器、温度传感器和压力传感器组成的声波测量系统，电动扬声器发出声音信号，被同侧的传声器检测到，然后声音信号被在室内相对墙体上的传声器接收，将接收到声音信号转变成电压信号，通过电缆输入信号调理器后进入数据采集卡换为数字信号，再通过延时算法计得出声波传播时间，算出声波在室内的传播速度。同时通过位于两墙体的压力传感器和温度传感器探针来探测室内的温度和压力。最后经主控机计算出室内的相对湿度。本发明能够准确实时的测量整个室内的平均湿度，能实时记录室内湿度的变化。

Description

一种室内相对湿度在线监测系统及湿度计算方法

技术领域

本发明属于环境指标监测领域，尤其涉及一种室内相对湿度在线监测系统及湿度计算方法。

背景技术

目前，室内相对湿度的测量方法很多，一般主要有以下几种：

1.双压法、双温法：该方法基于热力学P、V、T平衡原理，平衡时间较长，分流法是基于绝对湿气和绝对干空气的精确混合。这些设备可以做的相当精密，但却因设备复杂、昂贵，运作费时费工，主要作为标准计量之用。

2.饱和盐法：湿度测量中最常见的方法，简单易行。但饱和盐法对气液两相的平衡要求很严，对环境温度的稳定要求较高，用起来要求等很长时间去平衡，低四度点要求更长。特别在室内湿度和瓶内湿度值差值较大时，每次开启都要平衡6～8小时。

3.露点法：该方法是测量湿空气达到饱和时的温度，是热力学的直接结果，准确度高，测量范围宽。但用现代光—点原理的冷镜式露点仪价格昂贵，常和标准湿度发生器配套使用。而且当冷却表面上出现露珠的瞬间，需立即测定表面温度，但一般不易测准，而容易造成较大的测量误差。

4.干湿球法：该方法是一种间接方法，它用干湿球方程换算出湿度值，而次方程要求在湿球附近的风俗必须达到2.5m/s以上。测量误差较大。

5.吸湿法：主要是用氯化锂电阻湿度传感器来进行测量，根据氯化锂的吸湿特性和吸湿后电阻变化特性制成，但是其量程较窄，环境温度对输出影响较大，要进行温度补偿。最高使用温度为55℃，当大于55℃时，氯化锂溶液容易蒸发。为了避免氯化锂溶液发生点解，电机两端接的是交流电。且使用环境要求保持空气清洁，无粉尘、纤维等。使用条件较为苛刻。

以上的各种方法要求测量的时间较长，不能及时测量室内湿度，且测量的主要是室内局部的湿度，对整体的平均湿度测量的较少。

发明内容

针对背景技术中提到的目前室内常用的湿度检测装置存在着精度不高，测量范围较小，无法实现实时在线监测，无法实现远程监测的问题，本发明提出了一种室内相对湿度在线监测系统及湿度计算方法。

一种室内相对湿度在线监测系统，其特征在于，所述系统包括两个声学测量装置、信号调理器、功率放大器、数据采集卡、声卡和主控机；所述声学测量装置包括电动扬声器、传声器、温度传感器、压力传感器和接线盒；

其中，所述功率放大器、传声器、温度传感器和压力传感器分别和接线盒的输入端连接；所述接线盒的输出端分别与所述信号调理器和电动扬声器连接；所述信号调理器、数据采集卡和主控机顺次连接；所述功率放大器、声卡和主控机顺次连接；

所述电动扬声器用于发出声音信号；所述传声器用于将声音信号转换为电压信号；所述温度传感器用于检测室内温度；所述压力传感器用于检测室内压力；所述信号调理器用于对接收到的信号进行信号调理；所述数据采集卡用于采集用于将采集到的信号转换为数字信号并发送给主控机；所述功率放大器用于对声卡产生的声音进行放大。

所述两个声学测量装置安装于室内相对墙体同一截面上的相对位置；其中一个声学测量装置作为声音产生装置，另一个声学测量装置作为声音接收装置。

所述传声器通过电缆与所述信号调理器连接。

一种室内相对湿度计算方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤1：根据含湿量公式和气/液两相流中声速的表达式得到室内相对湿度的计算公式；

步骤2：采用时延算法来得出两个传声器之间的声波传播时间τ；

步骤3：由于两个传声器之间的距离固定并已知，计算出声波在两个传声器之间的声波传播速度c；

步骤4：将步骤3得到的声波传播速度c，根据压力传感器测得的压力P和温度传感器测得的温度T，以及通过主控机内得出室内的空气密度ρ₁、水蒸汽的密度ρ₂和压力P_S代入室内相对湿度的计算公式的系数表达式中，从而得出室内相对湿度公式中的计算系数A、B和C，进而通过室内相对湿度公式计算出室内相对湿度。

