CN113916384B - 一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法 - Google Patents
一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113916384B CN113916384B CN202111168649.0A CN202111168649A CN113916384B CN 113916384 B CN113916384 B CN 113916384B CN 202111168649 A CN202111168649 A CN 202111168649A CN 113916384 B CN113916384 B CN 113916384B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- radiation source
- blackbody radiation
- emissivity
- temperature control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000005457 Black-body radiation Effects 0.000 title claims abstract description 132
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 7
- BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N platinum Chemical compound [Pt] BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 229910052697 platinum Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，包括：在预设温湿度下，将待测黑体辐射源和标准黑体辐射源置于同一试验台上，待测黑体辐射源和标准黑体辐射源与红外测温设备的距离为预设距离，红外测温设备具有多个发射率；对待测黑体辐射源与标准黑体辐射源进行温度采集，记录温度值，测温点至少为三个；获取不同发射率、不同测温点的待测黑体辐射源温度值，获取待测黑体辐射源的温度控制曲线模型；通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟和修正，获取修正后的温度控制曲线模型；采用多元线性回归模型分析计算在不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值影响下的待测黑体辐射源温度实际控制温度。
Description
技术领域
本申请涉及红外测温技术领域，尤其涉及一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法。
背景技术
随着红外测温技术的发展，电力系统在带电运行现场大量使用红外测温设备对带电运行的设备进行温度监控，通过对温度分析，实现带电运行设备的运行情况评估。为确保红外测温工作的顺利开展，需要使用黑体辐射源对红外测温设备进行现场校准。
市面上已有的黑体辐射源，大多不能根据不同的发热材料设置发射率，不能修正不同的现场温湿度影响，以及对不同距离进行红外测温补偿，这些因素，严重制约了电力系统一线人员红外测温工作的顺利开展。因此，需要在电力系统发明一种发射率可调、控温点可修正的黑体辐射源对红外测温设备进行现场校准。
目前的方法和装置存在以下问题：1.现场测温多根据不同金属材料的理论发射率确定测温发射率，忽略了变电站带电设备涂有防腐漆；2.测温距离、环境温湿度多利用红外测温装置自带软件进行补偿，现场无法确认是否补偿准确；3.市面上，标准黑体辐射源体积大、控温时间长、参数设置复杂且购买费用较贵；便携式黑体辐射源，大多不能根据不同的发热材料设置发射率，且无距离补偿功能。
因此，提供一种基于多元统计分析及python+matplotlib建模对黑体辐射源控温的方法，能将现场带电运行设备测温时的发射率、测温安全距离、环境温湿度、特定点异常等因素影响消除，得到黑体辐射源的实际温度，是目前需要解决的主要问题。
发明内容
本申请提供了一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，以解决现场带电运行设备测温时的发射率、测温安全距离、环境、特定点异常因素对红外测温设备现场校的准影响的问题。
本申请采用的技术方案如下：
本发明提供了一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，包括：
在预设温湿度下，将待测黑体辐射源和标准黑体辐射源置于同一试验台上，其中，待测黑体辐射源和标准黑体辐射源与红外测温设备的距离相等，所述距离为预设距离，所述红外测温设备具有可调的多个发射率；
将标准铂电阻插入待测黑体辐射源中作为温度标准，并通过所述红外测温设备对所述待测黑体辐射源与标准黑体辐射源进行温度采集，记录两台黑体辐射源的温度值，其中，温度采集时的测温点根据待测黑体辐射源的温度范围确定，所述测温点至少为三个；
获取不同发射率、不同测温点的待测黑体辐射源温度值，形成温度值样本，根据所述温度值样本确定红外测温设备的不同发射率下待测黑体辐射源的不同测温点的变化规律；
根据所述变化规律获取待测黑体辐射源的温度控制曲线模型；
通过python+matplotlib对所述温度控制曲线模型进行数据模拟和修正，获取修正后的温度控制曲线模型；
根据所述修正后的温度控制曲线模型，采用多元线性回归模型分析计算在不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值影响下的待测黑体辐射源温度实际控制温度。
在一种可实现的实施例中，通过python+matplotlib对所述温度控制曲线进行数据和修正，获取修正后的温度控制曲线模型之后，还包括：
