CN111982194B - 一种无线压力温度一体化传感器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无线压力温度一体化传感器，其特征在于，至少包括第一壳体(1)和第二壳体(2)，所述第一壳体(1)和所述第二壳体(2)之间设置有以可拆卸的方式卡固在所述第一壳体(1)的开口位置的支架(3)，所述支架(3)与第二壳体(2)中间设置有至少一个PCB传感器(4)，所述PCB传感器(4)由至少一个MCU处理器、至少一个压力传感器和至少一个温度传感器集成构成，所述PCB传感器(4)通过NB‑IOT通讯装置(7)与云服务器连接。本发明的结构简单，小型化，相对于传统石油化工领域使用的压力、温度测量传感器，体积至少缩小了1倍。本发明通过国家本安防爆认证的Ex(ia)IIB T4标准，可使用在易燃易爆的环境中。

Description

一种无线压力温度一体化传感器

技术领域

本发明涉及防爆传感技术领域，尤其涉及一种无线压力温度一体化传感器。

背景技术

NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网(LPWAN)。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。据说NB-IoT设备电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。基于NB-IoT无线通讯的温度压力传感器广泛应用于各个行业。

例如，专利文献CN109238372A公开了一种高灵敏度支持NB-IoT的温度湿度计，包括干球石英晶体探头、湿球石英晶体探头、贮水槽及引水纤维件、微型风扇、卫星导航系统天线、卫星导航系统模块、ASIC、NB-IoT芯片、NB-IoT天线、锂离子充电电池及充电接口、显示及设置面板；该发明依托温度测量精确度达到1mK的干球温度和湿球温度、高精度的数字化的空气焓湿图、卫星导航系统提供的大气压力修正、高精度的三次多项式曲线的插入算法，相对湿度的计算值达5位有效数字，显示值4位有效数字，足以显示室内湿度的动态变化，足以通过空调、去湿机、加湿机、控制室内温度湿度的动态变化。其通过利用NB-IoT芯片来实现温度信息的传输，但是不能够用于防爆技术领域。

例如，专利文献CN110212643A公开了一种基于NB-IoT技术的变电站SF6气体状态监测系统，其能够在远端实时监测SF6气体状态，有助于为设备安全运行提供一种切实可行的故障预警方案，提高工作水平和工作质量，为智能运检的设备运行大数据工作做准备。本发明包含位于远方终端的监测终端单元、用于传输监测终端单元的数据至后端数据存储单元的通信信道单元以及与数据存储单元连接且用于展示数据的数据展示单元；所述监测终端单元包含加装在变电站SF6密度继电器上的温度传感器加装组件，所述温度传感器加装组件包含温度压力传感器；所述温度压力传感器内设置有NB-IoT模块；温度压力传感器与就地显示仪通过NB-IoT模块无线通讯；所有就地显示仪与通信信道单元的无线通讯网无线连接。该发明虽然能够用于涉及温压力的气体检测，但是，该发明体积大且不具有防爆壳体，对于易爆炸的领域无法实现有效的防爆效果。

但是，仅设置NB-IoT技术的压力传感器依然无法摆脱受温度影响的测量准确度偏差的问题。当前的现有技术中，压力传感器的测量准确度取决于其温度。通常，在0℃-90℃的温度范围内，准确度是最佳的，并且误差范围减小。当传感器非常冷时，温度低于0℃，或者非常热，温度高于90℃时，误差范围会变大很多。

例如，专利文献CN108699991A公开了一种用于校准位于内燃发动机的进气管线中的至少一个压力传感器的校准方法，其中，根据等式Cr(T1)＝Pcap(T1)—Pref(T1)，通过初始校准补偿(Cr(T1))在初始温度(Tl)下在发动机停止的情况下校准所述至少一个压力传感器，所述发动机是停止的，Pcap(T1)是由所述至少一个压力传感器测量的压力测量值，Pref(T)是参考压力，所述至少一个压力传感器的测量值是通过由此计算的初始校准补偿(Cr(Tl))被校准的。在发动机运行期间，在给定温度(T)下，通过乘数校正因子，依据所述至少一个压力传感器的温度(T)，基于所述初始校准补偿(Cr(T1))来调整校准补偿(Cr(T))。

