基于低壓小流量滴灌的壓力流量傳感器標(biāo)定

郭 濤，張勝江，楊鵬年，陳 冰，段 騰

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，烏魯木齊 830052；2.新疆農(nóng)業(yè)節(jié)水工程技術(shù)中心，烏魯木齊 830049； 3.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830052)

近年來隨著精確灌溉概念的提出，我國(guó)農(nóng)業(yè)灌溉方式正由傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗(yàn)灌溉向自動(dòng)化、智能化方向邁進(jìn)[1-3]，其中農(nóng)用型傳感器是農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化灌溉的關(guān)鍵技術(shù)設(shè)備之一，因此對(duì)傳感器的標(biāo)定是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)中不同類型的傳感器進(jìn)行了許多研究和標(biāo)定，李春林[4]通過使用土介質(zhì)進(jìn)行傳感器的標(biāo)定，建立了土壓力傳感器的輸入與輸出之間的關(guān)系。魏恒文[5]對(duì)田間作物進(jìn)行高、中、低灌溉水平試驗(yàn)，研究作物根區(qū)各層土壤的含水率，得到了土壤水分傳感器埋設(shè)深度的兩個(gè)方案。唐玉邦[6]等人通過研究提出了用田間原狀土對(duì)土壤水分傳感器進(jìn)行水分特征曲線的標(biāo)定方法，降低了精確灌溉系統(tǒng)土壤水分測(cè)定的誤差。綜上所述，灌溉控制系統(tǒng)中傳感器的標(biāo)定研究主要集中在土壤水分和土體壓力[10]等方面，對(duì)傳感器在管道中測(cè)量壓力、流量的標(biāo)定研究相對(duì)較少。因此，本文主要通過試驗(yàn)對(duì)不同流量下傳感器測(cè)得的壓力、流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，并分別標(biāo)定出該傳感器壓力、流量的輸入與輸出之間的關(guān)系，為低壓小流量滴灌系統(tǒng)管道中壓力、流量的測(cè)量提供一定的理論依據(jù)。

1 試驗(yàn)內(nèi)容與方法

1.1 試驗(yàn)裝置與設(shè)備

本試驗(yàn)在新疆水利水電科學(xué)研究院實(shí)驗(yàn)室內(nèi)完成，主要設(shè)備為：流量控制平臺(tái)、SIIC-F/P-P/5-5.0型壓力流量傳感器、壓力表。試驗(yàn)所用的傳感器是由烏魯木齊福斯特自控系統(tǒng)設(shè)備有限公司提供的，相較于其他傳感器，該傳感器有2個(gè)信號(hào)通道，可以實(shí)時(shí)輸出管道中的壓力、流量信號(hào)，能夠采集到壓力為0～0.4 MPa，流量為0～70 m3/h的數(shù)據(jù)，適用于低壓小流量滴灌(見圖1)。

如圖2所示，該系統(tǒng)的工作過程為：試驗(yàn)開始前先在流量控制平臺(tái)1設(shè)定管道中的過水流量并啟動(dòng)，此時(shí)水泵通過管道(管徑為90 mm)向外不斷抽水，壓力表顯示當(dāng)前流量下的壓力值，RTU通過傳感器會(huì)自動(dòng)采集并向DTU發(fā)送一組壓力、流量數(shù)據(jù)，DTU通過RS485接口與PC端相連，并將數(shù)據(jù)傳輸至PC端，完成數(shù)據(jù)的一次采集。其中在PC端主要是利用ModScan完成對(duì)RTU傳輸數(shù)據(jù)的讀取，本次試驗(yàn)在Modscan中設(shè)置連接的端口號(hào)為COM4，波特率為38 400，RTU的ID為2，數(shù)組長(zhǎng)度設(shè)為5位，其他為默認(rèn)初始狀態(tài)。

