传感器阵列

2024-08-31

传感器阵列（通用7篇）

传感器阵列篇1

摘要：基于声矢量传感器阵列的二维来波方向估计是水声通信的关键技术, 但阵列增益的不一致性将影响来波方向估计性能。基于子空间分解, 提出一种阵列增益和来波方向的联合估计算法, 其中来波方向利用旋转不变性求解, 阵列增益利用子空间正交性求解。来波方向和阵列增益以迭代方式求解。仿真结果显示了算法的有效性。

关键词：声矢量传感器,来波方向估计,水声通信

2009年1月7日收到

声波传播是水下无线通信的主要方式, 现有水声通信的研究已从传统点对点的通信方式向水声通信网络转变[1]。基于接收阵列的水声来波方向估计是建立网络拓扑, 同时也是其他水声信号处理的重要课题。矢量水听器由传统的无指向性声压水听器和具有自然指向性的质点振速水听器复合而成, 较传统声压水听器能得到更多的信息, 被广泛应用于水声信号的来波方向估计中。例如Wong等将电磁波方向估计的经典ESPRIT算法和MUSIC算法应用于水声信号方向估计[2], 陈伟华等进一步拓展到宽带水声信号源的方向估计[3]。

上述研究的一个普遍假设是接收阵列具有理想增益。当不同接收阵元存在增益差别时, 这种差别反映为来波角度估计的误差, 从而降低角度估计的准确度。存在增益差别时的来波方向估计在电磁波方向估计中已有较成熟的研究, 但在水声方向估计方面研究较少。本文把声矢量传感器阵列的增益当作未知参数, 和来波方向一起估计。其中二维来波方向利用旋转不变性求解[4], 阵列增益利用子空间正交性求解。两者迭代使用直到算法收敛。仿真结果显示了算法的有效性。

1 信号模型

考虑一个均匀方形接收阵列, 有M×M个声矢量传感器均匀放置在x-y平面的格点{mxΔ, myΔ} ({mx, my=0, …, M-1}) 上, 其中Δ表示相邻两个声矢量传感器之间的距离。假设共有K个不相关的窄带信号投射到矢量阵上, pk (t) 表示第k个入射源的复信号, 从方位角φk、仰角θk入射到接收阵列。则第 (mx, my) 个声矢量传感器的输出表示为

$y_{m_{x}, m_{y}} (t) = \sum_{k = 1}^{Κ} u_{k} p^{m_{x}} q^{m_{y}} p_{k} (t) + e_{m_{x}, m_{y}} (t) (1)$

(1) 式中

$u_{k} = [\begin{matrix} \sin θ_{k} \cos φ_{k} \\ \sin θ_{k} \sin φ_{k} \\ \cos θ_{k} \\ 1 \end{matrix}], p = e^{\frac{j 2 π f s i n θ_{k} \cos φ_{k}}{Δ}}, q = e^{\frac{j 2 π f s i n θ_{k} \sin φ_{k}}{Δ}} (2)$

emx, my (t) 代表接收信号的噪声。uk称为阵列流形, 代表由于入射角度的不同而引起的增益区别, 当阵元存在增益差别时, 实际的阵列流形变成Γmx, myuk, 其中Γmx, my是实对角矩阵, 其元素代表阵元每个传感器的实际增益。将所有阵元的接收信号组成如下接收矢量

$y (t) = [y_{0, 0} (t) \dots y_{0, Μ - 1} (t) \dots y_{Μ - 1, 0} (t) \dots y_{Μ - 1, Μ - 1} (t)]^{Τ} (3)$

则接收信号可以表示为

$y (t) = \sum_{k = 1}^{Κ} Γ v_{k} p_{k} (t) + e (t) = Γ V p (t) + e (t) (4)$

(4) 式中

$\begin{array}{l} Γ = d i a g {Γ_{0, 0} \dots Γ_{0, Μ - 1} \dots Γ_{Μ - 1, 0} \dots Γ_{Μ - 1, Μ - 1}} (5) \\ V = [v_{1} v_{2} \dots v_{Κ}] (6) \\ v_{k} = [u_{k} \dots u_{k} q^{Μ - 1} \dots u_{k} p^{Μ - 1} \dots u_{k} p^{Μ - 1} q^{Μ - 1}]^{Τ} (7) \end{array}$

2 算法描述

当阵列不存在增益误差时, 来波角度可以用经典算法, 如二维ESPRIT算法求解[4]。增益误差的存在将影响来波方向估计的准确度。本文将实际增益, 即Γ的对角元素, 当作参数估计的一部分, 和来波角度进行联合估计。算法采用如下的结构:

初始化:Γ=I (即假设阵列不存在增益误差)

步骤1:利用二维ESPRIT算法求解来波角度;

步骤2:基于步骤1的来波角度, 估计阵列增益;

重复步骤1, 步骤2直到收敛。

步骤1和步骤2都基于接收信号自相关矩阵的特征值分解, 如下:

$\begin{array}{l} R_{y} = E [y (t) y^{Η} (t)] = \frac{1}{Ν} \sum_{i = 1}^{Ν} y (t_{i}) y^{Η} (t_{i}) = \\ E_{s} D_{s} E_{s}^{Η} + E_{n} D_{n} E_{n}^{Η} (8) \end{array}$

(8) 式中对角矩阵Ds包含Ry的K个最大特征值, Es包含K个最大特征值对应的特征向量。Dn包含Ry其他特征值, En是这些特征值对应的特征向量。

2.1 步骤1:来波角度估计

令V1表示V去掉最后4行后得到的子矩阵, V2表示V去掉首4行得到的子矩阵, 信号处理中的旋转不变性指V1和V2有相同的结构, 他们之间的关系可以用一个旋转矩阵联系:V2=V1Σp[4]。根据 (6) 式中V的构造, 易知Σp=diag{p1p2 … pK}。基于特征值分解, 易知Es和ΓV张成相同的子空间, 即存在可逆矩阵T, 使得Es=ΓVT。定义 $\bar{E}_{s} = Γ^{- 1} E_{s}$ , 令 $\bar{E}$ 1, $\bar{E}$ 2分别为 $\bar{E}$ s去掉最后4行和首4行后得到的子矩阵, 得到 $\bar{E}_{1} = V_{1} Τ ‚ \bar{E}_{2} = V_{2} Τ = V_{1} Σ_{p} Τ$ , 经计算可以得到

$(\bar{E}_{1}^{Η} \bar{E}_{1}) \bar{E}_{1}^{Η} \bar{E}_{2} = Τ^{- 1} Σ_{p} Τ (9)$

(9) 式显示{p1p2 … pK}的值可以通过对 ( $\bar{E}$ $_{1}^{Η}$ $\bar{E}$ 1) $\bar{E}$ $_{1}^{Η}$ $\bar{E}$ 2的特征值分解估计。利用类似的方法, 对V的行进行重新排列后, 可以估计{q1q2 … qK}的值[4], 本文利用文献[5]的算法完成{pk}和{qk}之间的配对。来波角度可以由一组配对结果{pk, qk}计算

$θ_{k} = \arcsin \sqrt{p_{k}^{2} + q_{k}^{2}} ； φ_{k} = \arctan \sqrt{q_{k} / p_{k}} (10)$

2.2 步骤2:阵列增益估计

因为Γvk属于Es所张成的子空间中, 根据子空间的正交性:E $_{n}^{Η}$ Es=0, 可

$E_{n}^{Η} Γ v_{k} = 0 ‚ k = 1, \dots, Κ (11)$

令Λk表示由vk所有元素组成的对角矩阵, g表示由Γ所有对角元素组成的列向量, 上式可重写为E $_{n}^{Η}$ Λkg=0, 进一步得到

$g^{Η} Λ_{k}^{Η} E_{n} E_{n}^{Η} Λ_{k} g = 0 ‚ k = 1, \dots, Κ (12)$

考虑所有用户的组合, 得到

$g^{Η} [\sum_{k = 1}^{Κ} Λ_{k}^{Η} E_{n} E_{n}^{Η} Λ_{k}] g \overset{d e f}{=} g^{Η} W g = 0 (13)$