所述步骤1中，根据含湿量公式和气/液两相流中声速的表达式得到室内相对湿度的计算公式的具体过程为：

$c=c_1{\left\{\frac{[{\mathrm{\α\ρ}}_1+(1-\mathrm{\α}+C_R){\mathrm{\ρ}}_2]{\mathrm{\ρ}}_1}{(1-\mathrm{\α}){\mathrm{\ρ}}_2(1+C_R-\mathrm{\α}{C}_R){\mathrm{\ρ}}_1+\mathrm{\α}{C}_R{\mathrm{\ρ}}_2}\right\}}^{\frac{1}{2}}---\left(2\right)$

其中，c为介质中声波的传播速度，单位：米/秒；ρ₁为空气的密度，单位：千克/立方米；ρ₂为水蒸气的密度，千克/立方米；C_R为附加质量系数；P_S为同温同压下的饱和湿蒸汽中水蒸气饱和分压力，单位：帕斯卡；P为压力传感器测得的压力；T是温度传感器测得的温度，单位：摄氏度；为室内相对湿度；其中γ为气体的绝热指数；R为气体摩尔质量；

对于某个测试对象，其室内的空气和水蒸气的密度可由压力和温度求得。对于室内，由于空气流动性较小，所以可以取C_R→∞，γ为常数；故当温度和压力已知时，声波的传播速度取决于室内的相对湿度，从而联立（1）和（2）得出关于室内相对湿度的计算公式：

其中，系数A、B、C均为相对湿度的计算系数；系数的表达式是：

$A=155500P_s^2{\mathrm{\ρ}}_{1}c({\mathrm{\ρ}}_1{\mathrm{\ρ}}_2{c}^2+{\mathrm{\ρ}}_2{C}_R{c}^2-{\mathrm{\ρ}}_1^2{c}_1^2-{\mathrm{\ρ}}_1{\mathrm{\ρ}}_2{c}_1^2-2{\mathrm{\ρ}}_1{{\mathrm{\ρ}}_2{C}_{R}c}_1^2)$

$-25000{\mathrm{\ρ}}_1^3{\mathrm{\ρ}}_2{P}_s^2(c^2+c^2{C}_R-c_1^2-C_R{c}_1^2)$

$+96721P_s^2{c}^2(-{\mathrm{\ρ}}_2{C}_R{c}^2+{\mathrm{\ρ}}_1^2{c}_1^2+{\mathrm{\ρ}}_1{\mathrm{\ρ}}_2{C}_R{c}_1^2);$

$B=50000{\mathrm{\ρ}}_1^3{\mathrm{\ρ}}_2{P}_{s}P(c+C_R{c}^2-c_1^2-C_R{c}_1^2)+155500{\mathrm{\ρ}}_1{P}_s\mathrm{Pc}(-{\mathrm{\ρ}}_1{\mathrm{\ρ}}_2{c}^2$

$-{\mathrm{\ρ}}_2{C}_R{c}^2+{\mathrm{\ρ}}_1^2{c}_1^2+2{\mathrm{\ρ}}_1{\mathrm{\ρ}}_2{C}_R{C}_1^2);$

$C=250000{\mathrm{\ρ}}_1^3{\mathrm{\ρ}}_2{P}^2(c_1^2-C_R{c}^2-{\mathrm{\ρ}}_1{c}^2+{\mathrm{\ρ}}_1{C}_R{c}_1^2);$

其中，c为介质中声波的传播速度，单位：米/秒；ρ₁为空气的密度，单位：千克/立方米；ρ₂为水蒸气的密度，千克/立方米；C_R为附加质量系数；P_S为同温同压下的饱和湿蒸汽中水蒸气饱和分压力，单位：帕斯卡；P为压力传感器测得的压力；T是由温度传感器测得的温度，单位：摄氏度；为室内相对湿度；其中γ为气体的绝热指数；R为气体摩尔质量；

