极端低温环境下电工测量仪表的精度保障技术：基于温度补偿算法优化

一、引言

电工测量仪表作为电力系统参数监测、故障诊断的核心设备，其测量精度直接决定工程决策的科学性。在常规环境（ -10%～40% ）中，仪表通过内置基础温度补偿机制可维持精度要求，但在极地科考站供电系统、高纬度地区输变电线路巡检等极端低温场景中，环境温度常降至 -40^∘C～-60^∘C ，仪表核心元器件与测量电路的温度敏感性被显著放大，基础补偿机制失效，导致电压、电流等关键参数测量误差超出GB/T13748-2022《电工测量仪表通用技术条件》规定的 ±0.5% 范围，严重时可能引发设备误判与安全事故[1]。因此，针对极端低温环境优化温度补偿算法，成为保障电工测量仪表精度的核心需求。

二、极端低温环境下电工测量仪表的精度问题

（一）核心元器件参数漂移

电工测量仪表的精度依赖于电阻、电容、运算放大器等核心元器件的参数稳定性，而极端低温会导致元器件微观结构变化，引发参数漂移。以仪表常用的金属膜电阻为例，其温度系数通常为 ±25ppm/c ，在 -40% 环境下，电阻值相对 25°C 基准值的漂移量可达（-40-25） ×25ppm=- 1.625% ，远超常规环境下的漂移范围；电容方面，陶瓷电容在极端低温下介电常数下降，容量衰减率可达 5%～8% ，导致 RC 滤波电路的时间常数偏离设计值，影响信号采集精度；运算放大器的输入失调电压随温度降低而增大，如 TI 公司的 OPA277 运放在 -40^∘C 时输入失调电压较25% 时上升约3 倍，直接导致测量电路的静态误差增大[2]。

（二）测量电路温度敏感性增强

仪表测量电路由信号采集、放大、滤波、AD 转换等模块构成，极端低温会破坏电路的阻抗匹配与信号传输特性。在信号采集模块，低温导致导线电阻率升高（铜导线在 -40% 时电阻率较 25% 上升约 15% ），使采集回路的分压误差增大；放大模块中，晶体管的电流放大系数 β 随温度降低而减小，导致放大电路增益下降，若增益从设计值 100 倍降至85 倍，将使测量信号幅值偏差达 15% ；AD 转换模块的参考电压源稳定性下降，如 REF5025 基准电压源在 -40^∘C 时输出电压波动范围从 25°C 时的 ±0.02% 扩大至 ±0.15% ，直接导致数字量输出误差增大，最终影响仪表测量精度 [3]。

（三）传统温度补偿机制失效

常规仪表采用的传统温度补偿机制多基于单变量线性补偿模型，即通过采集仪表内部单点温度，依据固定线性公式修正测量值。该机制的局限性在极端低温环境下被放大：一方面，单点温度无法反映仪表内部元器件与外部环境的温度梯度（极端低温下仪表内部温差可达5^∘C～10^∘C ），导致补偿基准偏差；另一方面，线性模型无法拟合极端低温下元器件参数的非线性漂移规律（如电阻漂移在 -40% 以下呈现明显非线性），补偿误差可达 1.2%～2.0% ，无法满足工程精度要求。

三、基于温度补偿算法优化的精度保障技术

（一）多节点温度采集与误差映射模型构建

多节点温度采集设计：在仪表内部关键位置（电阻模块、放大模块、AD 转换模块）及外部环境分别部署高精度温度传感器（DS18B20，精度 ±0.5% ），形成 5 路温度采集通道，实时获取各模块温度值（T₁~T₄为内部模块温度， T₅ 为外部环境温度），解决传统单点温度采集的梯度偏差问题。误差映射模型构建：通过低温环境舱模拟 -60C～-40C 极端低温区间，在不同温度点（间隔 5% ）下对仪表施加标准电压、电流信号，记录各温度组合（ T₁～T₅ ）对应的测量误差值（ΔU、ΔI），构建“温度组合 - 测量误差”的原始数据集。采用三维插值算法对数据集进行扩充，形成包含1000 组样本的误差映射数据库，为补偿算法提供数据支撑。

（二）分段线性插值补偿：解决局部线性漂移问题

针对极端低温下部分元器件（如电阻、电容）的局部线性漂移特性，设计分段线性插值补偿子模块。将 -60C～-40C 温度区间划分为 4个分段（每段 5% ），在每个分段内，基于误差映射数据库中的样本点，通过线性插值公式计算实时补偿量： ΔC₁=ΔE_k+(T_real-T_k)×(ΔE_k+1-ΔE_k)/ (T_k⁺¹-T_k) ​其中， ΔC₁ 为分段线性补偿量， ΔE_k 、 ΔE_k⁺¹ 为分段内相邻样本点的误差值， T_k 、 T_k+1 为相邻样本点的温度值， T_real 为实时温度。该子模块可快速修正局部线性漂移误差，补偿响应时间控制在 10ms 以内，满足仪表实时测量需求。

（三）BP 神经网络补偿：解决非线性漂移问题

针对运算放大器、AD 转换模块等元器件的非线性漂移特性，引入 BP 神经网络补偿子模块，与分段线性插值模块形成融合补偿。网络结构设计：采用 3 层 BP 神经网络，输入层为 5 路温度信号（ (T₁～T₅) ），隐含层节点数设为 12（通过交叉验证确定），输出层为非线性补偿量ΔC₂ ；激活函数选用 tansig 函数（隐含层）与 purelin 函数（输出层），优化算法采用 Levenberg-Marquardt 算法，提升网络收敛速度与拟合精度。网络训练与融合补偿：以误差映射数据库中的 80% 样本作为训练集，20% 样本作为测试集，对 BP 神经网络进行训练，使网络输出的非线性补偿量与实际误差的拟合误差小于 0.05% 。在实际补偿过程中，总补偿量 ΔC=ΔC₁₊ΔC₂ ，仪表通过实时采集温度信号，同步计算分段线性补偿量与神经网络补偿量，实现对线性与非线性漂移误差的综合修正。

四、结论与展望

本文针对极端低温环境下电工测量仪表的精度问题，提出基于多节点温度采集与融合补偿算法的精度保障技术。该技术通过构建多维度误差映射模型，结合分段线性插值与 BP 神经网络，实现对元器件线性与非线性漂移误差的动态修正，有效解决传统补偿机制在极端低温下的失效问题。

参考文献

[1] 李剑 . 加油机检定中的温度补偿算法优化 [J]. 中国品牌与防伪 ,2025(05):23-24.

[2] 于天河 , 吴迪 . 基于改进的粒子群优化算法的测冰系统温度补偿 [J]. 北京邮电大学学报 ,2023(12):11-13.

[3] 张志利 , 刘瑾 , 周召发 . 基于沙猫群优化算法和 BP 模型的光纤陀螺温度补偿研究 [J]. 火箭军工程大学学报 .2024(11):44-46.

王峻（1986-），男（汉族），黑龙江齐齐哈尔人，学士，任职于，讲师，研究方向：电子信息工程（电工类）。