于是阵列增益组成的矢量是W矩阵零特征值对应的特征向量。实际中, 由于噪声的影响, 将g估计为W最小特征值对应的特征向量。因为特征值分解中一般已经将特征矢量进行归一化。由特征值分解得到的g和实际值存在一个尺度因子。但这一尺度因子只影响接收信号整体幅度的变化, 不会影响来波方向估计性能。

3 仿真结果

仿真中考虑一个2×2接收阵列, 两个窄带入射信号, 入射角为:{θ1, φ1}={0.569, 0.474}, {θ2, φ2}={0.381, 0.464}。入射信号有相同的载波频率, 但其基带信号为零均值、互不相关信号。仿真中阵元间隔Δ等于入射信号半波长。各阵元的实际增益如表1所示。

仿真中首先考察算法的收敛速度, 在30dB信噪比下得到图1结果。可以看到增益估计和角度估计的收敛速度很快。增益估计结果没有收敛到真实值, 这是因为特征值分解中将增益矢量进行了归一化, 其估计结果和实际值存在未知的乘子。从图1还可以看到由于噪声的影响增益估计存在一定的误差, 但角度估计结果基本收敛到准确值。

图2给出了本文算法的角度估计结果, 本文算法步骤1中将增益估计结果应用于接收信号的信号子空间: $\bar{E}_{s} = Γ^{- 1} E_{s}$ , 相当于是一个校正过程, 因此称为有校正算法。作为比较, 图中也给出了无校正的结果。可以看到本文的联合估计算法在存在增益误差时明显提高了性能。

4 结论

声矢量传感器在长期的使用过程中, 由于老化程度的不同, 可能会存在不同的增益, 在进行来波方向估计时必须考虑增益差别的影响。本文在这方面提出了一种联合估计算法, 仿真结果显示算法有很快的收敛速度, 在3次迭代后基本已经收敛。同时其角度估计性能优于传统只考虑角度估计的算法。

参考文献

[1]桑恩方, 乔钢.基于声矢量传感器的水声通信技术研究.声学学报, 2006;31 (1) :71—67

[2]Wong K T, Zoltowski M D.Self-initialting MUSIC-based direction finding in underwater acoustic particle velocity-field beamspace.IEEE J Oceanic Eng, 2000;25 (2) :262—273

[3]陈华伟, 邱小军, 赵俊渭.一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法.声学学报, 2006;31 (3) :270—275

[4]高飞, 吴瑛, 熊霞.基于ESPRIT算法的多信号二维DOA分离估计.无线通信技术, 2005;31 (5) :19—21

[5]Chen Fang-Jiong, Fung C C, Kok C-W, et al.Estimation of two-di-mensional frequencies using modified matrix pencil method.IEEE Trans on Signal Processing, 2007;55 (2) :718—724

阵列电磁传感器测量响应特征研究篇2

多相流动系统在工农业生产中涉及范围十分广泛,然而由于多相流流动特性复杂多变,其参数检测难度大,多相流检测技术无论在国内还是国外都尚属一个亟待发展的研究探索领域[1,2]。过程层析成像(Process Tomography,简记PT)技术也常称为流动成像(Flow Imaging)技术,是目前多相流参数检测技术发展的主要趋势和前沿课题之一[3]。国内外最新研究进展表明,基于电学(包括电容、电导、电磁)和超声等传感原理的PT技术具有成本低、速度快、适用范围广、系统结构简单、安全性好等特点,适合工业过程大规模推广应用,是重点发展的过程层析成像技术。基于电磁层析成像技术原理的多相流动电磁成像测井技术经历了两个主要的研究阶段,第一个阶段进行了测量方法和原理的理论研究:1999年,吴锡令等[4]首先提出多相管流电磁成像测井方法的概念;2000年,吴锡令等[5]对多相流动电磁波测井原理进行了研究;2003年,赵亮等[6]研究了测量敏感场的计算问题。第二个阶段进行了正演仿真和简单原理实验研究:2007年,赵彦伟等[7]对敏感场进行了仿真研究,王晓星等[8]进行了电磁流动成像测井提取流动参量方法的研究;2008年,王晓星等[9]进行了两相流电磁成像测量正问题的研究,吴锡令等[10]研究了电磁阵列传感器优化;2009年,王晓星等[11]进行了气-水层流的流型识别实验。

在大量正演仿真和实验室模拟流动测量的基础上,对阵列电磁流动传感器的测量响应特征进行研究,从而为图像重建和参数提取以及原型仪器的研制提供参考。

1 测量响应正演仿真

通过有限元分析软件建立阵列电磁传感器模型和流体分布模型,对不同流体分布状态下的测量响应进行了大量模拟,进而分析出模拟测量数据的响应特征。

1.1 传感器模型

在二维平面内建立传感器模型。模型由不锈钢套管、钛钢支撑臂、聚乙烯绝缘层、铜质电极四部分组成,按照每部分的材料属性设置电性参数,主要为相对介电常数和电导率。传感器模型如图1所示。

1.2 流体分布模型

油气井中实际流体分布应该为油气水三相混合分布,鉴于油和气的电磁特性相同,流体分布模型中将油和气统一作为轻质相处理,而将密度相对较大的地层淡水和盐水统一作为重质相处理。参考油气井中最常见的流体分布状态建立各相均匀分布、分层分布、泡状分布四种模型,对于分层模型按照层界面位置不同建立多个模型,对于泡状模型按照油(气)泡半径不同建立多个模型。流体分布模型示意图如图2所示。

1.3 仿真测量数据特征

将建立的传感器模型和流体分布模型结合在一起,就是阵列电磁传感器仿真测量模型,在发射电极上赋予3 MHz的电磁波,进行测量仿真实验,四种流体分布模型的典型测量响应如图3所示。

1.3.1 均匀分布模型仿真测量数据特征

对于轻质相和重质相均匀分布模型,由于流体是均匀分布的,仿真测量数据曲线呈现有规律的重复性特征,且重质相测量数据大于轻质相。全部176个测量值按照发射电极不同,可分为16组,每组测量数据按照测量电极不同,又可分为11个。首先,16组测量数据之间差别微小,可认为相同;其次,每组11个测量数据实际只有6个值,这是因为测量值中只与发射电极和测量电极之间的距离有关系,距离越近测量值越大,而电极之间的距离只有6种情况。具体分析情况见表1。

1.3.2 泡状分布模型仿真测量响应特征

对于泡状模型来说,流体虽然不是均匀分布,但相对于测量圆域圆心呈中心对称分布,这一点与均匀分布模型相同,因此,测量数据也表现为与均匀分布情况相同的规律,只是由于测量区域内流体发生变化导致测量值发生变化,介于重质相和轻质相之间。随着中心油(气)泡半径增大,测量值整体减小。泡状分布模型及其模拟测量曲线如图4所示。

1.3.3 分层分布模型仿真测量响应特征

分层模型仿真测量响应曲线特征比较复杂,根据发射电极和测量电极位置关系,测量值表现为高电压、低电压和0电压。具体分析情况见表2。

随着两相界面位置的变化,处于轻质相和重质相中的电极数量都发生变化,因此,模拟测量响应曲线表现为高电压、低电压和0电压数据点数量的变化。如图5所示。

2 模拟流动实验

流动成像测量的目的是对流体流动进行实时测量,由于电磁波传播速度非常快,在一个测量周期中可以认为流体相对于传感器是静止的,因此在实验室内可以用流体静态模型实验模拟实际流动。设计制作了流动模拟实验装置,连接网络分析仪作为电磁波的激发和接收装置,利用电磁流动成像测井仪进行了均匀物场全空气、全水实验和不同持水率的气-水层流动实验总计24次,每次实验记录176个全周期测量数据。

2.1 实验仪器设备

考虑到生产测井实际工艺条件,实验仪最重要的传感器部分采用了阵列式设计,纵向上设置5层电极,第2、4层为主电极层,第1、3、5层为屏蔽电极层,每层的16个电极等间距环状排列在推靠臂上;横向上5个电极为一组,嵌入整体绝缘层中,置于推靠臂前端。推靠臂由收张螺杆控制,下井时收拢,测量时张开,使推靠臂紧贴井壁,此时电极阵列均匀分布于井壁周围,不影响井内流体流动,不改变流体流型,测量流体流动原始状态。电磁流动测井实验仪实物如图6所示。

流动模拟管路采用有机玻璃质流管,流管长度850 mm,内径120 mm,外径140 mm。将有机玻璃管底部一侧封闭,内部嵌入一段不锈钢套管,套管长度30 mm,厚度4 mm,可以模拟仪器在套管井中的测量。有机玻璃管上部透明,便于观察液面高度和电极位置以及电极工作状态。管道顶部采用螺纹不锈钢密封帽,保证实验过程液体无漏失,液面高度无变化。

激发和测量装置采用由美国安捷伦公司(原惠普公司)生产Hp8753C和3577B网络分析仪,频率输出范围为300 kHz～3 GHz,带有一个RFOut输出端和R、A、B三个输入端口,能测量功率衰减、电势幅度等多种信号。测量时,通过控制电路发射电极连接网络分析仪RFOut输出端口,测量电极连接R端口。

2.2 气水层流实验测量响应特征

实验介质采用空气和盐水,分别模拟天然气和地层水,持水率按照0%、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%由全空气到全水递增,分别模拟气、水均匀分布和不同持水率的气-水层流。另外补充持水率35%、75%和85%实验,用于考察持水率分辨精度。其中盐水的电阻率为1 Ω·m,激发电磁波频率为3 MHz,功率为10 dB·m。

通过空气—盐水分层分布的实验测量,获得不同持水率下气水层流的测量数据,对比分析数据曲线规律,得出电磁波流动成像测井层流响应特征。以持水率70%实验为例分析,实验状态如图7所示,测量数据曲线如图8所示。

结合实验状态和测量数据曲线图,可以看到,分层流动测量响应特征与均匀物场全空气和全盐水特征完全不同:层流测量数据基本只有高电位和低电位两种,且高电位和低电位交替出现,在一个测量组合内(11个测量信号),高电位测量数据表示该接收电极处于盐水中,低电位测量数据表示该接收电极处于空气中,具体分析情况见表3。

3 结论

仿真测量数据和实验测量数据都表明,电磁流动成像测井响应信号具有与流体分布密切相关的特征,可以通过特征分析来确定流体分布状态进而求取流动参数。

参考文献

[1]林宗虎.气液固多相流测量.北京:中国计量出版社,1988

[2]李海青.两相流参数检测及其应用.杭州:浙江大学出版社,1991

[3]李海青,黄志尧.特种检测技术及应用.杭州:浙江大学出版社,2000

[4]吴锡令,景永奇.多相管流电磁成像测井方法研究.地球物理学报,1999;42(4):557—562

[5]吴锡令,赵亮.多相流动电磁波成像测井基础研究.石油勘探与开发,2000;27(2):79—82

[6]赵亮,吴锡令.多相流动电磁波成像测井测量敏感场计算.地球物理学报,2003;46(6):870—874

[7] Zhao Y W,Wu X L,Wang X X.Simulation of sensitivity field forelectromagnetic tomography in multiphase flow well logging.ChineseJournal of Geophysics,2007;50(3):811—816

[8]王晓星,吴锡令.电磁流动成像测井提取流动参量方法研究.科学技术与工程,2007;7(14):3526—3528

[9]王晓星,吴锡令.两相流电磁成像测量正问题研究.西安石油大学学报:自然科学版,2008;23(3):88—91

[10]吴锡令,王晓星,赵彦伟,等.油井流动成像电磁测量方法研究.中国科学D辑:地球科学,2008;38(S1):161—165

传感器阵列篇3

生物传感器的研究具有巨大的应用前景, 近年来, 随着电子自旋现象的发现, 结合了半导体微电子工艺制备的GMR设备, 在生物检测领域引起了人们越来越浓厚的研究兴趣, 使其成为传统生物检测方法的替换方案之一。由于其独特的物理特性, GMR传感器比电子传感器更灵敏、可重复性强, 具有更宽的工作温度、工作电压和抗机械冲击、震动的优异性能, 而且GMR传感器的工作点也不会随时间推移而发生偏移。GMR传感器的制备成本和检测成本低, 对样本的需求量很小。由GMR传感器组成的阵列, 还可以结合现有的IC工艺, 提高整体设备的集成度, 进行多目标的检测。同时, 对比传统的荧光检测法, 磁性标记没有很强的环境噪声, 标记本身不会逐渐消退, 也不需要昂贵的光学扫描设备以及专业的操作人员。因此, 无论是传感器本身的性能, 还是磁性标记的特点, 都决定了GMR传感器阵列在生物检测领域的研究具有较高的应用价值和实践意义。

1 巨磁阻阵列传感器生物检测的基本原理

1.1 巨磁阻 (GMR) 效应

1988年派瑞松大学的研究人员发现了GMR效应, 这是一种在铁磁性层与非铁磁性层交替叠置的结构中观测到的量子效应, 是指某些磁性或合金材料的磁电阻在一定磁场作用下急剧减小, 而Δρ/ρ急剧增大的特性, 一般增大的幅度比通常的磁性与合金材料的磁电阻约高10倍。GMR效应的理论很复杂, 许多机理至今还不清楚, 目前普遍接受的解释是两流模型, 如图1所示。多个铁磁层中的磁矩方向由施加的外磁场控制, 当铁磁性层的磁矩反平行排列时见图1 (a) , 载流子受到的自旋散射最大, 多层膜电阻最高;当铁磁性层的磁矩平行排列时见图1 (b) , 载流子受到的自旋散射最小, 多层膜的电阻最低[1]。

目前, 按其结构、GMR材料可分为具有层间偶合特性的多层膜 (例如Fe/Cr) 、自旋阀多层膜 (例如FeMn/FeNi/Cu/FeNi) 、颗粒型多层膜 (例如Fe-Co) 和钙钛矿氧化物型多层膜 (例如AMnO3) 等。

1.2 巨磁阻 (GMR) 的电子特性

图2是一个典型的多层GMR材料在外加磁场下的电阻变化情况。图2中的输出表明, 无论是正向还是反向的外加磁场变化, 都能带来相同的磁阻变化, 也就是说GMR效应是全极性的。曲线的斜率体现了磁性敏感程度, 通常以V (mV) /Oe为单位。当阻值不随磁场继续变化时, 磁性材料就达到了其磁性饱和区。两条曲线中的偏移是磁性材料的磁滞导致的, 从零磁场到饱和磁场所带来的阻值变化就称为磁阻。

1.3 GMR阵列传感器生物检测的基本模式

用GMR阵列传感器进行生物检测, 是以磁性颗粒为标记物, 采用直接标记法或两步标记法, 在施加一定方向的外加磁场的情况下, 用磁敏传感器对磁性标记产生的寄生磁场进行检测, 从而实现对生物目标定性定量分析。图3分别介绍了磁性标记法检测的具体步骤:

直接标记法如图3 (a) 所示, 直接标记法是将标记物直接结合到探针上。首先在传感器表面结合特定的生物探针, 再将已预先绑定磁性颗粒的样本溶液加入传感器的反应池中, 溶液中特定的目标分子被探针捕获, 完成标记。

两步标记法如图3 (b) 所示, 以DNA检测为例, 第一步将已知序列的DNA探针链结合在包埋了自旋阀传感器的芯片表面, 加入用生物素标记的DNA目标链溶液, 进行充分杂交;第二步, 加入被抗生物素包裹的磁性颗粒, 形成生物素—抗生物素共价键, 从而选择性地捕获磁性标记。

标记反应完成后, 用外加梯度磁场将未参与标记的多余磁性颗粒分离, 再施加激励磁场将磁标记 (磁性颗粒) 磁化, 磁化的磁标记产生的寄生磁场引起传感器阻值的变化, 从而导致反映生物反应的信号输出。

2 GMR生物检测系统设计

当前, 国际国内已经开展了基于不同技术的生物磁场检测设备研究, 涉及自旋阀传感器 (Spin Valves) 、感应传感器 (Inductive Sensors) 、超导量子干涉仪 (SQUIDs) 、各向异性磁阻 (AMR) 环式传感器、小规模的霍耳组合传感器 (Hall Crosses) 以及隧道结 (TMR) 传感器等。

1998年, 作为美国国防部高级研究规划局 (DARPA) 支持项目, 美国海军研究实验室与NVE公司合作, 由David R.Baselt[2]等开展了基于巨磁阻技术的生物传感器研究, 并设计制备了两代GMR传感器的磁珠阵列计数器 (BARCⅡ, BARCⅢ) 进行生物杂交分析, 并用于测量在单个分子水平上的DNA-DNA, 以及抗体抗原对和受体-配体对的结合力。德国比勒菲尔德 (Bielefeld) 大学[3]、美国佛罗里达州立大学[4]、美国斯坦福大学 [5]、葡萄牙国立计算机系统与工程研究所 (INESC-MN) [6]等研究机构也相继开展了磁性传感器阵列的生物检测研究。国内多所高校和研究所, 如中科院物理研究所[7]、清华大学[8]、同济大学[9]、电子科技大学 [10]、中山大学[11] 等, 自2005年起, 对巨磁阻生物传感器阵列设计、传感器材料的选取、磁性标记与传感器尺寸关系、输出信号处理等方面进行了广泛的研究, 实现了单个纳米尺度颗粒的检测, 并申请了相关的专利。

上述研究中采用的阵列方案和传感器形态各异, 从布局上可以类分为规则排列阵列或分区排列阵列;矩形传感器或蛇形传感器。

图4 (a) 是Guanxiong Li等[5]在约7 mm×8 mm的芯片表面上制备的自旋阀传感器阵列, 阵列包含60个亚微米级的条形自旋阀传感器, 呈2个纵列排列, 每列30个传感器单元, 每个单元两头通过ion束沉积厚约300 nm的铝作为引线, 而中间未被覆盖的条形区域作为生物反应区, 用于感应与其易轴同向的磁场分量。

图4 (b) 是David R.Baselt[12]等设计制备的含66个GMR单元的传感器阵列 (BARC Ⅲ) , 分为8个反应区, 每区8个单元, 可进行多路检测。其单元呈圆形, 直径为200 μm, 由长8 mm宽1.6 μm的电阻蛇形蜿蜒而成。

通常, 整个GMR生物检测系统由微流部分、GMR阵列、驱动部分、分析处理部分组成。为了减少外界环境对传感器输出稳定性的影响, 传感器单元往往与参考单元一起组成惠斯通电桥。如图5所示, GMR电阻对组成惠斯通半桥, 其中一个电阻表面覆盖软磁性屏蔽层, 不受外加磁场的影响;另一个电阻作为应变电阻, 在 GMR效应作用下, 阻值随外加磁场变化, 导致电桥输出微伏级的差分电压值, 输出的电压经过过滤、放大等处理后, 再输送到后端的采集检测设备, 做进一步分析。

3 系统性能分析与讨论

David R.Baselt等[2] 1998年研制的GMR生物传感器, 由于信噪比的限制, 只能实现在每80 μm×5 μm的区域上探测到一个磁珠 (直径为2.8 μm) ;2002年, Schotter等人[3] 实现了对低磁珠密度 (16 pg/μl) 被测样品的探测;2005年, INESC公司[6]采用U型自旋阀结构制作GMR生物传感器, 其工作频率从传统的200 Hz降低到了30 Hz, 使得热噪声更低 $(10^{- 17 / 2} V / \sqrt{Η z}) ； 2005$ 年, 加利福尼亚大学物理系D.K.Wood等人研制的亚微型新一代GMR生物传感器, 可实现对小尺寸磁珠 (直径200 nm) 的探测, 且灵敏度更高 $(2 \times 10^{- 16} e m u / \sqrt{Η z}) 。$ 虽然磁性生物检测系统取得一定的成绩, 但距离实用化仍有很大的距离。

综合现有技术, 提高磁性生物检测系统的性能, 可以在传感器特性、磁性颗粒的选择以及外围电路的设计等方面进行改进。

3.1 传感器灵敏度

GMR传感器灵敏度是指其对微弱信号的感应能力。由于磁性标记体积非常小, 所以产生的寄生磁场也非常微弱, 因此必须选用灵敏度高的磁性材料制备传感器。衡量GMR性能的两个最基本参数是:

(1) 在一定温度下所能达到的最大GMR值;

(2) 获得最大GMR效应所需施加的饱和外磁场强度。

在各种巨磁电阻材料中, 多层膜和颗粒膜饱和磁场高达数特斯拉, 其磁场灵敏度低;氧化物陶瓷类材料饱和场极高, 难以实现实用化;自旋阀材料饱和磁场较低, 仅为几个或几十奥斯特, 但室温下GMR不高。因此, 寻求GMR值高, 饱和磁场低, 磁场灵敏度高的合金体系或人工薄膜结构是GMR传感器生物检测实用化的难点和重点。

目前, 从制作的难易程度、性能的稳定性等方面来考虑, 传感器阵列多采用GMR多层膜耦合结构和自旋阀结构, 随着研究工作的逐步深入, 将来具有更高磁阻率的结构, 如隧穿磁阻 (TMR) 、稀土氧化物、微晶或非晶软磁合金薄膜, 以及利用巨磁阻抗效应 (GMI) 的高灵敏传感器, 将在磁性生物阵列检测中得以应用。

3.2 磁性微粒的尺寸与磁性含量

在整个系统中, 生物特异性反应通过磁性微粒的存在与数量来体现。目前采用的磁性颗粒 (如γ-Fe2O3, Fe3O4, NiFe等) 可分为微米级和亚微米级两类, 较大的磁性颗粒 (约1～3 μm) 在形状上比较容易实现统一, 虽然磁性物质含量较低 (约15%) , 但相对较大的体积, 磁性微粒在传感器表面产生的磁场分量仍然较大, 另外, 大体积也便于显微计数。其缺点是无法高密度地绑定在传感器表面, 因此检测到的生物分子较少。纳米尺度的磁性颗粒具有很高的磁性含量 (70%～80%) , 但是由于制备工艺的限制, 同一批次, 其大小和形状都有较大差异, 对定量分析非常不利。而且, 体积小的纳米磁性颗粒容易快速簇集, 导致输出的信号失真。但是, 采用敏感度更高的传感器和更先进的检测分析系统, 可以部分满足小体积磁性颗粒的应用要求, 2005年, 美国斯坦福大学Guanxiong Li等[5] 实验验证了当自旋阀传感器阵列尺寸与磁性颗粒尺寸 (直径为16 nm的超顺磁Fe3O4颗粒) 相近时, 传感器输出信号与绑定的颗粒数量呈比较理想的正比关系, 从而体现了采用小体积纳米磁性标记, 自旋阀传感器阵列在生物检测中的定量分析能力。

3.3 传感器阵列的物理参数

GMR传感器合适的层厚可以保证两个磁性层反平行耦合, 从而保证在没有外加磁场的情况下, 设备处于高电阻值状态。另外, 因为GMR传感器的电阻值主要取决于电子自旋散射, 所以其层厚必须比大部分材料中电子的平均自由程 (约几个纳米) 小, 典型的GMR磁性传感器的层厚大约是2～6 nm。

同时, 采用与生物分子尺度相同的传感器 (蛋白质、DNA、RNA和病毒等都在1～100 nm的尺度范围) , 能够有效增加检测的灵敏度[6,13]。目前, 受制于制备的复杂性, 减小传感器的尺寸仍然十分困难, 国内研究机构应用传统的光学光刻技术, 受光波波长和数值孔径等因素的限制, 难以制作线宽小于100 nm的图案。然而更先进的极端远紫外光刻、电子束直写、离子投影光刻技术、X光光刻、电子束投影等技术虽然能克服上述限制, 但系统复杂, 造价十分昂贵。因而, 基于传统光刻技术上改进的浸没式光刻系统、微接触印刷、纳米压印光刻等新的制备技术, 将是基材表面批量获取纳米量级GMR传感器阵列中最具潜力的技术。

除传感器本身的物理参数外, GMR传感器对磁场的距离也非常敏感, 磁性颗粒的寄生磁场随其与传感器敏感层的距离呈3阶衰减[14], 所以, 应尽量减小传感器与磁性标记之间的距离, 以减少对传感器灵敏度的过高要求。但是, 在实际检测中, 为了防止传感器表面被生物溶液侵蚀和牢固结合生物探针, 又必须在传感器表面覆盖保护层 (7 nm PEI/PMMA[5];1 μm氮化硅[15]) 和生物结合层 (金属材料、玻璃、石英或表面为氧化硅的硅片) 。因此, 超薄惰性材料和生物结合材料的发现与工艺的提高也是提高磁性生物检测系统性能必不可少的条件。

3.4 外加磁场

检测中需要外加激励磁场磁化超顺磁颗粒, 针对不同的磁性传感器, 磁性激励场可以平行于传感器表面, 也可以垂直于传感器表面。平行方式相对优于垂直方式, 当传感器上方不存在磁性微粒时, 平行方式不会产生信号输出, 而且激励场即使有一定的角度偏转, 也不会导致片上分量的产生。另外, 激励场可以采用直流激励场或交流激励场, 在交流激励场作用下, 传感器输出交流信号, 通过锁相放大技术, 可以获得较高的信噪比, 方便信号的提取。但是, 相比DC激励场而言, AC激励场会导致电磁干扰, 需要在后端设计交流EMI滤波及整流滤波电路, 增加了电路复杂性。另外, 外加交流激励磁场频率需要均衡考虑, 如果过高, 系统中的感性阻抗元件 (如电磁铁等) 会使电桥输出的信号大幅减弱;如果激励磁场频率太低, 又会增加1/f噪声。对于某些GMR传感器, 还需要外加偏置磁场, 用于固定自由层、控制传感器工作在线性区间以及防止磁性微粒的初始极化。然而亚微米级的传感器, 由于其自由层已处于单磁畴状态, 可以不施加偏置场, 从而提高自由层磁化时的自由度, 增加传感器在易轴的敏感性。

3.5 采用信号放大技术

由于GMR传感器阵列输出的信号非常微弱, 并且信号中不可避免地存在1/f噪声和散粒噪声, 为了精确测量掩埋在噪声中生物信号的幅值及相位, 通常用前置低噪声放大器、带通滤波器、可控增益放大器、相敏检测电路、正交移相电路、差分直流放大电路等组成的锁相放大设备来抑制差模噪声和共模噪声, 对传感器输出的信号进行预处理。

4 结语

利用GMR传感器组成阵列, 对磁性标记的生物分子的检测进行研究工作已经开展了近十年, 这里就检测方法的基本原理、发展情况、影响检测效果的各项因素进行介绍和分析。目前制约GMR传感器阵列生物检测性能的关键是制备工艺和材料的问题, 在进一步的研究中, 需要采用生物分子尺度相同、高灵敏的新型GMR传感器, 研究新的生物机能性保护膜, 在避免互扰的基础上, 在芯片上布局更密集、有效生物结合面更大的阵列, 改善传感器的线性度, 保证亚微米级的超顺磁颗粒形态的均一, 才能有效促进GMR传感器阵列在生物检测上的应用。

传感器阵列篇4

1.3 抗蛇毒抗体巯基化与定向自组装固定

抗蝮蛇抗体溶液30μL与等体积的Sulfo-LC-SPDP溶液混合,室温反应60 min,然后加入25 m M的二硫苏糖醇(DTT)20μL,混匀后室温反应30 min。各检测池金膜以丙酮、去离子水清洗三次,氮气吹干,气相中晶体频率稳定后,在2-10号检测池各加入Tris。Cl缓冲液9μL,待频率稳定,在3-10号检测池中加入巯基化抗体溶液10μL,浓度分别为0、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0、7.0μg/ml,观察1 h。而后在3-10号检测池中加入1.0 m M的6-巯基己醇10μL,封闭1 h。重复以上操作6次,取各浓度点频率变化均值,制作曲线,求得最适浓度。

1.4 检测不同浓度的标准蝮蛇毒液并标准曲线制作

按前述方法于3-10号检测池固定最适浓度抗体。去离子水清洗各检测池,氮气吹干,2-10号加入PBS液70μL,频率稳定后,4~10号检测池加入0.1、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0μg/m L蛇毒标准溶液10μL(3号作参比检测池),37℃观察60 min。每个浓度点重复6次,取各浓度点反应前后频率变化均值,并制作曲线。

1.5数据采集与分析

频率检测仪采用自激式振荡电路,多通道检测,频率信号为TTL电平输出,检测室具有恒温、屏蔽、防震动等装置。ACL28454多功能频率记数卡(ANDLINK公司产品)内置于计算机。通过《PESA分析软件4.0》采集显示频率记数、差值、频率变化趋势图,并进行储存分析。采用SPSS 13.0统计分析软件进行t检验和相关分析。

2 结果

2.1 压电免疫传感器阵列的稳定性

其稳定性由多种因素决定,本实验观察在37℃,12小时内1号检测池气相所测频率漂移±1Hz,2号检测池液相所测频率漂移±2 Hz。

2.2 巯基化抗体浓度与晶体频率变化之间的关系

在蝮蛇毒抗体上修饰巯基后,因巯基能与晶体电极的金原子牢固连接,从而将蝮蛇毒抗体固定在金膜电极表面,其固定量以抗体固定前后晶体频率的变化值表示。实验结果见图1。从图中可以看出,当抗体浓度小于4.0μg/m L时,抗体固定量随浓度的增加而增大,抗体浓度达到4.0μg/m L时,抗体的固定量达到饱和。因此本实验中抗体浓度选择4.0μg/m L,以下实验均采用这一浓度。

2.3 压电免疫传感器阵列的响应时间

用制备好的石英晶体微阵列检测蛇毒标准品,在37℃条件下观察抗原抗体不同反应时间对应晶体振荡频率的变化。结果显示,抗原抗体反应在40min后,频率已不再降低。表明抗原抗体反应已达到平衡,免疫反应基本完成,再延长反应时间,晶体表面质量负载也无明显变化,频率达到稳定,见图2。因此,实验选择40 min作为检测蛇毒样品的反应时间。

2.4 不同浓度标准蝮蛇蛇毒的检测结果

标准蛇毒液各浓度点的晶体频率变化值(Δf)用6次平行检测结果的平均值表示,并通过计算机自动以参比检测池的值进行校正(见表1)。统计结果显示,蛇毒浓度0.01μg/m L与空白液比较、蛇毒浓度5.00μg/m L与10.00μg/m L比较,频率变化均无明显区别,提示:浓度0.1μg/m L以下,晶体频率的特异性响应信号被噪声信号淹没,不能敏感检测蛇毒浓度;当蛇毒浓度大于5.0 ug/ml时,由于固定在晶体表面的抗体结合位点趋于饱和,尽管反应液中存在蛇毒分子,石英晶体表面质量负载已不再增加,结果与抗原抗体的免疫反应规律符合。同时,蛇毒的浓度在0.1~5.0 ug/mL范围内,蛇毒的浓度与晶体频率的变化之间呈良好的线性关系,以蛇毒标准溶液的浓度为横坐标,频率变化的绝对值(Δf)为纵坐标作图,得到蛇毒石英晶体传感器的检测剂量反应曲线,见图3。

