低温余热制冷系统温度传感器测量准确性研究-论文.pdf

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1、文章编号：1001．9944(2014)06—0053-05低温余热制冷系统温度传感器测量准确性研究栗鹏飞．杨永平(陕西理X-学院机械工程学院，汉中723000)摘要：为了提高低温余热吸收式制冷系统中温度的测量精度，提出一种基于Cu50热电阻温度传感器的校正测温方法。首先，对Cu50热电阻温度传感器进行多点标定，然后利用最小二乘法对实测R一丁数据进行分段拟合。最后．采用拟合精度评估原理．确定出Cu50热电阻温度传感器的最佳校正方程。经实验验证，此校正方程有效地提高了低温余热吸收式制冷系统的测温精度关键词：Cu50热电阻温度传感器；传

2、感器标定；最小二乘法；校正方程；Hat1ab中图分类号：TP212文献标志码：AResearchonMeasuringAccuracyofLow-temperatureWasteHeatCoolingSys-ternofTemperatureSensorLIPeng-fei．YANGYong-ping(CollegeofMechanicalEngineering，ShaanxiUniversityofTechnology，Hanzhong723000，China)Abstract：Inordertoimprovelow-temper

3、aturewasteheatabsorptioncoolingsystemmeasurementprecision，amethodofcorrectiontemperaturemetricMbasedonaCu50thermalresistancetemperaturesensorwasputforward．Firstly，theCu50thermalresistancetemperaturesensorwasmulti—pointcalibrated．andthentheleastsquaremethodWasusedforthe

4、R-Tdataofactualmeasurementforpiecewisefitting．Finally，byutilizingtheprincipleoffittingprecisionjudgement，thecorrectiveequationofthemostsuitableCu50thermalresistancetemperaturesensorwasdecided．Ex-perimentsresultshowthatthecorrectiveequationmoreefectivelyimprovesthetempe

5、raturemeasurementprecisionoflow-temperaturewasteheatabsorptioncoolingsystem．Keywords：Cu50thermalresistancetemperaturesensor；sensorcalibration；leastsquaremethod；corectiveequation；Matlab当前．我国的能源利用率还比较低，特别在工中进行广泛的推广。但是在低温余热吸收式制冷系业中大量的余热以各种形式排放到大气中。这给能统的研究中最重要的温度参数．往往得不到准确

6、的源带来了很大的浪费；同时由于人们对空调的需求测量，有时测量值与系统中实际的温度值会产生较量迅猛增长，这使得环境、能源背负着巨大的压力。大的偏差。这便严重地影响了低温余热吸收式制冷为了节约能源、缓解压力。我国研制出了低温余热系统的制冷效率。吸收式制冷空调，它主要是利用工业中的低温废在低温余热吸收式制冷系统的研究中，采用非水、废气、冷却介质等余热作为驱动能源，具有节能接触感应测量或热电偶测量温度时会造成较大的减排、制冷效果好等优点，适于在我国大中型城市误差．而Cu50热电阻温度传感器具有测量精度高、收稿日期：2014—01—21：修订

7、日期：2014—03—03基金项目：国家创新基金资助项目(12C26216106801)；陕西省自然科学基金重点项目(2011JZ014)作者简介：栗鹏飞(1987一)，男，硕士研究生，研究方向为太阳能制冷空调的优化及仿真；杨永平(1956一)，男，教授，研究方向为太阳能制冷空调。自动化与仪表2014(6)囝稳定性好、不需冷端补偿、价格便宜等优点，被广泛应用于低温余热吸收式制冷系统中。但由于换热管道的管径过小和Cu50热电阻温度传感器的插入深度不足等问题．因此在实际应用中必须对其温阻特性进行校正，常用的方法有：(1)采用硬件电路补偿

8、的方法【-31。这种方法存在电路结构复杂、操作繁琐、精度低、成本高等缺点，不利于在工程实际中应用。y(2)采用线性化的方法[41，这种方法的误差较大且过图2Cu50热电阻温度传感器开_7-的实测数据的关系曲线程复杂。(3)采用神经网络