如上所示，当前现有技术中对于压力传感器的校准，以智能计算为基础来实现。然而，智能计算能够校准的应用环境有限。对于极限环境，例如高温、极低温等石油油田等所在的恶劣环境，由于智能计算模型存储较少极端环境的校准数据，无法对于极端环境的压力传感器进行准确校准。如何提供一种不受极端环境影响的压力传感器的校准方法，甚至监测压力传感器的准确度是没有解决的技术问题。

此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。

发明内容

针对现有技术之不足，本发明提供一种无线压力温度一体化传感器，所述传感器内的测量压力和温度的传感器是一体化设置的，其特征在于，至少包括第一壳体和第二壳体，所述第一壳体和所述第二壳体之间设置有以可拆卸的方式卡固在所述第一壳体的开口位置的支架，所述支架与第二壳体中间设置有至少一个PCB传感器，所述PCB传感器由至少一个MCU处理器、至少一个压力传感器和至少一个温度传感器集成构成一体化结构，所述PCB传感器通过第一NB-IOT模组与云服务器连接。

优选的，所述PCB传感器由支架的第二表面的至少两个支柱以卡槽的方式限定位置。

优选的，所述支架的第一表面分部有长度不完全相同的至少两个支柱，至少两个支柱将电源和至少一个第一NB-IOT模组抵接以将电源和至少一个第一NB-IOT模组以不可移位的方式限定在第一壳体的腔体内。

优选的，所述无线压力温度一体化传感器还包括至少一个压力传感校正器，所述压力传感校正器通过第二NB-IOT模组以无线的方式向云服务器发送压力的标准数据，从而云服务器基于标准数据对用于将实时采集的压力数据进行校准的校准模型进行优化。本发明的压力传感校正器，由于具有不受环境温度影响的特点，从而能够获得更准确的压力数据，并且耐低温、耐腐蚀。因此，将压力传感校正器的压力数据与PCB传感器监测压力数据进行比较，能够及时纠正压力数据的校准模型，有利于减少压力数据受到的温度影响。

优选的，所述云服务器至少包括数据处理模块和数据校正模块，所述数据处理模块基于预设的校准模型对接收的实时的压力数据进行校准以得到校准数据，所述数据校正模块按照预设的时间间隔启动所述压力传感校正器以采集压力的标准数据，所述数据校正模块基于同时间段的标准数据与校准数据的平均误差来判断所述校准模型的准确率，有利于及时发现校准模型的偏差，从而保持压力数据的校准正确率，避免校准模型的偏差逐渐增大的缺陷。

优选的，在压力的标准数据与校准数据的平均误差大于预设阈值的情况下，云服务器中的数据校正模块进行校准模型的优化。有利于及时更新校准模型，保持压力数据的准确性。在校准模型持续数次无法对数据校准的情况下，或者校准模型明显异常的情况下，即压力数据异常的情况下，及时更换PCB传感器。

优选的，至少一个压力传感校正器设置在所述无线压力温度一体化传感器的壳体内或者壳体外，所述压力传感校正器至少包括第一换能装置、第二换能装置和至少一个共振体，其中，共振体以接触和/或非接触的方式设置在所述第一换能装置和所述第二换能装置之间，所述第一换能装置将由压力转换形成的振动信息发射至所述共振体使得所述共振体产生振动频率，所述第二换能装置接收的所述共振体的振动频率信息，并且根据所述振动频率信息与压力具有关联的对应关系。如此设置，有利于压力传感校正器基于共振体来进行压力的关联确认。共振体的振动频率受温度、湿度等环境因素较小，且寿命长，损坏概率低，更有利于对PCB传感器的压力数据以及校准模型进行监测。

优选的，所述第二换能装置将共振体的振动频率信息中的频率峰值与标准数据计算模型中的指定峰值进行比较以确定峰值偏移，至少一个与所述第二换能装置建立数据连接的处理器/云服务器基于所述峰值偏移来获得预期关联的压力的标准数据。

本发明还提供一种压力温度一体化传感器，至少包括一个PCB传感器，所述PCB传感器由至少一个MCU处理器、至少一个压力传感器和至少一个温度传感器集成构成一体化结构，所述压力传感器至少包括第一换能装置、第二换能装置和至少一个共振体，其中，共振体以接触和/或非接触的方式设置在所述第一换能装置和所述第二换能装置之间，所述第一换能装置将由压力转换形成的振动信息发射至所述共振体使得所述共振体产生振动频率，所述第二换能装置接收的所述共振体的振动频率信息，并且根据所述振动频率信息与压力具有关联的对应关系。如此设置的一体化传感器，由于共振体受到的温度、湿度等环境因素较小，振动频率稳定，其压力数据稳定，不需要校准模型进行校准，仅需要定期进行准确度的监测即可。因此，在使用该压力温度一体化传感器能够减少校准的数据的计算处理环节，减少数据内存。