注:覮与邻近的低浓度组相比,P<0.01

3 讨论

压电石英晶体传感器是近年发展起来的一种新型生物传感器,又称石英晶体微天平(QCM),是基于其压电晶体的压电效应,即晶体谐振频率变化值(△f)与其表面质量负荷(△M)呈一定函数关系。在一定的范围内,我们可用△f=-k△M这一简化了的Sauerbrey方程式来表示。其压电晶体常用AT切型,在晶体的两面则采用离子束沉积等方法形成两个平行金属(Au,Ag等)膜电极。膜电极的表面固定识别分子,因其特异性而结合待检测分子,引起电极表面的质量变化,从而改变石英晶体的振荡频率。利用压电元件的质量敏感性质,结合生物免疫识别特性,可以对多种抗原或抗体进行快速的定量测定,并可用于反应动力学的研究,检测反应中不需要标记,避免了放免和酶免分析的复杂标记过程及同位素对人体的危害和环境的污染,克服了前面几种方法费时、昂贵、及操作复杂的缺点,具有灵敏度高,可达ng级,速度快、特异性好和实时检测等优点[10]。压电石英晶体免疫传感器有望成为未来临床大规模使用的检测手段。

抗体的固定是构建传感器的基本条件。我们利用巯基化合物自组装单分子层的原理,通过Sulfo-LC-SPDP在蝮蛇毒抗体上修饰一个活性巯基,而后通过活性S原子与金膜电极的金原子之间强烈的键合作用,将蝮蛇毒抗体固定于压电传感器的金膜电极表面,可构成结合牢固、紧密有序、分布均匀、空间取向一致的的抗体敏感膜,为传感器的定量检测奠定了基础。Sulfo-LC-SPDP分子结构中带有一较长的分子臂,增加了固定的抗体分子与金膜之间的距离,有效地克服了分子识别过程中的空间位阻,且巯基分子小,在金膜表面结合更加致密[11]。从金膜上固定抗体的量与蝮蛇毒抗体浓度的关系中可以得出,随着抗体浓度的增加,抗体固定到金膜上的量也增加。在实验所用抗体浓度达到4.00μg/m L后,金膜结合抗体的位点达到饱和,实验均采用4.00μg/m L抗体浓度,保证了传感器上固定抗体量的一致。

稳定性是影响其技术测定的主要因素之一。晶体在液相中振荡要受多种因素的影响,如外界温度、磁场、气压、震动,液体的粘度、密度、电导性,当然最重要的影响因素是振荡电路和晶体本身。我们在总结其他研究的基础上,设计了一种有负反馈的集成振荡电路,能消除或减少以上因素的影响。本实验设立的对照检测池,气相和液相均能在较长时间内保持频率稳定,证明整个检测系统稳定可靠,同时也表明,其它检测池的频率漂移是由抗体固定或抗原抗体反应所致。

敏感性将是基因传感器阵列能否得到推广并应用于临床的限制因素。根据Sauerbrey方程,参照AT切型石英的弹性膜量和密度常数,可得△f=-2.26×10-3f 2△m,10MHz石英晶体的灵敏度为△m/△f=-1/(2.26×10-3×102)=-4.425ng·cm-2/Hz。其灵敏度可达ng级,相对于抗原抗体反应的质量变化,其灵敏度应是相当高的,提示蛇毒压电石英晶体免疫传感器理论上完全能用于蛇毒的定量检测。本实验建立的压电免疫传感器阵列检测蛇毒的标准曲线显示,尖吻蝮蛇毒浓度在0.1~5.0μg/m L的范围内,石英晶体的振荡频率变化与尖吻蝮蛇毒的浓度呈良好的线性关系,传感器有良好的响应特性。当蛇毒浓度大于5.0μg/m L时,晶体频率不再有明显变化,与蛇毒浓度不再呈线性关系,浓度低于0.1μg/m L时,频率响应信号弱,容易被噪声淹没。因此可以得出,该方法检测的线性范围为0.1~5.0μg/m L。如果标本浓度超过5.0μg/m L,标本需稀释后检测。蛇毒传感器阵列灵敏度与石英晶片的品质及抗体的固定方法等有关。利用微细加工技术直接在石英晶体上刻蚀出超薄石英谐振器阵列,提高其灵敏度,将是今后进一步研究的方向。

特异性是压电免疫传感器阵列能否应用于蛇毒检测的关键因素。蛇毒均是复杂的蛋白混合休,亲缘紧密的毒蛇蛇毒趋向于有许多共同抗原,因此不同蛇毒间存在交叉的免疫反应。在后续的实验中,我们将对压电传感器阵列检测的特异性进行深入探讨。

将压电石英晶体应用于蛇毒检测,目前仍处于探索阶段。随着技术的不断成熟和完善,压电免疫传感器有望为蛇伤急救提供更有效的方法和手段,确定毒蛇伤的种类,指导特异性抗蛇毒血清的临床应用,并作为评价蛇伤疗效的重要指标。因此,其应用前景广阔,具有临床研究和推广价值。

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传感器阵列篇5

电流测量是电器智能化研究的重要内容之一。随着智能电器领域的发展,电流测量环节已经成为电器智能化、小型化的瓶颈,现有的交直流电流测量方法存在种种局限或不足。采用芯片技术(IC)或微电子机械系统(MEMS)工艺的商用微磁传感器技术逐渐成熟,其灵敏度大幅提高,同时价格也逐步降低,这使得利用微磁传感器阵列测量电流方法具备了可行性,利用待测电流周围磁场的线性可叠加性,不借助诸如聚磁环等任何辅助设施.直接通过定位于通电母排周围的磁传感器阵列测量磁场,进而反算待测电流。这种方法的出现为解决智能电器领域电流测量这一研究瓶颈提供了新思路。相较于传统的电力系统电流测量方法,利用微磁传感器阵列测量电流的方法具有智能化、小型化、成本低以及频带宽等基本特质,可以大幅度减少材料消耗,而且消除了传统电磁式电流互感器在测量量程、频响特性、铁芯磁饱和以及安全性等方面存在的问题。

对于交流电流的计算,文献[1,2]将一定数量的磁传感器组环绕于待测矩形或者圆形截面载流导体,再利用安培环路定律来计算电流。文献[3,4]提出直接利用待测电流产生磁场的线性可叠加性来建立电流与磁传感器组输出信号的对应关系,进而计算待测电流。文献[5,6]基于该测量模型建立了一套实验系统,验证了此测量方法的有效性,并研究了磁传感器阵列的拓扑优化问题。上述电流测量模型虽然可以较准确地测量工频以及带有谐波的电力系统大电流,但要在基波以及测量关注的各次谐波上分别标定系数矩阵,并且需要预先采集至少一个工频周期传感器组的输出信号,然后才能利用傅里叶变换(DFT)将传感器组输出信号转化在各频带中分别计算处理,再将计算结果通过傅里叶逆变换(IDFT)转化为时域中的电流波形。利用上述方法反算电流的过程较复杂,而且需要至少一个基波周期之后才能得到待测电流值。对于电力系统中出现的一些故障电流,需要电流测量单元能够快速、准确地测量出电流的瞬时值,并使得保护用电器快速反应,保护后级电路,测量稳态电流的数学模型显然不能达到此目的,因此研究基于磁传感器阵列测量瞬态电流的快速算法具有重要意义。

本文研究了通电矩形平行母排周围磁场频域的动态效应,并引入平带宽(FBW)的概念[7]来分析瞬态电流的测量问题,平带宽可以用来量化通电导体周围空间中任意位置的磁场随源电流频率变化的大小;同时考虑了由涡流引起的磁场相移的影响,建立了测量模型,此模型适用于直流和交流电流、不同母排形状、任意数量平行母排,可以用来在时域内直接测量待测电流的瞬时值。此外,本文研究了该模型在二维空间中适用的区域,仿真和实验结果证实了该方法的有效性和准确性。

1 瞬态电流测量模型

集肤效应是指通电导体中电流密度集中分布于导体表面的现象,其中,透入深度与导体的材料以及电流频率有关。对于除圆截面导体之外的其他任意截面载流导体,给定有效值的各频率电流,通电导体周围的磁场分布会由于电流密度分布的不同而发生变化。