根据修正后的温度控制曲线模型，将待测黑体辐射源温度与标准黑体源进行数据比对，确定修正后的控温曲线模型是否符合预定规范和要求。
进一步地，根据所述变化规律获取待测黑体辐射源的温度控制曲线模型，公式为：
f(x)＝T0+(0.0075Tx-0.125)*(0.95-x)，其中，f(x)为任意发射率时测温点实际控制温度，T0为发射率为0.95时标准黑体辐射源温度值，Tx为任意发射率时待测黑体辐射源的控制温度点，x为任意发射率。
在一种可实现的实施例中，通过python+matplotlib对所述温度控制曲线模型进行数据模拟和修正，获取修正后的温度控制曲线模型，包括：
根据所述温度控制曲线模型，通过python+matplotlib在温度10～200℃、发射率0～1范围内进行数据模拟和点对点修正，得到仿真散点图和估计方程线；
根据仿真散点图和估计方程线得到修正后的温度控制曲线模型，公式为：
进一步地，根据所述修正后的温度控制曲线模型，采用多元线性回归模型分析计算不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值影响下的待测黑体辐射源温度实际控制温度，公式为：
f(x)’＝f(x)+k2y2+...+knyn，其中，f(x)’为任意发射率时测温点修正后的实际控制温度，f(x)为任意发射率时，测温点实际控制温度，T0为发射率为0.95时标准黑体辐射源温度值，x为发射率，y2为测温距离，y3为环境温度，y4环境湿度、y5特定点修正值，ki(i＝1,2，…，n)为偏回归系数。
进一步地，进行数据模拟和点对点修正时，每个发射率下的温度点测量400～600次，取平均值。
进一步地，所述测温点包括：30℃、50℃、100℃、150℃和200℃。
进一步地，多个所述发射率包括：
0.10、0.20、0.30、0.40、0.5、0.60、0.70、0.80、0.90、0.91、0.92、0.93、0.94、0.95、0.96、0.97、0.98、0.99、1.00。
进一步地，所述预设温湿度为温度19～21℃、湿度63～67％。
进一步地，所述预设距离为0.4～0.8m。
采用本申请的技术方案的有益效果如下：
本发明通过先基于python+matplotlib得到修正后的温度控制曲线模型，再基于多元线性回归模型将不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值带入计算公式f(x)’＝f(x)+k2y2+...+knyn，计算得到待测黑体辐射源的任意发射率时测温点修正后的实际控制温度。
本发明可以消除电力系统现场带电运行设备的发射率、测温安全距离、环境温湿度等因素对现场红外测温造成的影响，通过统计分析和建模，形成控温曲线，定期通过黑体辐射源对红外测温设备进行测试校准和数据比对，以保证待测黑体辐射源对红外测温设备被校准的准确可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(10～22℃)；
图2为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(10～26℃)；
图3为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(30～38℃)；
图4为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(37.5～55℃)；
图5为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(50～75℃)；
图6为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(60～85℃)；
图7为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(65～105℃)；
图8为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(80～120℃)；
图9为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(90～140℃)；
图10为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(100～160℃)；
图11为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(100～170℃)；
图12为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(110～190℃)；
图13为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(120～200℃)；
图14为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(140～220℃)；
图15为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(140～240℃)；
图16为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(160～260℃)；
图17为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(160～280℃)；
图18为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(180～300℃)；
图19为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(180～320℃)；
图20为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的仿真三点图(180～340℃)；
图21为通过python+matplotlib对温度控制曲线模型进行数据模拟得到的估计方程图；
