氣壓高度計的測量誤差分析及修正方法

孫佳++桂宇貴++吳杰++張珂

摘 要：近年來，隨著物聯網技術的不斷發展，對高空作業設備采用物聯網技術進行安全監測受到了安全監管部門和設備制造企業的廣泛關注。采用氣壓高度計獲取高度數據是一種常見的選擇形式，但氣壓高度計在測量過程中受多種因素的影響使其存在一定的測量誤差，導致高度數據測量不準確。通過分析氣壓高度計測量過程中的氣壓與高度之間的轉換原理及產生主要誤差的原因，發現氣壓高度計測量誤差主要來源于原理誤差以及測量元件引起的誤差，基于誤差修正理論考慮誤差來源并處理對應測量誤差。采用行之有效的修正方法來提高氣壓高度計的測量精度，為在氣壓高度計應用中降低高度數據測量誤差提供一種可靠的解決方案。

關鍵詞：氣壓高度計；誤差分析；修正方法；測量誤差

中圖分類號：O17；TP202+.2 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）12-00-03

0 引 言

高處作業設備施工高度是指平臺重心在空中距某一基準平面的垂直距離，標準中規定，超過兩米以上的空中作業即為高處作業，因此遠程實時監測設備的運行高度對眾多高處作業設備意義重大。根據所選測量基準面的不同，施工高度可分為標準氣壓高度、絕對高度以及相對高度三種。標準氣壓高度以標準海平面為基準，絕對高度以實際海平面為基準，相對高度以高處作業平臺施工時建筑物的地平面為基準[1，2]。目前工程中常用氣壓高度計對高處作業設備的絕對高度進行測量，并通過兩次測量來計算高處作業設備的相對作業高度。氣壓高度計利用壓力傳感器采集平臺所處高度的氣壓數據，經微處理器中的氣壓高度轉換算法將氣壓數據轉換為高度數據輸出。

1 氣壓高度計原理性誤差分析及修正

1.1 氣壓高度轉換原理

設定地球表面的大氣層相對地球沒有水平和垂直方向的運動，即相對地球為靜止大氣時，在大氣層任一高度取一微型空氣柱，橫截面積為ds，高度為dh。假設該微型空氣柱的上底面承受的大氣壓力為Ps，下底面承受的大氣壓力為Ps+dPs，空氣柱的重量為G，上底面的大氣溫度為T，高度為h；下底面的大氣溫度為Tb，高度為hb，微型空氣柱的受力示意圖如圖1所示。

因計算時大氣層為靜止大氣，根據靜力學平衡方程可得：

2.3 基于BP神經網絡的誤差修正算法

BP神經網絡是一種具有三層或三層以上神經元的神經網絡，包括輸入層、中間層（隱層）和輸出層。上下層之間實現全連接，而每層神經元之間無連接。當一對學習樣本提供給網絡后，神經元的激活值從輸入層經各中間層向輸出層傳播，在輸出層的各神經元獲得網絡的輸入響應。之后按照減少目標輸出與實際輸出之間誤差的方向，從輸出層反向經各中間層回到輸入層，從而逐層修正連接權值，這種算法被稱為“誤差反向傳播方法”，即BP算法。隨著這種誤差逆向的傳播修正不斷進行，網絡對輸入模式響應的正確率也不斷上升[10，11]。采用動量梯度下降算法訓練BP網絡，選用經過5點3次平滑處理后的上行和下行高度測量數據為BP網絡的輸入值，目標輸出值為理想高度值，訓練顯示間隔為50次，學習步長為0.05，最大訓練次數為300，最大均方差為1×10-5，通過相關軟件編寫算法程序，可得如圖3所示的BP神經網絡修正效果對比曲線。

由圖3可知，經過BP神經網絡修正后的高度測量曲線較上行高度測量曲線、下行高度測量曲線更接近于平臺實際高度曲線，修正后的測量值與實際值之間波動變??；BP修正絕對誤差最大值為0.300 7 m，遠小于上行絕對誤差最大值1.2 m以及下行絕對誤差1.96 m，滿足實際應用的要求。

3 結 語

本文對實際海平面與標準海平面大氣狀況不同時造成的氣壓高度計原理性誤差進行了分析和修正，采用5點3次平滑法對測量數據進行處理，同時通過構建BP神經網絡修正算法模型對測量數據進行二次處理。結果表明，處理后的測量數據的絕對誤差最大值為0.300 7 m，遠小于處理前測量數據的絕對誤差最大值1.96 m。減小了由測量元件引起的誤差對氣壓高度計測量結果的影響，為氣壓高度計在高處作業設備的高度測量中提高測量精度提供了一種有效的方法。

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