1-流量控制平臺(tái)；2-電纜；3-蓄水池；4-水泵；5-壓力表；6-RTU；7-壓力流量傳感器； 8-管道；9-天線；10-DTU；11-PC端圖2 試驗(yàn)裝置圖Fig. 2 Test device diagram

1.2 試驗(yàn)方案

為檢驗(yàn)該傳感器運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定性和測(cè)量數(shù)據(jù)的可靠性，故選用7個(gè)相同的傳感器分別進(jìn)行試驗(yàn)，并采集不同流量下傳感器的輸出壓力、流量數(shù)據(jù)。其中流量共設(shè)為7個(gè)水平，分別是20、25、30、35、40、45、50 m3/h，傳感器在某流量水平下的試驗(yàn)過程為：通過流量控制平臺(tái)設(shè)定管道中的過水流量并啟動(dòng)，約40 min后，觀察壓力表和流量控制平臺(tái)，當(dāng)壓力表的指針不擺動(dòng)且流量控制平臺(tái)顯示的流量為設(shè)定流量，即管道中的流量穩(wěn)定時(shí)，記錄壓力表讀數(shù)和設(shè)定流量，并在30 s內(nèi)記錄在此流量下傳感器采集到的16組壓力、流量數(shù)據(jù)。

2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理與分析

2.1 異常值的判定

采用狄克遜(Dixon)檢驗(yàn)法[7]判定傳感器測(cè)得的壓力、流量數(shù)據(jù)是否存在異常值。具體檢驗(yàn)步驟如下。

(1)分別將不同流量下各傳感器采集到的16組壓力、流量數(shù)據(jù)從小到大依次排列。

(2)令H=16,查閱統(tǒng)計(jì)計(jì)算方式表，選取對(duì)應(yīng)的公式計(jì)算Q統(tǒng)計(jì)量，其中最小值Z(1)檢驗(yàn)公式如式(1)所示，最大值Z(H)檢驗(yàn)公式如式(2)所示。

(1)

(2)

(3)根據(jù)狄克遜法界外值檢驗(yàn)的臨界值表查出檢驗(yàn)顯著概率為5%和1%時(shí)，Q統(tǒng)計(jì)量的臨界值Q0.05(H)和Q0.01(H)，兩個(gè)值分別為0.546、0.627。

(4)判定：若檢驗(yàn)最小值的計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Q22≤Q0.01(H)或檢驗(yàn)最大值的計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Q22≤Q0.05(H)，則受檢驗(yàn)的測(cè)定值正常，否則為異常值，此時(shí)剔除該數(shù)據(jù)，令H=15，重新查表并計(jì)算。經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)的各組數(shù)據(jù)均不存在異常值，即在不同流量下傳感器測(cè)得的數(shù)據(jù)的離散性較低，該傳感器測(cè)量的穩(wěn)定性較高。

2.2 數(shù)據(jù)間差異性的分析

為了檢驗(yàn)在不同流量下各傳感器采集的壓力、流量數(shù)據(jù)是否存在顯著性差異，本小節(jié)主要利用SPSS軟件進(jìn)行單因素方差分析。通過單個(gè)樣本K-S檢驗(yàn)，各組壓力、流量數(shù)據(jù)的P值均大于0.05，說明數(shù)據(jù)呈近似正態(tài)分布，則在單因素方差分析中選用Duncan法進(jìn)行多組樣本間差異顯著性分析，結(jié)果如表1和表2所示。其中表2的壓力值與表1的流量值相對(duì)應(yīng)，即試驗(yàn)中通過安裝壓力表讀取在此流量下管道中的壓力值。表1和表2最后一行的a、b子集均為同類子集，ab為這兩子集的交集，即對(duì)7個(gè)傳感器測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行差異顯著性分析時(shí)，當(dāng)傳感器之間無顯著差異時(shí)，劃分到同一子集，否則劃分到不同的子集。

表1 不同流量下不同傳感器流量數(shù)據(jù)的差異顯著性Tab.1 Significant differences in flow data of different sensors under different flow rates