图22为本发明的待测黑体辐射源(便携式黑体辐射源)与温度控制处理单元连接的示意图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。
本申请提供的一种基于多元统计分析及python+matplotlib建模对黑体辐射源控温的方法，包括：
出厂前：
S01：在预设温湿度下的实验室，将待测黑体辐射源和标准黑体辐射源置于同一试验台上，其中，待测黑体辐射源和标准黑体辐射源与红外测温设备的距离相等，所述距离为预设距离，所述红外测温设备具有可调的多个发射率；
其中，所述预设温湿度为温度19～21℃、湿度63～67％，在本实施例中，温度20℃、湿度65％。
所述预设距离为(0.4～0.8)m，具体地，在本实施例中的预设距离为0.6m。
多个所述发射率包括：0.10、0.20、0.30、0.40、0.50、0.60、0.70、0.80、0.90、0.91、0.92、0.93、0.94、0.95、0.96、0.97、0.98、0.99、1.00。其中，选择的发射率不限于上述十九个，同时红外测温装置发射率为0.95作为基准，也可以选择任意发射率作为基准发射率。
S02：将标准铂电阻插入待测黑体辐射源中作为温度标准，并通过所述红外测温设备对所述待测黑体辐射源与标准黑体辐射源进行温度采集，记录两台黑体辐射源的温度值，其中，温度采集时的测温点根据待测黑体辐射源的温度范围确定，所述测温点至少为三个；
所述测温点包括：30℃、50℃、100℃、150℃和200℃。
S03：获取不同发射率、不同测温点的待测黑体辐射源温度值，形成温度值样本，根据所述温度值样本确定红外测温设备的不同发射率下待测黑体辐射源的不同测温点的变化规律；
具体地，不同发射率、不同测温点的待测黑体辐射源温度值见下表：
表1不同发射率、不同测温点的待测黑体辐射源温度值
S04：根据所述变化规律获取待测黑体辐射源的温度控制曲线模型；
通过分析根据表1中不同发射率、不同测温点的待测黑体辐射源温度值，可得到待测黑体辐射源在任一发射率、任一测温点的实际温度，具体计算如下表2所示：
表2待测黑体辐射源在任一发射率、任一测温点的实际温度
进一步地，根据所述变化规律获取待测黑体辐射源的温度控制曲线模型，归纳出控温曲线模型的公式为：
f(x)＝T0+(0.0075Tx-0.125)*(0.95-x)，其中，f(x)为任意发射率时测温点实际控制温度，T0为发射率为0.95时标准黑体辐射源的实际测量值，Tx为任意发射率时待测黑体辐射源的控制温度点，x为任意发射率。
S05：如图1至图21所示，通过python+matplotlib对所述温度控制曲线模型进行数据模拟和修正，获取修正后的温度控制曲线模型；
步骤S05具体包括：
根据所述温度控制曲线模型，在温度10～200℃、发射率0～1范围内进行数据模拟和点对点修正，得到仿真散点图和估计方程线；
根据仿真散点图和估计方程线得到修正后的温度控制曲线模型，公式为：
其中，进行数据模拟和点对点修正时，每个发射率下的温度点测量400～600次，取平均值。
点对点修正：待测黑体辐射源通过上述S04和S05得到修正后的温度控制曲线模型后，待测黑体辐射源与标准黑体辐射源根据检定规程或校准规范开展点对点检测工作，但任意温度、任意发射率下的温度点与标准黑体辐射源温度超差时，进行点对点误差修正，以保证待测黑体辐射源控温准确。
出厂后(可由使用待测黑体辐射源的变电站或其他地方自行调整)：
S06：对所述修正后的温度控制曲线模型，采用多元线性回归模型分析计算在不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值影响下的待测黑体辐射源温度实际控制温度。
步骤S06的计算公式为：
f(x)’＝f(x)+k2y2+...+knyn，
其中，f(x)’为任意发射率时测温点修正后的实际控制温度，f(x)为任意发射率时，测温点实际控制温度，T0为发射率为0.95时标准黑体辐射源温度值，x为发射率，y2为测温距离，y3为环境温度，y4环境湿度、y5特定点修正值，ki(i＝1,2，…，n)为偏回归系数。
进一步地，步骤S06中，计算任意发射率时测温点修正后的实际控制温度时，根据实际情况，可整条控温曲线进行修正或点对点修正，并保存相应的控温曲线，形成定制化的控温模式。
在一种可实现的实施例中，对所述温度控制曲线进行数据和修正，获取修正后的温度控制曲线模型之后，还包括：根据修正后的温度控制曲线模型，将待测黑体辐射源温度与标准黑体源进行数据比对，确定修正后的控温曲线模型是否符合预定规范和要求。若不符合预定规范和要求，则检查设备硬件是否正常，确认硬件无误后，从步骤S03进行复查，修正控温曲线模型各参数是否正确，直至符合预定规范和要求。
需要说明的是，步骤S06是基于一种电力系统多场景黑体辐射源实现的，可与待测黑体辐射源连接的温度控制处理单元完成的，温度控制处理单元也可与标准黑体辐射源连接，其中，如图22所示，温度控制处理单元包括相连接的温度控制板和触摸显示屏，所述温度控制板和所述触摸显示屏均连接有电源。
具体地，一种电力系统多场景黑体辐射源中，标准黑体辐射源上安装有第一温度控制传感器、第一温度补偿传感器、第一风扇和第一加热棒；便携式黑体辐射源上安装有第二温度控制传感器、第二温度补偿传感器、第二风扇和第二加热棒；所述第一风扇、第一加热棒、第二风扇和第二加热棒均与温度控制板连接。所述温度控制板通过启动第一风扇或第一加热棒控制标准黑体辐射源的温度，温度控制板通过启动第二风扇和第二加热棒控制便携式黑体辐射源的温度。温度控制处理单元可用于控制标准黑体辐射源，也可用于控制便捷式黑体辐射源。
如图22所示，温度控制板与标准黑体辐射源和便携式黑体辐射源通过通信口连接；通过通信口通信的通信方式包括有线通信和无线通信；所述有线通信包括EIA485通信和以太网通信；无线包括蓝牙通信。其中，第一温度控制传感器、第一温度补偿传感器、第二温度控制传感器、第二温度补偿传感器均可通过通信口与温度控制板连接；所述触摸显示屏与温度控制板通过通信口连接。在本实施例中，所述温度控制板和所述触摸显示屏的通信口均包括以太网和串口。在一种可实现的实施方式中，第一温度控制传感器/第二温度控制传感器和第一温度补偿传感器/第二温度补偿传感器根据控温范围，实现的功能不同。