所述采用时延算法来得出两个传声器之间的声波传播时间τ的过程为：

步骤201：将输入信号x(n)通过正交变换矩阵变换向量s(n)，即s(n)=T_DCT(i,j)x(n)；所述变换矩阵为：

其中，i为变换矩阵的行数；j为变换矩阵的列数；N为采样点的个数；

步骤202：采用改进的LMS算法公迭代得到滤波器权系数向量ω(n)；具体过程为：

步骤a：给定初始滤波器权系数向量ω(1)、初始时刻的误差值e(0)和初始自适应调整步长σ(1)；

步骤b：根据公式（4）和（5）迭代得到滤波器权系数ω(n)；

e(n)=d(n)-s(n)ω^T(n)（4）

ω(n+1)=ω(n)+σ(n)e(n)s(n)（5）

其中， $\mathrm{\&sigma;}(n+1)=(1-\mathrm{\&lambda;})\mathrm{\&sigma;}\left(n\right)+\mathrm{\&lambda;}{[e\left(n\right)e(n-1)+\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&epsiv;}\left(k\right)e^2(n-k)]}^2;$ N为采样点的个数，e(n)为此时刻的误差值；d(n)为目标值，即期望输出值；s(n)为经过离散余弦变换后的输入向量，ω(n)为滤波器权系数向量，σ(n)为自适应调整步长，λ决定步长受瞬时误差功率的影响程度，0<λ<1控制算法的失调和收敛速度；ε(k)为遗忘加权因子，ε(i)的表达式为：k=0，1，2，…，n-1；控制加权因子的衰减速度；

步骤c：判断误差值e(n)是否小于等于设定的误差值，如果不满足，则继续执行步骤b；如果满足，则输出滤波器权系数ω(n)；

步骤203：对滤波器权系数ω(n)通过峰值检测求得声波的传播时间τ。

所述声波传播速度c的计算公式为：

$c=\frac{L}{\mathrm{\&tau;}}$

其中，L为测点距离，单位：米；τ为声波传播时间。

本发明的有益效果为：利用声波在湿空气中传播速度的变化，来计算室内声速的高低，同时由温度传感器和压力传感器测得室内的温度和压力，然后通过计算室内相对湿度的计算式，来得出室内的相对湿度，实时在线监测，真实反映室内的平均相对湿度，降低了运营成本。

附图说明

图1为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统示意图；

图2为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统安装位置图；

图3为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统时延算法流程图；

图4为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统运行流程图；

图5为室内相对湿度在线监测系统工作原理图；

图6为室内相对湿度在线监测系统工作原理图；

其中，1-被测室内；2-电动扬声器；3-传声器；4-温度传感器；5-压力传感器；6-主控机；7-操作人员；8-第一声学测量装置；9-第二声学测量装置。

具体实施方式

下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

图1为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统示意图。图1中，所述系统包括两个声学测量装置、信号调理器、功率放大器、数据采集卡、声卡和主控机；所述声学测量装置包括电动扬声器2、传声器3、温度传感器4、压力传感器5和接线盒；所述功率放大器、传声器3、温度传感器4和压力传感器5分别和接线盒的输入端连接；所述接线盒的输出端分别与所述信号调理器和电动扬声器2连接；所述信号调理器、数据采集卡和主控机6顺次连接；所述功率放大器、声卡和主控机6顺次连接；

其中，所述电动扬声器2用于发出声音信号；所述传声器3用于将声信号转换为电压信号；所述温度传感器4用于检测室内温度；所述压力传感器5用于检测室内压力；所述信号调理器用于对接收到的信号进行滤波和放大；所述数据采集卡用于采集信号，将采集到的信号发送给主控机6；所述功率放大器用于对声卡产生的声音进行放大。

图2为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统安装位置图。图2中，所述两个声学测量装置安装于室内相对墙体同一截面1-1上的相对位置；其中一个声学测量装置作为声音产生装置，另一个声学测量装置作为声音接收装置。

图3为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统时延算法流程图。图3中，所述采用时延算法来得出两个传声器之间的声波传播时间τ的过程为：

步骤301：将输入信号x(n)通过正交变换矩阵变换向量s(n)，即s(n)=T_DCT(i,j)x(n)；所述变换矩阵为：

其中，i为变换矩阵的行数；j为变换矩阵的列数；N为采样点的个数；

步骤302：采用改进的LMS算法公迭代得到滤波器权系数向量ω(n)；具体过程为：

步骤a：给定初始滤波器权系数向量ω(1)、初始时刻的误差值e(0)和初始自适应调整步长σ(1)；

步骤b：根据公式（4）和（5）迭代得到滤波器权系数ω(n)；

e(n)=d(n)-s(n)ω^T(n)（4）

ω(n+1)=ω(n)+σ(n)e(n)s(n)（5）

其中， $\mathrm{\&sigma;}(n+1)=(1-\mathrm{\&lambda;})\mathrm{\&sigma;}\left(n\right)+\mathrm{\&lambda;}{[e\left(n\right)e(n-1)+\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&epsiv;}\left(k\right)e^2(n-k)]}^2;$ N为采样点的个数，e(n)为此时刻的误差值；d(n)为目标值，即期望输出值；s(n)为经过离散余弦变换后的输入向量，ω(n)为滤波器权系数向量，σ(n)为自适应调整步长，λ决定步长受瞬时误差功率的影响程度，0<λ<1控制算法的失调和收敛速度；ε(k)为遗忘加权因子，ε(i)的表达式为：k=0，1，2，…，n-1；控制加权因子的衰减速度；