本发明还提供一种压力传感器的校正方法，其特征在于，所述方法至少包括：基于校准模型将实时采集的压力数据校准为校准数据，将通过由压力转换形成的振动信息发射至共振体的方式获得的所述共振体的振动频率接收为具有峰值位移的振动频率信息，根据所述振动频率信息与压力具有关联的对应关系确定压力的标准数据，基于同时间段的压力的标准数据与校准数据的平均误差来判断所述校准模型是否进行校正。本发明的校正方法，能够对校准模型进行及时校正，避免校准模型与当前环境影响不匹配的缺陷，有利于得到准确的压力温度数据。

附图说明

图1是本发明的拆分结构示意图；

图2是本发明的组合结构示意图；

图3是PCB传感器的电连接结构示意图；

图4是压力传感校正器的结构示意图；

图5是其中一种压力传感校正器的振动频率示意图。

附图标记列表

1：第一壳体；2：第二壳体；3：支架；4：PCB传感器；5：防水组件；6：密封圈；8：电源；9：压固组件；11：保护壳；12：第一换能装置，13：共振体；14：第二换能装置；20：云服务器；21：数据处理模块；22：数据校正模块；23：数据库；30：振动数据处理器；41：MCU处理器；42：温度传感器；43：压力传感器；71：第一NB-IOT模组；72：第二NB-IOT模组；73：第三NB-IOT模组。

具体实施方式

下面结合附图进行详细说明。

本发明提供一种压力温度一体化传感器，也可以是一种具有校准机制的压力温度一体化传感器，或者是一种压力温度一体化传感器的校准方法及系统。

本发明提供一种NB-IOT无线防爆压力温度一体化传感器，如图1和图2所示，至少包括第一壳体1和第二壳体2。第一壳体1与第二壳体2以卡固的方式套接。第一壳体1内设置至少一个电源8。电源8的形状与第一壳体1的内侧形状相适配。至少一个第一NB-IOT模组71与电源8连接。第一NB-IOT模组71设置在电源8与第一壳体1内侧之间的空间内以避免移位。

第二壳体2的封闭端呈凸出的螺纹凸起，以便于NB-IOT无线防爆压力温度一体化传感器通过螺纹固定在指定位置。

至少一个支架3嵌套在第一壳体1的开口端。朝向第一壳体1的支架3的第一侧面设置有用于卡固电源8的至少一个第一卡柱。其中，至少一个第一卡柱上设置有用于卡固第一NB-IOT模组71的延伸槽。在支架3与第一壳体1嵌套的情况下，支架3通过第一侧面的第一支柱将电源8和第一NB-IOT模组71分别卡固在第一壳体1内。有利于避免电源8和第一NB-IOT模组71的移位，从而维持第一NB-IOT模组71的电信号稳定和通讯信号稳定。其中，电源8包括大容量的蓄电池和锂电池。电源8与支架3之间设置有至少一个压固组件9以用于固定电池和减缓振动。优选的，压固组件9为EVA泡棉，有利于在第一壳体1和支架3振动时吸收振动能量，降低电源8的振动频率，从而保护电源8。本发明的支架3余第一壳体和第二壳体的结构设置，使得PCB传感器能够嵌在支架3中二补占用多余的空间，本发明的一体式传感器的体积明显缩小。

支架3的第二侧面朝向第二壳体2。第二侧面设置有分布位置与PCB传感器相适配的至少一个第二卡柱。第二卡柱的轴线与支架33的径向面垂直。PCB传感器由防水组件5包覆。在第一壳体1与第二壳体2通过螺旋机构连接时，支架3的外侧面同时与第二壳体2内侧面接触。设置在支架3第二侧面的第二支柱间的PCB传感器处于第二壳体2内。有利于PCB传感器的防震和防水保护。

防水组件5为防水硅胶，既能够对PCB传感器进行防水，又能够减少PCB传感器的振动频率，避免PCB传感器由于振动而损坏。PCB传感器为能够同时测量待测容器或管道内的压力和温度信息的PCB封装装置。优选的，PCB传感器至少封装有压力传感芯片、温度传感芯片和转换放大电路，用于将传感信号放大。