本发明可根据工作任务，选取“标准黑体辐射源”或“便携式黑体辐射源”分别与“温度控制板”连接、通讯。也可以选取“标准黑体辐射源”和“便携式黑体辐射源”同时与“温度控制板”连接、通讯。当开展实验室红外测温设备固有误差、重复性检定时，将标准黑体辐射源与温度控制处理单元连接。当开展变电站红外测温设备校准时，将便捷式黑体辐射源与温度控制处理单元连接。当开展实验室黑体源校准时，将标准黑体辐射源、便捷式黑体辐射源同时与温度控制处理单元连接。
本发明可通过同一温度控制处理单元对标准黑体辐射源和便捷式黑体辐射源同时进行控温，以保证黑体辐射源的温度稳定和准确，避免校准的精度由于不同温度控制处理单元自身控制误差存在较大的偏差。
具体来说，本发明可通过触摸显示屏获取待测黑体辐射源未出厂时的修正后的温度控制曲线模型，将修正后的温度控制曲线模型、点对点修正的修正值、发射率等信息输入触摸显示屏，存储至温度控制板。通过对所述修正后的温度控制曲线模型，通过触摸显示屏并采用多元线性回归模型分析计算在不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值影响下的待测黑体辐射源温度实际控制温度。
需要说明的是，上述的不同温度、不同湿度指的是待测黑体辐射源所处变电站的不同温湿度；不同发射率指的是由于变电站的设备采用的金属材料不同，同时这些设备还可能采用不用的防腐材料，导致的测温发射率不同；不同距离指的是待测黑体辐射源距离与红外测温设备的不同距离；异常点修正值指的是点对点修正的修正值。
进一步地，通过将不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值带入公式f(x)’＝f(x)+k2y2+...+knyn，就可以计算得到待测黑体辐射源的任意发射率时测温点修正后的实际控制温度。
本发明可以消除电力系统现场带电运行设备的发射率、测温安全距离、环境温湿度等因素对现场红外测温造成的影响，通过统计分析和建模，形成控温曲线，定期通过黑体辐射源对红外测温设备进行测试校准和数据比对，以保证待测黑体辐射源对红外测温设备被校准的准确可靠性。
需要说明的是,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个....”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
应当理解的是,本申请并不局限于上面己经描述并在附图中示出的内容,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (7)
1.一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，其特征在于，包括：
在预设温湿度下，将待测黑体辐射源和标准黑体辐射源置于同一试验台上，其中，待测黑体辐射源和标准黑体辐射源与红外测温设备的距离相等，所述距离为预设距离，所述红外测温设备具有可调的多个发射率；
将标准铂电阻插入标准黑体辐射源中作为温度标准，通过所述红外测温设备对所述待测黑体辐射源与标准黑体辐射源进行温度采集，记录两台黑体辐射源的温度值，其中，温度采集时的测温点根据待测黑体辐射源的温度范围确定，所述测温点至少为三个；
获取在所述红外测温设备设置为不同发射率、所述待测黑体辐射源设置为不同测温点的情况下，所述红外测温设备测得的所述待测黑体辐射源的温度值，形成温度值样本，根据所述温度值样本，确定红外测温设备的不同发射率下待测黑体辐射源在每一测温点下被测温度的变化规律；
以标准黑体辐射源发射率为0.95时在各测温点下的温度为基准，根据所述变化规律获取待测黑体辐射源的温度控制曲线模型，所述温度控制曲线模型公式为：
其中，f(x)为任意发射率时控制待测黑体辐射源达到的实际控制温度值，/>为发射率为0.95时标准黑体辐射源温度值，/>为任意发射率时使红外测温设备测得的目标温度值，x为任意发射率；
根据所述温度控制曲线模型，通过python+matplotlib在温度10~200℃、发射率0~1范围内进行数据模拟和点对点修正，得到仿真散点图和估计方程线；
根据仿真散点图和估计方程线得到修正后的温度控制曲线模型，公式为：
；
根据所述修正后的温度控制曲线模型，采用如下公式所示的多元线性回归模型分析计算在不同温度、不同湿度、不同发射率、不同距离和异常点修正值影响下的待测黑体辐射源温度实际控制温度：
，其中，f(x)’为任意发射率时经过修正后的实际控制温度，y2为测温距离，y3为环境温度，y4环境湿度、y5特定点修正值，ki（i=1,2，…，5）为偏回归系数。
2.根据权利要求1所述的基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，其特征在于，通过python+matplotlib对所述温度控制曲线进行数据和修正，获取修正后的温度控制曲线模型之后，还包括：
根据修正后的温度控制曲线模型，将待测黑体辐射源温度与标准黑体源进行数据比对，确定修正后的控温曲线模型是否符合预定规范和要求。
3.根据权利要求1或2所述的基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，其特征在于，进行数据模拟和点对点修正时，每个发射率下的温度点测量400~600次，取平均值。
4.根据权利要求1所述的基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，其特征在于，所述测温点包括：
30℃、50℃、100℃、150℃和200℃。
5.根据权利要求1所述的基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，其特征在于，多个所述发射率包括：
0.10、0.20、0.30、0.40、0.5、0.60、0.70、0.80、0.90、0.91、0.92、0.93、0.94、0.95、0.96、0.97、0.98、0.99、1.00。