步骤c：判断误差值e(n)是否小于等于设定的误差值，如果不满足，则继续执行步骤b；如果满足，则输出滤波器权系数ω(n)；

步骤303：对滤波器权系数ω(n)通过峰值检测求得声波的传播时间τ。

图4为本发明提供的室内相对湿度在线监测系统运行流程图。图4中，所述系统工作时，主控机控制声卡产生声音信号，并通过功率放大器对声音信号进行放大，然后传送给电动扬声器发出声音，被同一侧的传声器检测到，然后声波经过室内传播到相对墙体并被对侧墙体的传声器接收；对侧墙体的传声器将声信号转换为电压信号，并通过信号调理器滤波和放大，数据采集卡经过接线盒的输入端采集到这些信号；同时位于下方的温度传感器和压力传感器会测得室内的温度和压力，经过接线盒的输入端被数据采集卡得到；主控机将获得的信号进行分析，通过时延算法来得出两个传声器之间的声波传播时间。由于两个传声器之间的距离固定并已知，计算出声波在两个传声器之间的传播速度。同时压力传感器可以测得室内的压力，温度传感器可以测得室内的温度，根据测得的压力P和温度T，通过主控机内的软件可以得出室内的空气密度ρ₁、水蒸汽的密度ρ₂和压力P_S，将室内的空气、水蒸气的密度和压力值代入A、B、C的表达式中，从而得出计算公式中的A、B、C三个参数，进而计算出相对湿度并在主控机显示窗口进行显示。

图5和图6为室内相对湿度在线监测系统工作原理图。图5中，声音信号由位于安装截面上布置的第一声学测量装置8发出，被布置在相对墙体的第二声学测量装置9测到。通过声波传播时间的测量，可以用来确定声波在传播路径上的平均速度。图6中，声音信号由位于安装截面上布置的第二声学测量装置9发出，被布置在相对墙体的第一声学测量装置8测到。为了提高精度，对图5和图6中两次测量的结果取加权平均值。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种室内相对湿度计算方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤1：根据含湿量公式和气/液两相流中声速的表达式 $c=c_1{\left\{\frac{[\mathrm{\&alpha;}{\mathrm{\&rho;}}_1+(1-\mathrm{\&alpha;}+C_R){\mathrm{\&rho;}}_2]{\mathrm{\&rho;}}_1}{(1-\mathrm{\&alpha;}){\mathrm{\&rho;}}_2(1+C_R-\mathrm{\&alpha;}{C}_R){\mathrm{\&rho;}}_1+\mathrm{\&alpha;}{C}_R{\mathrm{\&rho;}}_2}\right\}}^{\frac{1}{2}},$ 其中，c为介质中声波的传播速度，单位：米/秒；ρ₁为空气的密度，单位：千克/立方米；ρ₂为水蒸气的密度，千克/立方米；C_R为附加质量系数；P_S为同温同压下的饱和湿蒸汽中水蒸气饱和分压力，单位：帕斯卡；P为压力传感器测得的压力；T是温度传感器测得的温度，单位：摄氏度；为室内相对湿度；其中γ为气体的绝热指数；R为气体摩尔质量；得到室内相对湿度的计算公式；

步骤2：采用时延算法来得出两个传声器之间的声波传播时间τ；

步骤3：由于两个传声器之间的距离固定并已知，计算出声波在两个传声器之间的声波传播速度c；

步骤4：将步骤3得到的声波传播速度c，根据压力传感器测得的压力P和温度传感器测得的温度T，以及通过主控机内得出室内的空气密度ρ₁、水蒸汽的密度ρ₂和压力P_S代入室内相对湿度的计算公式的系数表达式中，从而得出室内相对湿度公式中的计算系数A、B和C，进而通过室内相对湿度公式计算出室内相对湿度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述室内相对湿度的计算公式：