第一NB-IOT模组71与PCB传感器通过贯穿支架3的线路连接，从而第一NB-IOT模组71能够接收温度信号和压力信号。第一NB-IOT模组71将接收到的温度信号和压力信号发送至云服务器的第一NB-IOT模组71。

本发明通过设置第一NB-IOT模组71和大容量锂电池来取代现有技术中的外接转换模块，实现了数据的远程传输，一方面完全避免了布线，减小了对传感器内部件的影响，保证了数据精度，另一方面传感器的密闭性更好。通过对传感器内部电路及功耗的处理，获得国家的防爆认证，具有覆盖范围广，适应各种工作环境，寿命长、功耗低等特点。

如图3所示，本发明的能够监测温度和压力信息的一体化的PCB传感器至少包括MCU处理器41、压力传感器42和温度传感器43。MCU处理器41分别与压力传感器42和温度传感器43电连接。其中，MCU处理器41、压力传感器42和温度传感器43通过封装的方式集成为一体化结构的集成芯片，形成能够同时测量温度和压力的传感芯片，不占用多余的空间，体积微小。其中，MCU处理器41为微型处理器或者微型芯片。温度传感器和压力传感器为微型传感器，从而能够集成和封装在微型的电路板上，形成芯片大小的压力温度传感器。MCU处理器41与第一NB-IOT模组71连接，用于以无线的方式传输压力传感器和温度传感器采集的数据信息。

其中，与MCU处理器连接的串口包括压力温度传感器的串口、NB-IOT模组通讯端口、烧录端口和电池检测端口。本发明的NB-IOT无线防爆压力温度一体化传感器，通过传感器集成，可同时测定容器或管道介质的压力和温度。本发明的结构简单，小型化，相对于传统石油化工领域使用的压力、温度测量传感器，体积至少缩小了1倍。本发明通过国家本安防爆认证的Ex(ia)IIB T4标准，可使用在易燃易爆的环境中。在压力温度一体化传感器处于运行状态时，其最高温度不高于所在环境温度10℃。即，压力温度一体化传感器的工作温度与环境温度的温差不大于10度，有利于压力传感器的稳定测量。

优选的，本发明的无线压力温度一体化传感器还包括用于校正压力传感器的压力传感校正器。压力传感校正器可以设置在压力温度一体化传感器的壳体内或者壳体外。压力传感校正器不受温度的影响，能够在极高温、高温或者极低温的情况下得到准确的压力的标准数据。压力传感校正器设置有至少一个第二NB-IOT模组72，用于与云服务器20连接以发送与标准数据关联的振动频率信息。云服务器20基于标准数据对压力传感器的数据进行校准。优选的，在压力传感器损坏失去采集压力数据的情况下，压力传感校正器甚至能够替代压力温度一体化传感器进行温度和压力数据的采集，从而给与足够的时间来满足压力温度一体化传感器的修复或更换。

优选的，如图4所示，压力传感校正器至少包括第一换能装置12、共振体13和第二换能装置14。共振体13设置在第一换能装置12、共振体13和第二换能装置14之间。第一换能装置12将压力转换为能够引起共振体振动的振动信号。第一换能装置12与共振体13接触，从而共振体基于第一换能装置12的振动信号在一个频率或多个频率下产生共振响应。第二换能装置14将采集共振体13的振动频率信息转换为第三类数据或直接将振动频率信息发送至振动数据处理器30。第三类数据例如是电压数据等。采集振动频率信息的方法至少包括共振超声光谱法(RUS)，共振声光谱法(RAS)，扫频声干涉法(SFAI)等，也可以是其他能够应用的频率采集和频率响应方法。例如，共振超声光谱法(RUS)能够用于确定以平行六面体，圆柱体，球体或其他定义明确的几何形状提供的合金，陶瓷和矿物样品的弹性模量，从而得到振动频率信息。振动数据处理器30用于缓存振动频率数据、整理振动频率信息并且基于振动频率信息和标准数据计算模型得到压力的标准数据。振动数据处理器30通过第二NB-IOT模组72将标准数据发送至云服务器20。