表2 不同壓力下不同傳感器壓力數(shù)據(jù)的差異顯著性Tab.2 Significant differences in pressure data of different sensors under different pressures

由表1可知，當(dāng)流量為30 m3/h時(shí)，6號(hào)和7號(hào)傳感器間呈顯著差異。1、2、3、4、5號(hào)傳感器之間無顯著差異，6號(hào)、7號(hào)分別與這5個(gè)傳感器間無顯著差異；當(dāng)流量為40 m3/h時(shí)，2號(hào)和7號(hào)傳感器間呈顯著差異，1、3、4、5、6號(hào)傳感器之間無顯著差異，2號(hào)、7號(hào)分別與這5個(gè)傳感器間無顯著差異；其他流量下7個(gè)傳感器的流量數(shù)據(jù)之間均不存在顯著差異。同理，在表2中，當(dāng)壓力為0.008 MPa時(shí)，1號(hào)和2號(hào)傳感器之間存在顯著差異；當(dāng)壓力為0.042 MPa時(shí)，6號(hào)和7號(hào)傳感器之間存在顯著性差異；其他壓力下7個(gè)傳感器的壓力數(shù)據(jù)間不存在顯著差異。

利用貝塞爾公式和別捷爾斯公式，對(duì)存在顯著差異的傳感器所在列中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，主要計(jì)算過程如下：

(3)

(4)

式中：n為數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；Vi為殘差。

2.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合

試驗(yàn)是在設(shè)定的7個(gè)流量水平下，對(duì)7個(gè)傳感器測(cè)得的壓力、流量數(shù)據(jù)進(jìn)行了16次測(cè)量，屬于大量重復(fù)試驗(yàn)，數(shù)據(jù)冗余，為減小試驗(yàn)過程中的偶然誤差，故選用數(shù)據(jù)加權(quán)平均融合[11,12]的方法進(jìn)行擬合，公式如下：

(5)

式中：Wi為分配給第i次檢測(cè)的權(quán)數(shù)。

在表1中，當(dāng)流量為30 m3/h時(shí)，b類子集的顯著性低于a類，即b類子集中傳感器之間的差異性小于a類子集，故選取b類子集中各傳感器的原始測(cè)量數(shù)據(jù)加權(quán)平均融合，結(jié)果取整。同理，當(dāng)流量為40 m3/h時(shí)，選取a類子集中傳感器的原始數(shù)據(jù)加權(quán)平均融合，在表2中融合數(shù)據(jù)的選取類似于表1。對(duì)流量、壓力數(shù)據(jù)加權(quán)平均融合的結(jié)果如表3所示,擬合關(guān)系特性曲線如圖3所示。由圖3可以看出，傳感器的輸出流量數(shù)據(jù)與輸入流量、輸出壓力數(shù)據(jù)與輸入壓力均成正比，線性關(guān)系良好，擬合優(yōu)度分別為0.996 5、0.987 2。

表3 加權(quán)平均融合后的數(shù)據(jù)Tab.3 Weighted average fused data

圖3 流量和壓力數(shù)據(jù)標(biāo)定曲線Fig.3 Flow and pressure data calibration curve

3 結(jié) 語(yǔ)

(1)在5%的顯著性水平下，除去偶然誤差的影響，各傳感器輸出的壓力、流量數(shù)據(jù)之間不存在顯著差異，具有較好的重復(fù)性和穩(wěn)定性，說明該傳感器適用于管道中壓力、流量的測(cè)量。

(2)標(biāo)定試驗(yàn)結(jié)果表明，傳感器為線性傳感器，在低壓小流量條件下可以通過該標(biāo)定曲線反映滴灌管道中壓力、流量的實(shí)際情況。

(3)本文對(duì)多傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)的處理和標(biāo)定方法，可為其他傳感器的標(biāo)定試驗(yàn)提供一定的參考。