其中，系数A、B、C均为相对湿度的计算系数；系数的表达式是：

$\begin{array}{c}A=155500P_s^2{\mathrm{\&rho;}}_{1}c({\mathrm{\&rho;}}_1{\mathrm{\&rho;}}_2{c}^2+{\mathrm{\&rho;}}_2{C}_R{c}^2-{\mathrm{\&rho;}}_1^2{c}_1^2-{\mathrm{\&rho;}}_1{\mathrm{\&rho;}}_2{c}_1^2-2{\mathrm{\&rho;}}_1{\mathrm{\&rho;}}_2{C}_R{c}_1^2)\\ -25000{\mathrm{\&rho;}}_1^3{\mathrm{\&rho;}}_2{P}_s^2(c^2+c^2{C}_R-c_1^2-C_R{c}_1^2)\\ +96721P_s^2{c}^2(-{\mathrm{\&rho;}}_2{C}_R{c}^2+{\mathrm{\&rho;}}_1^2{c}_1^2+{\mathrm{\&rho;}}_1{\mathrm{\&rho;}}_2{C}_R{c}_1^2)\end{array};$

$\begin{array}{c}B=50000{\mathrm{\&rho;}}_1^3{\mathrm{\&rho;}}_2{P}_{s}P(c+C_R{c}^2-c_1^2-C_R{c}_1^2)+155500{\mathrm{\&rho;}}_1{P}_s\mathrm{Pc}(-{\mathrm{\&rho;}}_1{\mathrm{\&rho;}}_2{c}^2\\ -{\mathrm{\&rho;}}_2{C}_R{c}^2+{\mathrm{\&rho;}}_1^2{c}_1^2+2{\mathrm{\&rho;}}_1{\mathrm{\&rho;}}_2{C}_R{c}_1^2\end{array};$

$C=250000{\mathrm{\&rho;}}_1^3{\mathrm{\&rho;}}_2{P}^2(c_1^2-C_R{c}^2-{\mathrm{\&rho;}}_1{c}^2+{\mathrm{\&rho;}}_1{C}_R{c}_1^2);$

其中，c为介质中声波的传播速度，单位：米/秒；ρ₁为空气的密度，单位：千克/立方米；ρ₂为水蒸气的密度，千克/立方米；C_R为附加质量系数；P_S为同温同压下的饱和湿蒸汽中水蒸气饱和分压力，单位：帕斯卡；P为压力传感器测得的压力；T是由温度传感器测得的温度，单位：摄氏度；为室内相对湿度；其中γ为气体的绝热指数；R为气体摩尔质量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用时延算法来得出两个传声器之间的声波传播时间τ的过程为：

步骤201：将输入信号x(n)通过正交变换矩阵变换向量s(n)，即s(n)＝T_DCT(i,j)x(n)；所述变换矩阵为：

其中，i为变换矩阵的行数；j为变换矩阵的列数；N为采样点的个数；

步骤202：采用改进的LMS算法公迭代得到滤波器权系数向量ω(n)；具体过程为：

步骤a：给定初始滤波器权系数向量ω(1)、初始时刻的误差值e(0)和初始自适应调整步长σ(1)；

步骤b：根据公式(4)和(5)迭代得到滤波器权系数ω(n)；

e(n)＝d(n)-s(n)ω^T(n)(4)

ω(n+1)＝ω(n)+σ(n)e(n)s(n)(5)

其中， $\mathrm{\&sigma;}(n+1)=(1-\mathrm{\&lambda;})\mathrm{\&sigma;}\left(n\right)+\mathrm{\&lambda;}{[e\left(n\right)e(n-1)+\underset{k=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&epsiv;}\left(k\right)e^2(n-k)]}^2;$ N为采样点的个数，e(n)为此时刻的误差值；d(n)为目标值，即期望输出值；s(n)为经过离散余弦变换后的输入向量，ω(n)为滤波器权系数向量，σ(n)为自适应调整步长，λ决定步长受瞬时误差功率的影响程度，0<λ<1控制算法的失调和收敛速度；ε(k)为遗忘加权因子，ε(k)的表达式为：k＝0，1，2，…，n-1；控制加权因子的衰减速度；T表示矩阵转置；

步骤c：判断误差值e(n)是否小于等于设定的误差值，如果不满足，则继续执行步骤b；如果满足，则输出滤波器权系数ω(n)；

步骤203：对滤波器权系数ω(n)通过峰值检测求得声波的传播时间τ。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述声波传播速度c的计算公式为：

$c=\frac{L}{\mathrm{\&tau;}}$

其中，L为测点距离，单位：米；τ为声波传播时间，单位：秒。