其中，共振体与第一换能装置13或第二换能装置14接触，也可以不接触。例如，当振动信息为机械振动时，接触方式能够将振动信息传递至共振体，使得共振体产生对应的振动频率。当振动频率可以被远程激励和测量时，共振体13可以通过非接触的方式设置在第一换能装置12、共振体13和第二换能装置14之间。非接触的方式包括超声波触发的振动、激光触发的振动等等。非接触设置的优势在于，对于易爆炸的监测环境，非接触的方式不具有受到爆炸环境影响而出现接触断开的缺陷，即受到爆炸的影响较小。例如，当压力传感器将在侵蚀性介质中使用时，第一换能装置发出的振动信号/共振响应可以通过窗户被发送和监测，从而避免压力传感校正器的其他器件被腐蚀导致的得到的信号损失。

第一换能装置为能够将压力转换为能够引起共振体振动的电信号、激光、机械振动、超声波等振动信号。例如，第一换能装置可以是发射器，第二换能装置为接收器，将电压信号转换为振动信号。第一换能装置还可以是激光器，电磁声换能器(EMAT)，光学设备，投影设备等。第一换能装置与第二换能装置可以相同，也可以不同。

共振体可以是实心的，也可以是空心的。优选的，当共振体为空心的中空结构时，对压力的变化更敏感。空心的共振体的壁厚度可以是大约0.1mm至大约5mm。例如，大约0.25mm至大约4mm，大约0.5mm至大约3mm或大约0.75mm至大约2mm。较薄的外壳可能与较低的共振频率相关。

共振体的形状不限于球体、椭圆体，还可以是规则凸多面体、柏拉图式固体、棱柱、平行六面体或圆环等。共振体的尺寸不具有限制，可以根据需要设置，优选的，较小的共振体更容易与较高的频率关联。例如，当共振体是球形时，球形的外径可以为约0.1mm至约5cm。

共振体的材料不具有限制性，只要能够对振动信息产生共振即可，且能够与压力产生变化关联即可。共振材料不受限制的优势在于，能够根据极限环境选择振动频率不受温度影响的材料来制作共真题，从而得到较准确的压力传感校正器。共振体可以由金属，金属合金，陶瓷，玻璃，晶体材料或任何其他硬固体材料或其混合物形成。通过对适宜材料的选择，本发明的压力传感校正器还适于在约25℃至约300℃之间的温度或更低的温度下工作。例如，本发明的压力传感校正器可以在低至约-73℃的温度下使用(例如，在北极条件或其他行星条件下)。

振动信号可以包括范围从大约25kHz到大约1000kHz或其任何子范围的频率。振动信号可以在整个范围内连续变化，并且可以使用任何合适的方法或波形来施加。例如，振动信号可以从低频扫描到高频。振动信号也可以从高频扫频到低频。

优选的，第二换能装置14能够不通过振动数据处理器30直接将振动频率信息通过第二NB-IOT模组72发送至云服务器20，是振动频率信息在云服务器中计算得到压力的标准数据。如此设置的优势在于，减少压力传感校正器的数据处理量，将数据计算的过程转移至云服务器。

云服务器20至少包括用于接收数据的第三NB-IOT模组73、数据处理模块21、数据校正模块22和数据库23。数据处理模块21用于对实时采集的温度数据、压力数据和压力传感校正器发送的振动频率数据进行数据整理和计算。数据校正模块22至少存储有标准数据计算模型和校准模型。数据库23用于存储云服务器接受的所有数据信息。数据处理模块21、数据校正模块22和数据库23均可以是服务器、处理器、专用集成芯片、服务器群组中的一种或几种。

数据校正模块22通过数据处理模块21发送的振动频率信息和标准数据计算模型计算得到标准数据。即，数据校正模块22将共振体的振动频率信息的峰位置与标准峰位置进行对比，通过峰的位移来得到关联的表示压力的标准数据。

建立标准数据计算模型的方法包括：

将若干种已知压力值的负载分别通过第一换能装置对共振体施加振动信息，得到对应的振动频率的频率变化。例如，如图5所示，在共振频谱中，x轴表示施加到共振体的声频范围，而y轴显示了共振体对这些波的响应幅度(以伏特为单位)。当共振导致共振体以相对较高的幅度振动时，会在每个共振频率的共振频谱中产生一个峰值。当负载的压力变化时，峰值的位移会发生偏移。将峰值的位移并与已知的压力相关联，形成了标准数据计算模型。从而，在得到共振体的振动频率信息时，通过峰值的偏移的对比得到准确的压力值。压力值为标准数据。通过标准数据计算模型能够快速得到压力值，不需要大量计算。

其中，数据校正模块22确定峰值偏移的方法包括：

相对于初始峰值(例如，在没有施加压力的标准条件下的值)的偏移表示峰值偏移。或者，相对于无论压力条件如何都保持静态的峰值的偏移来表示峰值偏移。

本发明中，建立以及更新校准模型的方法包括：

S1：将采集的压力参数F、温度参数T、电参数等数据按照时间整理排序。电参数包括工作电极输出电压V_WE与辅助电极输出电压V_AUX。

S2：定义特征向量

S3：建立初始化校准模型。基于深度学习算法建立初始化校准模型。深度学习算法至少包括基于最小二乘法拟合算法的高维非线性模型和BP(Back-propagation，反向传播)神经网络算法。

优选的，基于最小二乘法拟合算法的高维非线性模型，或BP神经网络算法进行深度学习，得到校准模型。每一个特征向量对应一个气体浓度的预测值。

S4：优化校准模型。

将特征向量

输入深度学习算法进行训练和优化，直至校准模型输出的预测压力值/>

与标准压力参数y_t的误差小于误差阈值，形成校准模型。本发明通过深度学习方法进行训练，得到的预测压力数值与保准数值的误差小，有利于优化校准模型。

具体地，将特征向量

输入高维非线性模型中，利用最小二乘法进行训练，使得模型输出的预测值接近期望值。预测值为预测压力值/>

期望值为压力传感校正器所发送的标准压力参数y_t。即校准模型的优化使得预测压力值/>

接近标准压力参数y_t。

当预测压力值

与标准压力参数y_t的平均误差小于10^-3即0.1％时，校准模型优化完成。

S5：在云服务器，数据校正模块将实时监测的原始压力数据分别输入校准模型中，得到校准后的压力值。

本发明中，云服务器20基于校准模型对接收的压力参数进行校准的方法包括：

数据校正模块22按照预设的时间间隔向所述数据处理模块21发送校正指令。数据处理模块21响应于校正指令，通过第三NB-IOT模组以无线的形式向压力传感校正器发送启动指令。压力传感校正器响应于接收的启动指令启动进入工作状态，开始采集压力数据并且将压力数据转换为振动频率信息反馈至数据处理模块21。在采集的限定时间完成后，数据处理模块21向压力传感校正器发送关闭指令以关闭压力传感校正器。

数据处理模块21分别对同一时间段内接收的压力数据以及振动频率信息/标准数据进行与时间相关的数据整理，形成有序的数据信息。数据处理模块21将压力数据以及振动频率信息/标准数据发送至数据校正模块22。

数据校正模块22基于标准数据计算模型对振动频率信息进行计算，得到压力的标准数据。

在接收数据为振动频率信息的情况下，数据校正模块22基于校准模型对压力数据进行校准，得到压力的校准数据。

数据校正模块22将同时间的压力的标准数据与校准数据进行比较，在平均误差小于10^-3即0.1％时，不对校准模型进行优化。在平均误差大于10^-3即0.1％时，对校准模型进行优化。

即，将压力的标准数据、压力数据与特征向量

输入高维非线性模型中，利用最小二乘法进行训练，使得校准模型输出的预测值接近期望值，从而得到了更新的校准模型。

本发明的云服务器能够定期对校准模型进行优化，补偿压力传感器受到的温度的影响，形成准确的压力数据。本发明的压力传感校正器由于受到的环境影响较小，用其采集的压力数据作为标准数据，能够得到准确的校准模型。并且，通过标准数据与校准数据的对比，能够及时发现压力传感器的异常，及时对压力温度一体化传感器进行维修和更换。同时，在维修和更换器件，本发明的压力传感校正器能够替代压力传感器进行压力数据的采集。

数据校正模块22的校正频率即两次校正的时间可以是预设的，也可以是基于与云服务器连接的终端的校正指令来实施。

优选的，云服务器与第三方平台连接以接收压力温度一体化传感器所在的环境的环境参数。环境参数包括环境温度、环境湿度等信息。

在环境温度与温度传感器的温度差异大于预设温度阈值的情况下，数据校正模块22向数据处理模块21发送校准指令以进行主动校正。

优选的，压力温度一体化传感器中的压力传感器可以是与压力传感校正器的结构相同且共振体材料相异的压力传感装置，更有利于对压力传感器的准确性进行监测。

例如，压力温度一体化传感器中的压力传感器设置为：

压电信号发生器通过第一同轴电缆与至少一个发射器耦合，发射器向共振体发射振动信号使得共振体产生振动频率。接收器接收振动频率信息。至少一个频率响应谱仪通过第二同轴电缆耦合到接收器。频率响应谱仪检测振动频率信息的峰值偏移信息。频率响应谱仪与至少一个处理器耦合，从而识别峰值偏移并将峰值偏移对应负载的压力值，得到实时的压力数据。如此设置的优势在于，针对石油作业的恶劣环境，受环境影响较小的压力传感器能够获得更准确的数据。

需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种无线压力温度一体化传感器，所述传感器内的测量压力和温度的传感器是一体化设置的，其特征在于，至少包括第一壳体(1)和第二壳体(2)，所述第一壳体(1)和所述第二壳体(2)之间设置有以可拆卸的方式卡固在所述第一壳体(1)的开口位置的支架(3)，所述支架(3)与第二壳体(2)中间设置有至少一个PCB传感器(4)，

所述PCB传感器(4)由至少一个MCU处理器、至少一个压力传感器和至少一个温度传感器集成构成一体化结构，

所述PCB传感器(4)通过第一NB-IOT模组(71)与云服务器(20)连接；

所述云服务器(20)包括至少存储有标准数据计算模型和校准模型的数据校正模块(22)，建立以及更新校准模型的方法包括：

S1：将采集的包括压力参数F、温度参数T、电参数的数据按照时间整理排序，其中，电参数包括工作电极输出电压V_WE与辅助电极输出电压V_AUX；

S2：定义特征向量

S3：基于深度学习算法建立初始化校准模型；

S4：优化校准模型；

S5：在所述云服务器(20)，所述数据校正模块(22)将实时监测的原始压力数据分别输入校准模型中，得到校准后的压力值；

所述无线压力温度一体化传感器还包括至少一个压力传感校正器，所述压力传感校正器通过第二NB-IOT模组(72)以无线的方式向云服务器(20)发送压力的标准数据，

从而云服务器(20)基于标准数据对用于将实时采集的压力数据进行校准的校准模型进行优化；

所述传感器还包括设置在所述传感器壳体内或者壳体外的用于校正压力传感器的压力传感校正器，压力传感校正器设置有至少一个第二NB-IOT模组(72)，用于与云服务器(20)连接以发送与标准数据关联的振动频率信息；

在压力传感器损坏失去采集压力数据的情况下，压力传感校正器能够替代压力温度一体化传感器进行温度和压力数据的采集；

所述云服务器(20)至少包括数据处理模块(21)和数据校正模块(22)，

所述数据处理模块(21)基于预设的校准模型对接收的实时的压力数据进行校准以得到校准数据，

所述数据校正模块按照预设的时间间隔启动所述压力传感校正器以采集压力的标准数据，

所述数据校正模块基于同时间段的标准数据与校准数据的平均误差来判断所述校准模型的准确率；

数据校正模块(22)按照预设的时间间隔向所述数据处理模块(21)发送校正指令，数据处理模块(21)响应于校正指令，通过第三NB-IOT模组以无线的形式向压力传感校正器发送启动指令；

至少一个压力传感校正器设置在所述无线压力温度一体化传感器的壳体内或者壳体外，

所述压力传感校正器至少包括第一换能装置(12)、第二换能装置(14)和至少一个共振体(13)，其中，共振体(13)以接触和/或非接触的方式设置在所述第一换能装置(12)和所述第二换能装置(14)之间，

所述第一换能装置(12)将由压力转换形成的振动信息发射至所述共振体(13)使得所述共振体(13)产生振动频率，

所述第二换能装置(14)接收的所述共振体(13)的振动频率信息，并且根据所述振动频率信息与压力具有关联的对应关系。

2.根据权利要求1所述的无线压力温度一体化传感器，其特征在于，所述PCB传感器(4)由支架(3)的第二表面的至少两个支柱以卡槽的方式限定位置。

3.根据权利要求2所述的无线压力温度一体化传感器，其特征在于，所述支架(3)的第一表面分部有长度不完全相同的至少两个支柱，

至少两个支柱将电源(8)和至少一个第一NB-IOT模组(71)抵接以将电源(8)和至少一个第一NB-IOT模组(71)以不可移位的方式限定在第一壳体(1)的腔体内。

4.根据权利要求1所述的无线压力温度一体化传感器，其特征在于，在压力的标准数据与校准数据的平均误差大于预设阈值的情况下，云服务器(20)中的数据校正模块(22)进行校准模型的优化。

