超声波风速风向测试仪设计

### 超声波风速风向传感器设计原理

超声波风速风向传感器利用四个超声波探头在二维平面内循环发送和接收超声波信号。这些探头发射的超声波会在空气中传播并被其他探头接收，通过计算超声波在不同方向上传播时间的变化来确定风速和风向[^1]。

具体来说，在无风条件下，超声波在同一距离上的往返传播时间相等；当有风吹过时，顺风方向的超声波传播速度加快而逆风方向则减慢。通过对各个方向上超声波传播时间差异的精确测量，可以解算出实际存在的平均风速以及其角度位置即风向[^2]。

为了提高精度与可靠性，通常会采用多组数据取平均值的方法减少随机误差的影响，并且加入温度补偿机制校正因气温变化引起的声速改变效应。此外，一些高级型号还配备了加热装置防止结冰影响正常工作性能[^3]。

#### 实现过程中的关键技术要点：

- **硬件选型**：选用高性能、低功耗的微控制器作为核心处理单元，搭配高灵敏度的压电陶瓷片制作而成的小尺寸超声波发射/接收模块；

- **算法优化**：开发高效的时差检测算法用于精准捕捉每次脉冲回波时刻点，同时建立合理的数学模型完成由时差到物理量（如m/s,°）之间的转换运算；

- **环境适应性增强措施**：考虑户外复杂环境下长期稳定运行的需求，采取防水防尘密封结构设计加上必要的温湿度监控手段保障内部电路安全可靠运作。

def calculate_wind_speed_and_direction(time_differences):
    """
    计算基于给定的时间差数组得出相应的风速和风向
    
    参数:
        time_differences (list): 各个路径之间测得的超声波传输时间之差列表
        
    返回:
        tuple: 风速(m/s), 风向(度数)
    """
    
    # 假设已知固定参数c=音速常数值; d=两探头间距;
    c = 343.0  # m/s at standard conditions
    d = 0.15   # meters between transducers
    
    delta_t_avg = sum(time_differences)/len(time_differences)

    v_w = ((delta_t_avg * c*c)/(2*d)) / sqrt((delta_t_avg * c*c/(d*d))-1) 

    theta = atan(v_w/c)*180/pi
    
    return abs(v_w), degrees(theta)


time_diffs_example=[0.00076, -0.00076, ... ]  # example data points from actual measurements
wind_velocity, wind_angle = calculate_wind_speed_and_direction(time_diffs_example)
print(f"Wind Speed:{wind_velocity:.2f} m/s , Wind Direction:{wind_angle:.2f} °")