对于利用微磁传感器组测量电力系统大电流而言,希望在磁传感器所放置的位置上,其磁场的大小与待测电流值之间存在一定的线性比例关系,而且此种线性关系并不随频率的变化而剧烈改变。在指定的频带内,对于磁场的动态特性,可以使用5%的平带宽(本文记为5%WFB)这一概念来表征:在施加相同电流值(有效值)时,通电导体周围空间内某点,其磁场大小相较于直流情况下变动范围在±5%以内的带宽就是此点的5%的平带宽,其单位为Hz。其中,5%只是一个具体的数值,根据实际问题可以选择不同的量值。平带宽表征了空间磁场的频域动态效应,是研究平行通电母排周围磁场动态效应所用到的重要概念。

以三相矩形母排测量系统为例,磁传感器数目为8个,其位置如图1所示。该测量系统属于磁准静态场,可忽略位移电流,不考虑电磁场的波动性,设磁场空间中不存在非线性物质,且系统所关注的测量频带为50 Hz～1 kHz。

本测量系统中存在着放置磁传感器组的二维区域A,其满足的条件R1和R2如下:

式中:和分别为在50 Hz时,第n个传感器输出电压信号vn与第p个传感器输出电流Ip之间的对应线性关系的实部与虚部。

在区域A内,一方面由于5%WFB>1 kHz,基波与各次谐波的对应关系十分接近,另一方面,电流与其周围磁场的相移可忽略不计。

因此,在自由空间中满足式(1)条件的区域内,平行长直母排中的电流瞬时值(Ip(t),p=1,2,…,P)与传感器输出电压瞬时值(Vn(t),n=1,2,…,N)之间存在如下线性关系:

方程(2)是一超定方程组,传感器的数目要不小于待测电流的数量(N≥P)。式(2)的矩阵向量形式可以表达为:

式中:I(t)为待测电流向量;V(t)为传感器输出电压信号向量;为基波时标定的系数矩阵实部。

对于待测电流的瞬时值,可以通过最小二乘法来实时计算:

2 传感器最优放置区域

针对某型框架式低压断路器,其额定电流为3 200 A,三相矩形铜母排的尺寸典型为80 mm×20 mm,相互间距为40 mm。满足测量模型(3)的磁传感器阵列放置区域A满足的条件可具体量化为:

首先需要考察测量系统的5%WFB特性。对于此三相矩形导体测量系统,母排周围空间磁场满足条件R1,则5%WFB在测量频带(50 Hz～1 kHz)内的区域如图2所示。

对于相角的偏移问题,如果对于系数矩阵Ck中的任何元素cn,p都满足条件R2,则意味着电流与磁传感器组所在位置的磁场强度之间的相角差小于2.862 4°,涡流所导致的相位差可以忽略不计。

图3考察了三相矩形母排系统在50 Hz情况下满足条件R2的区域,该测量系统在其他频率下满足条件R2的区域见附录A。

如图3及附录A图A1所示,满足条件R2的区域随着电流频率的升高而扩大,在50 Hz时满足条件Q≤5%的区域在其他高次频率时也同样满足条件Q≤5%。所以选取如附录A图A1(a)所示的区域作为满足条件R2的最终区域。比较满足条件R1的区域及满足条件R2的区域,可以得出满足测量模型的磁传感器组放置区域A如图3所示。

在由前述计算所最终定位的区域A内放置测量用磁传感器,设磁传感器阵列I中传感器对x,y轴对称分布,则选取传感器的数目为8,各传感器的位置分别为:S1(-94 mm,60 mm),S2(-11 mm,60 mm),S3(11 mm,60 mm),S4(94 mm,60 mm),S5(94 mm,-60 mm),S6(11 mm,-60 mm),S7(-11 mm,-60 mm),S8(-94 mm,-60 mm)。当不同频率的三相平衡电流施加于该测量系统后,测量结果的幅值误差以及角度误差的MATLAB仿真结果如表1所示。

由表1可以看出,当采用简化模型后,测量的角度误差在各频率范围内都小于5°,而幅值误差则随频率的升高而增大,这是由于系数矩阵是在50 Hz情况下标定的,在其他频段会有标定的误差。

对于电力系统中常见的短路电流,会对用电设备造成损坏,需要对其进行准确的测量,使得开关电器迅速做出反应来保护用电设备,而开关的闭合将在交流电路中形成过渡过程,其存在的非周期分量与回路的电气参数及合闸相角有关。

如图1所示的三相矩形母排系统发生单相(B相)短路情况下,当回路的时间常数为0.045 s,而断路器合闸相角与回路的阻抗角之差为-90°时[8],B相短路电流是工频电流中叠加了指数衰减的直流电流,其前5个周期的电流波形如图4所示。使用图1所示的磁传感器阵列拓扑,利用前述电流的时域测量模型计算此待测电流,测量所得电流波形以及测量瞬时值误差如图4所示。

可以看出,当直流分量较大时,测量的误差较大,测量模型适用于交流情况;而且测量得到的电流由于忽略了涡流引起的磁场相位偏移,相对于原始电流存在波形的滞后;瞬时值的绝对误差小于工频电流幅值的10%。

3 三相交流电流测量系统的实例分析

用磁传感器阵列测量稳态电流原理验证试验系统原理如图5所示。

试验系统由大电流发生器、低感分流器、磁传感器阵列测量电流装置组成,其中,低感分流器和磁传感器阵列的输出信号都经过数据采集卡采集,并将数据送个人计算机作数据处理并进行计算和比较分析。试验中采用的大电流发生器通过控制步进电机的正反转可以方便地实现电流大小调节。试验方案中采用低感分流器测量所得的电流作为验证新方法原理的基准电流。把磁传感器安放于电流母排周围的空间并测量所在位置的磁场大小,根据磁传感器阵列输出的数据来计算待测电流。

三相矩形母排测量系统采用左侧母排电流流入、右侧母排电流流回、中间母排空载的方案。在电流测量回路中串入低感分流器,采样其两端的电压获得待测电流的基准波形。在电流母排周围通过一固定装置安放磁传感器阵列,并且支撑、校准母排位置。本试验系统采用的电流母排截面为矩形母排,其长度为2 m,传感器拓扑的安放都集中于母排的中间部位。实验系统的示意图如图5所示。

实验用磁传感器采用可编程Melexis MLX90215[9]霍尔磁传感器,将其磁感应强度敏感系数编程为100 mV/mT,16位多通道数据采集卡PCI-1710的采集速度为每秒224 000个采样点。试验方案中采用大电流发生器产生大电流,最高可以短时产生3 500 A电流,而且在电流较小的区间(1 000 A以下)电流波形较差,含有丰富的谐波分量,适合验证本文提出的瞬态电流测量模型。本节选取含有谐波的工频电流以及电流源合闸瞬间的电流,使用瞬态电流测量模型来计算待测电流,其原始电流波形、测量所得电流波形以及测量的瞬时误差如图6、图7所示。

从图6、图7可知,测量得到的电流波形没有发生畸变.相较于原始电流波形,其存在约1 ms的滞后,这主要是由于时域模型忽略了磁场相位相对于源电流的偏移所致.即待测电流所产生的磁场相对于源电流存在相位的延迟,该延迟会随着频率及空间位置而改变,此外,瞬时值误差的最大值仍小于电流峰值的5%。

4 结语

在电力系统中利用微磁传感器阵列实时测量暂态电流是一种新的测量方式。本文基于5%WFB概念以及基波时电流与磁场的对应关系,提出一种电流瞬时值的快速测量模型,并研究了在自由空间中该测量模型的适用区域;此模型可用于任意截面、任意数目的通电母排系统,此外,进行了一系列基于谐波电流、合闸电流波形的实验。实验结果证实了该方法的可行性和数学模型的有效性,并通过对实验各环节的分析找出了误差产生的原因。

附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx)。

摘要：不借助如聚磁环等辅助装置,直接利用磁传感器组来测量载流导体周围的磁场,进而反算待测电流是电力系统大电流测量的一种新思路。为了快速计算电流,尤其是电力系统中常见的瞬态电流,同时确保测量的准确性,文中研究了测量频带内磁场分布的动态特性,在时域中建立了基波电流与磁场幅值对应关系的瞬态电流计算模型。以三相矩形母排系统为例,研究了该测量模型适用的磁传感器组放置区域,并分析了误差的来源。最后利用实验验证了该模型的有效性。

关键词：电流测量,磁传感器阵列,时域测量模型

参考文献

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[8]王章启,何佳俊,邹积岩,等.电力开关技术[M].武汉:华中科技大学出版社,2003.