5.根据权利要求4所述的无线压力温度一体化传感器，其特征在于，所述第二换能装置(14)将共振体的振动频率信息中的频率峰值与标准数据计算模型中的指定峰值进行比较以确定峰值偏移，

至少一个与所述第二换能装置(14)建立数据连接的处理器/云服务器(20)基于所述峰值偏移来获得预期关联的压力的标准数据。

6.一种压力温度一体化传感器，其特征在于，至少包括一个PCB传感器(4)，所述PCB传感器(4)由至少一个MCU处理器、至少一个压力传感器和至少一个温度传感器集成构成一体化结构，

所述压力传感器至少包括第一换能装置(12)、第二换能装置(14)和至少一个共振体(13)，其中，共振体(13)以接触和/或非接触的方式设置在所述第一换能装置(12)和所述第二换能装置(14)之间，

所述第一换能装置(12)将由压力转换形成的振动信息发射至所述共振体(13)使得所述共振体(13)产生振动频率，

所述第二换能装置(14)接收的所述共振体(13)的振动频率信息，并且根据所述振动频率信息与压力具有关联的对应关系；

所述PCB传感器(4)通过第一NB-IOT模组(71)与云服务器(20)连接；

所述云服务器(20)包括至少存储有标准数据计算模型和校准模型的数据校正模块(22)，建立以及更新校准模型的方法包括：

S1：将采集的包括压力参数F、温度参数T、电参数的数据按照时间整理排序，其中，电参数包括工作电极输出电压V_WE与辅助电极输出电压V_AUX；

S2：定义特征向量

S3：基于深度学习算法建立初始化校准模型；

S4：优化校准模型；

S5：在所述云服务器(20)，所述数据校正模块(22)将实时监测的原始压力数据分别输入校准模型中，得到校准后的压力值；

所述压力温度一体化传感器还包括至少一个压力传感校正器，所述压力传感校正器通过第二NB-IOT模组(72)以无线的方式向云服务器(20)发送压力的标准数据，

从而云服务器(20)基于标准数据对用于将实时采集的压力数据进行校准的校准模型进行优化；

所述传感器还包括设置在所述传感器壳体内或者壳体外的用于校正压力传感器的压力传感校正器，压力传感校正器设置有至少一个第二NB-IOT模组(72)，用于与云服务器(20)连接以发送与标准数据关联的振动频率信息；

在压力传感器损坏失去采集压力数据的情况下，压力传感校正器能够替代压力温度一体化传感器进行温度和压力数据的采集；

所述云服务器(20)至少包括数据处理模块(21)和数据校正模块(22)，

所述数据处理模块(21)基于预设的校准模型对接收的实时的压力数据进行校准以得到校准数据，

所述数据校正模块按照预设的时间间隔启动所述压力传感校正器以采集压力的标准数据，

所述数据校正模块基于同时间段的标准数据与校准数据的平均误差来判断所述校准模型的准确率；

数据校正模块(22)按照预设的时间间隔向所述数据处理模块(21)发送校正指令，数据处理模块(21)响应于校正指令，通过第三NB-IOT模组以无线的形式向压力传感校正器发送启动指令；

至少一个压力传感校正器设置在所述压力温度一体化传感器的壳体内或者壳体外，

所述压力传感校正器至少包括第一换能装置(12)、第二换能装置(14)和至少一个共振体(13)，其中，共振体(13)以接触和/或非接触的方式设置在所述第一换能装置(12)和所述第二换能装置(14)之间，

所述第一换能装置(12)将由压力转换形成的振动信息发射至所述共振体(13)使得所述共振体(13)产生振动频率，

所述第二换能装置(14)接收的所述共振体(13)的振动频率信息，并且根据所述振动频率信息与压力具有关联的对应关系。

7.一种压力传感器的校正方法，其特征在于，所述方法采用前述任意权利要求之一所述的传感器，所述方法至少包括：

基于校准模型将实时采集的压力数据校准为校准数据，

将通过由压力转换形成的振动信息发射至所述共振体(13)的方式获得的所述共振体(13)的振动频率接收为具有峰值位移的振动频率信息，根据所述振动频率信息与压力具有关联的对应关系确定压力的标准数据，

基于同时间段的压力的标准数据与校准数据的平均误差来判断所述校准模型是否进行校正。

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