6.根据权利要求1所述的基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，其特征在于，所述预设温湿度为温度19~21℃、湿度63~67%。
7.根据权利要求1所述的基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法，其特征在于，所述预设距离为0.4~0.8m。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111168649.0A CN113916384B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111168649.0A CN113916384B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113916384A CN113916384A (zh) | 2022-01-11 |
| CN113916384B true CN113916384B (zh) | 2024-03-19 |
Family
ID=79238072
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111168649.0A Active CN113916384B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113916384B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013170946A (ja) * | 2012-02-21 | 2013-09-02 | Toyota Motor Corp | 放射温度計による温度測定方法および温度測定システム |
| CN103278264A (zh) * | 2013-05-16 | 2013-09-04 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种面源黑体温度准确度的校准方法及其校准系统 |
| CN105659830B (zh) * | 2010-11-15 | 2014-06-18 | 西安应用光学研究所 | 常温面源黑体有效发射率均匀性校准方法 |
| US10371579B1 (en) * | 2016-12-21 | 2019-08-06 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Black silicon blackbody calibration target |
| CN111351583A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-06-30 | 广州尚衡信息科技有限公司 | 红外测温的温度修正方法及红外热成像仪 |
| CN111947785A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-17 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种测温红外热像仪噪声等效温差校准方法 |
| CN112556856A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-26 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 一种红外测温修正方法、装置及电子设备 |
| CN112834054A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-05-25 | 杭州大立微电子有限公司 | 红外测温及监控系统及其校准方法 |
| CN113049109A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-29 | 红相股份有限公司 | 基于参考黑体的红外测温方法及计算机可读存储介质 |
| CN113267258A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-17 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 红外测温方法、装置、设备、智能巡检机器人及存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| MX340152B (es) * | 2013-12-19 | 2016-06-08 | Kaplun Mucharrafille Margarita | Sistema y metodo para calibracion y/o caracterizacion de instrumentos de medicion de temperatura por telemetria. |
-
2021
- 2021-09-30 CN CN202111168649.0A patent/CN113916384B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105659830B (zh) * | 2010-11-15 | 2014-06-18 | 西安应用光学研究所 | 常温面源黑体有效发射率均匀性校准方法 |
| JP2013170946A (ja) * | 2012-02-21 | 2013-09-02 | Toyota Motor Corp | 放射温度計による温度測定方法および温度測定システム |
| CN103278264A (zh) * | 2013-05-16 | 2013-09-04 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种面源黑体温度准确度的校准方法及其校准系统 |
