超声波概述超声波是一种由机械振动产生的方向性和反射性极好的波，可以借助各种介质向周围传播。
人耳能够听到的可闻声的频率在20Hz到20KHz之间，而超声波的频率则超过了人耳所能接受到的范围。
当声波信号的振幅保持一致时，声波频率越低，其所携带的能量越弱。
超声波的频率要高于可闻声，因此其携带的能量要强于可闻声。
另外，超声波在方向性、传播距离、穿透能力等方面要优于可闻声，在测速、测距以及定位等领域得到了广泛的应用。
超声波在不同传播介质中的传播速度会受到多种因素影响。
当超声波在气体中传播时，传播速度会受到气体分子量、比热等因素的影响。
超声波传播速度和温度成正比例关系，在不同温度下超声波传播速度为：超声波在传播的过程中，周围的介质会吸收其能量，从而出现能量衰减现象。
在空气中传播时，超声波的衰减方程为：式中，B为超声波的初始幅值，ｋ为超声波的衰减系数，x为超声波的传播距离。
当超声波在环境温度为20℃时，其衰减系数为：不同频率的超声波在空气中传播的距离及衰减程度如图6所示。
从图中可以看出，不同频率的超声波在空气中传播的距离不一样，其衰减程度也是不同。
在超声波频率为400KHz的条件下，当传播距离为3m时，超声波几乎衰减为0。
而频率为100KHz的超声波在传播距离为3m时，其衰减程度低于33%，当传播距离达到30m时，仍有微弱声波信号。
由此可见，影响超声波在传播过程中衰减程度的主要因素为超声波的频率和其传播距离。
频率越高，超声波衰减的越快。
同理，当所需传播的距离越远时，超声波的衰减程度越大。
但是，并不能为了减少超声波的衰减程度而一味地选取小频率的超声波，高频率的超声波换能器能够在一定程度上提高系统的测量精度。
因此，在选择超声波换能器时，我们应该充分考虑超声波频率和传播距离的影响，进而保证系统的测量精度。
超声波换能器的选择超声波换能器是超声波测风系统的关键组成元件，也是声电信号进行相互转换的“枢纽”。
作为目前市场上较为常用的超声波换能器，压电式超声波换能器通过逆压电效应将电能转换为机械能，进而发出超声波。
当超声波换能器接收超声波时，它通过正压电效应将机械能转换为电能。
值得注意的是，此时产生的电信号较为微弱，因此我们通常采用放大器对其放大。
相较于磁致伸缩式换能器，压电式超声波换能器的转换效率高，且稳定可靠。
超声波频率越大，波束的扩散角就越小，对超声波测风系统的测量精度较为有利。
但是频率越大，信号衰减也会越严重。
因此，选择合适的超声波换能器对超声波测风仪系统的精确性和可靠性尤为重要。
对于短距离测量，应该选取高频的超声波换能器。
常用的高频超声波换能器的频率主要有70KHz、200KHz、400KHz。
综合考虑超声波在传播过程中的衰减情况和风速测量精度等因素，本文在多次实验的基础上，最终选取ANBULEILA公司的DYA-200-01D超声波换能器来产生超声波。
它是一种收发一体的压电陶瓷超声波换能器，中心频率为200KHz，工作环境的温度为-40℃-+80℃，防护等级为IP68，可以很好地适应煤矿巷道高温、高湿的工作环境。
超声波测风仪测风原理常用的超声波测风方法主要包括相关法、频差法、相位差法、多普勒法和时差法等。
它们的主要优缺点如图7所示。
相关法相关法是一种通过相关函数计算超声波信号传播时延的方法，因此也被称为相关函数法，其原理如图8所示。
假设Y(t)为超声波换能器A发出的信号，2Y(t)为超声波换能器B发出的信号，驱动信号s(t)和噪声信号（高斯白噪声）N(t)均分别包含于1Y(t)和2Y(t)，则有：在理想条件下，相关法的风速测量结果很准确，但是要满足噪声信号为高斯白噪声等要求。
而在实际测量过程中，环境中夹杂着较多的干扰信号，且超声波信号间会存在相互混叠的现象，从而导致相关法的测量精度降低。
多普勒法多普勒法是一种利用声波的多普勒效应来对风速进行测量的方法。
当超声波的发射体保持固定并发射超声波后，空气中存在的杂质（如固体悬浮物等）会反射超声波，接收体接收到超声波信号后，超声波的频率会发生变化，并且发射频率与接收频率的频率差与风速成正比。
假设超声波信号发射频率为tf，超声波信号接收频率为rf，超声波在空气中的传播速度为Vc，风速为V，超声波入射角为ｏ，则有：在实际测量过程中，超声波在空气中的传播速度与温度、湿度有关，因此环境因素会对风速的测量结果造成干扰，进而导致超声波测风仪的测量精度降低。
