孙佳++桂宇贵++吴杰++张珂

摘 要：近年来，随着物联网技术的不断发展，对高空作业设备采用物联网技术进行安全监测受到了安全监管部门和设备制造企业的广泛关注。采用气压高度计获取高度数据是一种常见的选择形式，但气压高度计在测量过程中受多种因素的影响使其存在一定的测量误差，导致高度数据测量不准确。通过分析气压高度计测量过程中的气压与高度之间的转换原理及产生主要误差的原因，发现气压高度计测量误差主要来源于原理误差以及测量元件引起的误差，基于误差修正理论考虑误差来源并处理对应测量误差。采用行之有效的修正方法来提高气压高度计的测量精度，为在气压高度计应用中降低高度数据测量误差提供一种可靠的解决方案。

关键词：气压高度计；误差分析；修正方法；测量误差

中图分类号：O17；TP202+.2 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）12-00-03

0 引 言

高处作业设备施工高度是指平台重心在空中距某一基准平面的垂直距离，标准中规定，超过两米以上的空中作业即为高处作业，因此远程实时监测设备的运行高度对众多高处作业设备意义重大。根据所选测量基准面的不同，施工高度可分为标准气压高度、绝对高度以及相对高度三种。标准气压高度以标准海平面为基准，绝对高度以实际海平面为基准，相对高度以高处作业平台施工时建筑物的地平面为基准[1，2]。目前工程中常用气压高度计对高处作业设备的绝对高度进行测量，并通过两次测量来计算高处作业设备的相对作业高度。气压高度计利用压力传感器采集平台所处高度的气压数据，经微处理器中的气压高度转换算法将气压数据转换为高度数据输出。

1 气压高度计原理性误差分析及修正

1.1 气压高度转换原理

设定地球表面的大气层相对地球没有水平和垂直方向的运动，即相对地球为静止大气时，在大气层任一高度取一微型空气柱，横截面积为ds，高度为dh。假设该微型空气柱的上底面承受的大气压力为Ps，下底面承受的大气压力为Ps+dPs，空气柱的重量为G，上底面的大气温度为T，高度为h；下底面的大气温度为Tb，高度为hb，微型空气柱的受力示意图如图1所示。

因计算时大气层为静止大气，根据静力学平衡方程可得：

2.3 基于BP神经网络的误差修正算法

BP神经网络是一种具有三层或三层以上神经元的神经网络，包括输入层、中间层（隐层）和输出层。上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。之后按照减少目标输出与实际输出之间误差的方向，从输出层反向经各中间层回到输入层，从而逐层修正连接权值，这种算法被称为“误差反向传播方法”，即BP算法。随着这种误差逆向的传播修正不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升[10，11]。采用动量梯度下降算法训练BP网络，选用经过5点3次平滑处理后的上行和下行高度测量数据为BP网络的输入值，目标输出值为理想高度值，训练显示间隔为50次，学习步长为0.05，最大训练次数为300，最大均方差为1×10-5，通过相关软件编写算法程序，可得如图3所示的BP神经网络修正效果对比曲线。

由图3可知，经过BP神经网络修正后的高度测量曲线较上行高度测量曲线、下行高度测量曲线更接近于平台实际高度曲线，修正后的测量值与实际值之间波动变小；BP修正绝对误差最大值为0.300 7 m，远小于上行绝对误差最大值1.2 m以及下行绝对误差1.96 m，满足实际应用的要求。

3 结 语

本文对实际海平面与标准海平面大气状况不同时造成的气压高度计原理性误差进行了分析和修正，采用5点3次平滑法对测量数据进行处理，同时通过构建BP神经网络修正算法模型对测量数据进行二次处理。结果表明，处理后的测量数据的绝对误差最大值为0.300 7 m，远小于处理前测量数据的绝对误差最大值1.96 m。减小了由测量元件引起的误差对气压高度计测量结果的影响，为气压高度计在高处作业设备的高度测量中提高测量精度提供了一种有效的方法。

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