| US10371579B1 (en) * | 2016-12-21 | 2019-08-06 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Black silicon blackbody calibration target |
| CN111351583A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-06-30 | 广州尚衡信息科技有限公司 | 红外测温的温度修正方法及红外热成像仪 |
| CN111947785A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-17 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种测温红外热像仪噪声等效温差校准方法 |
| CN112556856A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-26 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 一种红外测温修正方法、装置及电子设备 |
| CN112834054A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-05-25 | 杭州大立微电子有限公司 | 红外测温及监控系统及其校准方法 |
| CN113049109A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-29 | 红相股份有限公司 | 基于参考黑体的红外测温方法及计算机可读存储介质 |
| CN113267258A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-17 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 红外测温方法、装置、设备、智能巡检机器人及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 铁路专用红外测温仪检定方法探讨;杨钢锋;;铁道运营技术;20170425(02);26-28 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113916384A (zh) | 2022-01-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111351583A (zh) | 红外测温的温度修正方法及红外热成像仪 | |
| US11754305B2 (en) | System and method for initial calibration of an air-quality sensor device | |
| CN103983361A (zh) | 在线式网络测温热像仪标定方法 | |
| CN110736769B (zh) | 一种气体报警器的自动化标定装置和方法 | |
| CN106092375B (zh) | 机载设备地面温度传感器的校验方法及校验仪器 | |
| CN106940205B (zh) | 一种用于高湿环境下的湿度传感器的标定方法 | |
| CN116678489B (zh) | 力传感器的质量控制方法、系统、设备及介质 | |
| CN110567836A (zh) | 一种快速校验测定烟丝在线水分仪的方法及系统 | |
| TWI524160B (zh) | 具有整合光學感測功能之程序控制器 | |
| US8887546B2 (en) | Method for decreasing variability in a moisture analyzer | |
| CN113916384B (zh) | 一种基于多元统计分析建模对黑体辐射源控温的方法 | |
| CN113029394B (zh) | 一种测温模块温度校准方法及系统 | |
| CN117607776A (zh) | 一种基于平均修正系数的自动校准方法和系统 | |
| CN103256999A (zh) | 分布式光纤测温方法 | |
| US20180080837A1 (en) | Method for Calibrating a Temperature Control in Thermal Analyses of Samples | |
| CN102738027B (zh) | 热处理设备及其温度校准方法和装置 | |
| KR20190001506A (ko) | 전자식 유량계 및 그 측정 오차 보정방법 | |
| CN113865724B (zh) | 一种电力系统多场景黑体辐射源及温度测定处理方法 | |
| CN114139382A (zh) | 一种模拟量基础模块的校准方法、系统及存储介质 | |
| CN108128771B (zh) | 冷壁cvd法石墨烯制备装置的参数在线量值保证系统及方法 | |
| KR20220040666A (ko) | 온도 자동 보정 기능을 갖는 체온계와, 체온계 보정 시스템 및 체온계 보정 방법 | |
| CN112611482A (zh) | 一种校准智能设备的温度传感器的方法 | |
| CN111629510A (zh) | 一种控制面板涨缩的方法 | |
| CN111693083A (zh) | 在线式温湿度仪表原位校准方法 | |
| Karalikkadan et al. | Data-driven Calibration of Temperature Sensors for Process Control in Model Factory: Use Case of a Curing Chamber |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |