本文主要利用径向基函数（RBF)神经网络算法 在温度补偿中的优势，分析不同温度对气体流量测量 的影响，设计一种基于RBF神经网络的温度补偿方 法，有效避免硬件电路补偿方法的单一性和不稳定 性，在降低成本的同时提高测量装置的准确性。最终 采用软件补偿的方法对热式气体流量计的温度补偿 进行了大量实验研究，实现了温度梯度变化下热式气 体流量计的高精度测量。

一、热式流量计的工作原理及分类

热式流量计按结构可以分为热分布型和浸入型。 热分布型热式流量计将传感元件放置于管道壁，传感 元件经过加热温度高于流体温度，流体流经传感元件 表面导致上下游温度发生变化，利用上下游温度差测 量流体流量，一般用于微小流速气体流量的测量。

热分布型热式流量计的工作原理如图1所示，传 感元件由上游热电阻、加热器和下游热电阻组成，力卩 热器位于管道中心，使得传感元件温度高于环境温 度，上游热电阻和下游热电阻对称分布于加热器的两 侧。图1中曲线1所示为管道中没有流体流过时传感元 件的温度分布线，相对于加热器的上下游热电阻温度 是对称的。当有流体经过热式传感元件时，温度分布 为曲线2，显然流体将上游部分的热量带给下游，导致 上游温度比下游温度低，上下游热电阻的温度差A T 反映了流体的流量，即。当流体流速过大时， 上下游热电阻的温度差A r趋向于o，因此热分布型热 式流量计用于测量低流速气体微小流量。气体质量流 量qm可表示为

 浸入型热式流量计的工作原理如图2所示，一般 将两个热电阻置于中大管道中心，可测量中高流速流 体。一热电阻通较小电流或不通电流，温度为71;另一 热电阻经较大电流加热，其温度7；高于气体温度。管道 中有气流通过时，两者之间的温度差为A7VTv-：T。气体 质量流量9m与加热电路功率P、温度差A71的关系式为

式中:E——系数与流体介质物性参数有关； D——与流体流动有关的常数。

如果保持加热电路功率P恒定，这种测量方法为 恒功率法；如果保持温度差A71恒定，这种测量方法为 恒温差法，两种方法有各自的优缺点，使用时据具体 环境和需要而定。目前较普遍的是采用恒温差法，由 于需要不同的应用领域，恒温差法已不适用于某些场 合的测量，因此恒功率法应用领域越来越广泛。恒温 差法的基本原理是流体流过加热的热电阻表面使得 热电阻表面的温度降低，热电阻的阻值变小。反馈电 路自动进行处理，通过热电阻的加热电流变大从而使 得热电阻温度升高，即可使得热电阻与流体温度差恒 定。通过测量传感电路的输出电流或输出电压便可获 得流量值。恒功率法的基本原理是加热功率为恒定 值，管道内没有流体流过时温度差A71最大，当流体流 过热电阻表面时热电阻与流体温度差变小，通过测量 A71 便可得到流体流量。

二、基于RBF神经网络的温度补偿

由热式气体流量计恒温差法测量原理分析可知， 热式气体流量计在测量时，传感器灵敏系数与流体 的热传导、密度、黏性等有关，而热传导、密度、黏性与 环境温度有关，在温度变化较大的情况下会导致流量 计测量结果产生较大误差。由测量电路可知，当环境 温度升高时，测速电阻变大，要保证惠斯通测量电桥 平衡，其加热电流将随着温度的升高而变大，流量计 的输出电压也将增大。由此可得，当没有气流变化 时，流量计测量结果会随着环境温度的变化而改变， 其输出结果会产生较大误差或者错误结果。所以，在 热式气体流量计测量气体流量时，其温度偏移现象普 遍存在。

1.RBF神经网络温度补偿原理 神经网络温度补偿就是利用神经网络的函数逼 近能力、泛化能力和自学习能力等特性，在不必建立

传感器输出随温度变化的具体模型情况下，通过网络 学习训练即可模拟出输入输出的具体内在联系。温度 补偿原理框图如图3所示。

RBF神经网络温度补偿模型的输入信号由气体 流量计输出电压信号（和环境温度电压信号（仏) 组成，经过RBF神经网络学习训练，消除环境温度r对 测量结果的影响，输出补偿后的气体流速值v/能较好 地逼近目标值'进而消除环境温度变化影响，提高热 式气体流量计的测量准确性和稳定性。

2.RBF神经网络模型

RBF神经网络是一种3层前馈局部逼近网络，能 逼近任意连续函数，由输入层、隐含层和输出层组成。

RBF神经网络最显著的特点是隐含层采用高斯 RBF，即表示为

三、实验研究与结果分析

1.样本获取与分析

采用标准表法对热式气体流量计进行检定，将标 准气体流量计、热式气体流量计和温度传感器置于被 测环境中。

标准气体流量计输出对应被测流速V；，热式气体 流量计输出电压Uv，温度传感器输出电压UT。实验在5 组不同的环境温度下进行，分别在每种温度下测量15 组不同气体流量值。图4为不同温度下热式气体流量 计输出的75组试验数据的分布.

图4不同温度下流量计的输出电压与流速关系图

由图4可知，在同一气体流量情况下，热式气体流 量计的输出随着温度的变化存在明显的温度漂移。因 此，建立RBF神经网络温度补偿模型，可提高流量测 量准确度。

温度补偿与效果分析

根据RBF神经网络算法原理对热式气体流量计 进行温度补偿，将实验中的55组数据作为训练样本， 20组数据作为测试样本，建立RBF神经网络。输入层 选取2个节点，分别对应热式气体流量计的输出电压 信号和温度传感器输出电压信号R，隐含层选取10 个节点，输出层选取1个节点对应高精度标准气体流 量计输出流速v。对热式气体流量计进行温度补偿，补 偿效果如表1所示.

图5补偿后温度相对误差图 经RBF神经网络温度补偿后热式气体流量计输 出基本不随温度改变而变化，其误差随温度变化曲线 如图5所示，最大相对误差为0.85%，有效提高了测量 准确度.