频差法频差法是一种通过超声波传播距离和超声波频率差值来计算风速的方法。
假设顺风循环频率为sf，逆风循环频率为nf，则有：由上式可知，超声波频差法测得的风速和频率差成正比，且无需考虑环境温度和湿度对超声波传播速度的影响。
但是在实际测量过程中，周围环境中存在大量噪声信号，超声波频率难以准确测量，进而导致风速的测量结果不准确。
时差法超声波在顺风和逆风两种条件下的传播速度不同，当传播距离固定后，相应的传播时间也就不一样，利用时间差来计算风速，这就是超声波时差法的原理。
超声波时差法测量精度高，无需考虑环境因素(如温度和湿度等)对测量结果的干扰，并且超声波时差法测风技术成熟稳定，因此它在测风领域得到了十分广泛的应用。
但是超声波测风仪的组成结构会导致阴影效应的产生，进而影响其测量精度。
本文综合考虑测量精度、研发成本和应用环境等多种因素，选择超声波时差法来对风速进行测量，并且选择机器学习算法对超声波测风仪阴影效应造成的风速误差进行补偿，使得测量结果更为精确。
超声波时差法测风原理超声波时差法测风原理如图9所示。
我们可以清晰地看见两对收发一体的超声波传感器探头，它们的位置固定不变,并以固定频率发射超声波脉冲串。
在有风的条件下，风速会对超声波传播速度产生叠加或减少的效果，从而形成顺风或逆风两种情况，并通过测量两对超声波探头顺风、逆风的传播时间来计算风速。
在测风原理示意图中，东西方向和南北方向分别对应于X轴和Y轴，在有风的条件下，二维风速可以矢量分解为X轴方向风速分量x和Y轴方向风速分量Y，每对超声波探头间的距离为D，超声波在无风条件下的传播速度为cv。
超声波传播速度会受到煤矿井下温度和湿度的干扰，进而影响风速的测量。
通过时差法风速计算公式可知，超声波在无风条件下的传播速度cv被消除。
因此，超声波时差法只和超声波在空气中的传播时间有关。
超声波时差法的改进显然，超声波时差法的核心是测量传播时间。
众所周知，风洞试验的实际过程非常复杂，试验成本高。
鉴于此，我们应该通过模拟方法研究阴影效应对风速的影响。
在超声波测风仪的实际测量过程中，我们只需要通过硬件记录探头间超声波的传播时间，就可以快速地计算出此时的风速。
然而，在FLUENT的仿真过程中，很难得到具体的传播时间。
FLUENT获得的模拟数据仅为仿真模型中风洞各点的风速。
因此，我们应该将超声波时差法应用到FLUENT的模拟过程中。
超声波时差法的实际应用流程如图10所示。
由于阴影效应的影响，测量路径上各点的传播速度会发生不均匀变化，且风速沿测量路径发生改变。
因此，我们采用无穷小法，将测量路径平均划分为N段，将每个分割点作为检测点。
通过FLUENT软件仿真得到的风速是考虑阴影效应影响后的数值，要想得到精确的风速，关键在于准确地获取每小段的平均风速，即N+1个探测点的风速，并且每个点受阴影效应影响的程度不同，因此本文采用计算流体动力学的方法，准确地仿真出超声波测风仪在风洞中受阴影效应影响的情况。
在获得各探测点的样本数据后，借助于机器学习回归算法，对样本数据进行误差补偿，从而获得更为精确的风速数值。
机器学习回归算法超声波测风仪的风速误差补偿问题可以转换为回归拟合问题进行研究。
本文将风速仿真数据与机器学习回归算法进行结合，根据风速误差补偿效果选择最佳的误差补偿模型，进而得到更为准确的风速测量结果。
本节主要对选用的各算法的原理进行阐述。
SVR算法支持向量机是由Vapnik提出的一种寻求最优通解的学习方法。
它在两类样本或多类样本间寻求最优分类超平面，来解决数据的分类与拟合等问题。
支持向量机的工作模型如图11所示。
图中红色正方形和蓝色圆形分别代表两类样本点，H为最优分类面，它将两类样本完全正确地分开(经验风险为0)，并使得分类间隔最大，进而保证置信区间最小。
在图11中，H1、H2分别过两类样本中离H最近的样本点并且平行于H的平面。
结论本章节对不同频率的超声波的传播特性进行了介绍，并对超声波换能器的选型进行了阐述。
然后，对超声波测风方法及其优缺点做出了详细介绍，重点介绍了本文所采用的超声波时差法，并将超声波时差法和计算流体动力学相结合，介绍了超声波时差法的改进与应用。
最后，针对阴影效应对风速造成的误差，本章介绍了风速误差产生的原因，以及相关机器学习算法的原理，主要包括SVR算法、BP算法、ELM算法、KELM算法、MFO优化算法和PSO优化算法，进而为风速误差补偿模型的建立提供理论基础。
