在线浊度传感器的标定及测试

在测量低浊度时，90°方向的散射光信号与被测溶液浊度值具有良好的线性关系，但随着浊度值逐渐增高，散射光信号与浊度测量线性关系逐渐降低。对此，上海昕瑞设计的传感器采用分段线性拟合、传感器量程自动切换、自动适应合适斜率的方式，以提高传感器测量的准确性。

配置0、20、200、1000NTU标准液，对浊度传感器进行分段标定，建立电压和浊度的关系。

随着浊度值逐渐增高，电压信号和浊度值的线性关系系数逐渐降低，在整个量程范围内，采用分段线性拟合是较好的方法。

在线浊度传感器的不同使用场景中，测试的浊度值均是一个动态变化的数值。当监测环境发生变化，甚至突变时，需要在线浊度传感器能够迅速做出反应，卡尔曼滤波的响应速度非常重要。当监测浊度值长时间处于同一场景且水环境处于平稳状态时，卡尔曼滤波可以减小噪声信号，降低误差，取得较好的滤波效果。

为检验卡尔曼滤波的响应速度（跟踪效果），工作人员选取须水河一处监测点的某雨天监测数据，进行滤波前后对比。

在实际应用中，需要卡尔曼滤波兼具跟踪效果和稳定的滤波效果，固定的削减系数并不总能同时具备优秀的跟踪效果和令人满意的滤波效果。

为实现卡尔曼滤波在不同应用场景下兼具跟踪效果和滤波效果，可以把削减系数分为三个等级：测量数据波动较小时，主要考虑卡尔曼滤波的滤波效果，削减系数选择最小值，为一级；测量数据平缓波动时，主要兼顾跟踪效果和滤波效果，削减系数选择中间值，为二级；测量数据剧烈波动时，优先考虑数据跟踪效果，削减系数选择最大值，为三级。三个等级在测量数据中不断循环，以达到合适的跟踪和滤波效果。