传感器阵列篇6

局放超声阵列定位法的原理是利用超声阵列传感器接收目标信号并估计各单个传感器阵元的时延, 然后通过阵列信号处理技术对其进行运算, 从而得到局放源信息的方法。目前市场上缺乏平面超声阵列传感器的成品。因此, 有必要设计一种简便且实用的适用于电气设备局放检测的平面超声阵列传感器固定装置。

平面超声阵列传感器固定装置是用于解决平面超声阵列传感器的安装问题的一种装置。该装置不仅可保证平面超声阵列传感器阵元间距的一致性, 而且拆装难度低, 可大大提高电气设备局部放电的检测效率。

基于上述分析, 本文主要设计一种电气设备局部放电故障定位固定装置。

一、九元圆形超声阵列传感器的阵元简介

超声阵列传感器阵元的结构主要包括:压电元件、吸声背衬、声匹配层、电极引线、外壳等, 如图1所示。

选用压电陶瓷作为超声传感器的压电元件。并在超声传感器中加入以钨粉和环氧树脂为材料的吸声背衬以防止进入背衬中的声波在压电阵列中反射并减少各阵元间的声耦合。采用两层声匹配, 第一匹配层的材料主要为石英单晶, 第二匹配层材料主要为硅橡胶。9个超声阵列传感器阵元, 其参数见表1。

二、九元圆形超声阵列传感器固定装置设计方案

(一) 结构设计方案。

九元圆形超声阵列传感器装配体上的圆柱孔呈圆形排列, 在装配体的左右两侧分别装有条形磁铁槽。

(二) 材质设计方案。

超声阵列传感器的装配体主要是用于固定接收电气设备局放的超声信号的传感器阵元。考虑到大部分电气设备都处于露天环境下, 因此, 所选超声阵列传感器的装配体材料要能够适应外部环境、昼夜温湿度等条件的变化及恶劣天气和空气污染带来的酸碱盐腐蚀和其他污秽。鉴于上述情况, 超声阵列传感器装配的材料选用航空铝材, 航空铝材是一种铝合金, 主要化学成分是:铝、铜、锌、镁、硅等, 由于其耐油和抗酸、碱、盐及化学试剂等性能良好, 同时也可以在一定程度上耐受有机溶剂的溶解, 并且具有良好的机械性能和成型性, 加工产品表面光洁, 耐磨性好, 易于加工, 可以使用机械、粘合等法进行二次加工, 质量较轻, 便于携带, 虽然它的耐高温强度较低, 但是完全能够满足在正常环境下的实验要求。由于其综合性能优良, 所以比较适宜作为超声阵列传感器装配体的材料。

三、九元圆形超声阵列传感器装配体实物图及使用

使用时先将各传感器阵元依次固定至装置中, 然后将该装置耦合于电气设备外壁, 利用磁铁吸住外壁同时固定住固定装置, 信号传输线接入多通道同步数据采集器, 即可实时采集局放超声数据, 如需更换检测位置, 只需将装置取下耦合于其他位置即可, 操作简单。

四、结语

局部放电是电气设备绝缘劣化和电力系统事故发生的重要原因, 对其进行准确定位可以及时准确判断局放源的位置, 有利于检修, 具有重要意义。本文研制了一种九元圆形超声阵列传感器固定装置, 它长50mm、宽4 0 mm, 装配体上圆柱孔的直径为5.2 mm、圆柱孔深度为5 mm。该超声阵列传感器固定装置与传感器可以灵活组合, 起到很好的固定作用。

参考文献

[1]谢庆, 律方成, 李成榕等.超声相控阵与宽带阵列信号处理相结合的油中局部放电定位方法[J].中国电机工程学报, 2009

传感器阵列篇7

在研究中不必考虑传感阵列和物体之间的相对运动的类型 (如旋转、滑行或旋转和滑行同时存在) 。运用一种三维曲面的矩阵表达式来将局部表面倾斜度简化成一个二阶多项式。利用类似的转换形式, 将这种曲面矩阵表达式也能使在安装有传感阵列的机器手在操纵三维曲面接触物时的接触问题变得简单。在现有的传感阵列中把未知的物体作为局部接触、曲面参数以及传感阵列结构结合起来, 虽然这种运算法则的精确度仍然要取决于在传感阵列的空间分辨率, 但是它不再依赖于相对运动无穷小这个假设。因此对于安装有传感阵列的机器人相对于物体表面相对运动的速度的约束就被极大地放宽了。

1 曲面矩阵及其特性

1.1 曲面矩阵定义

在三维传感阵列曲面的一个接触点, 通过建立一个笛卡尔坐标系并使其Z轴与该点向内指向的法线方向一致。X轴和Y轴相互垂直, 且处于切面相切平面, 定义这样的一种坐标结构为接触结构。考虑一个常规的三维曲面, 在接触结构中表示为,

这个曲面函数在传感阵列中可以近似地局部地写成如下的二次齐式的矩阵方程,

或者

定义三维曲面矩阵S为

该式为方位矢量。

下面是一些曲面矩阵的例子,

其中Sp是三维平面内的一般平面, Ss为半径为r的球体, Sc是底面半径为r的圆柱体, 其中心线与Y轴重合, 所有的曲面矩阵都是在接触阵列结构中来描述。在后续的讨论中提到的二阶曲面S都将直接用曲面矩阵S来表示。

1.2 曲面矩阵的基本运算

1.2.1 加减

曲面S作为两个曲面S1和S2相加减后的结果。

这个性质表明, 一个复曲面可以表示成几个简单原曲面的和。

1.2.2 结构转换

经过坐标变换, 原曲面S0转变成S, 可以用式子表示为:

T也是从原结构到新结构的转变, S即为转换后的曲面矩阵, 它保持了作为一个曲面矩阵的所有性质和运算法则。

2 接触物外形恢复的策略

对于接触物体来说, 传感阵列接触仅仅提供了局部的测量。在搜集和推断未知物体的信息时, 这就要求机器人通过传感阵列来获取和物体之间的旋转或滑行触点。

2.1 传感阵列接触物外形恢复运算法则

外形传感运算法则是处理传感阵列结构 (或空间采样点) 的三维曲面之间的斜率。首先利用机械直接运动学和触觉传感来定位触点结构, 然后用从传感器阵列中得到的有用触点信息来求解接触曲面矩阵。

机器人结构为{W}, 物体结构被命名为{O}, 同时还要引入一个传感阵列结构{S}, 它位于机器人上的接触测量装置。在有效触觉传感中, 机器人的运动经常可以在直接运动学中利用机器人的联合角度测量方式得以利用。换句话说, 传感阵列结构的方位sωr (t) 和方向sωR (t) 是已知的, 而时间由机器人运动决定。触觉传感提供了关于传感结构的触点相对位置, 即机器人端触点的方位sRf (t) 和速度svf (t) 通过触觉传感是可以测量的。在触点的曲面法线可以通过利用触觉传感寻找触点受力的方向来测量。或者在有效接触传感中与机器手接触的物体外形已知的情况, 触点的曲面法线可以简化, 从传感阵列的形状和给定的触点方位中计算出来。一旦曲面法线确定了, 那么触点结构方向sRc也可以确定。

因此可以得到

等式 (8) (9) 即一般的方位约束, 关于物体结构的触点结构方位可以得出,

其中, oωR是物体结构{O}的方向。

利用一般法线约束触点结构的方向可以表示成

2.2 传感阵列中的局部曲面参数

在曲面矩阵S中有10个独立元, 要解决所有这些未知量, 可以一次性进行N次测量。例如利用现有的触觉传感数据和过去的N-1次测量数据。对于全部N次测量重写式 (12) , 表达的深刻所有式子都与接触结构相关,

其中t为时间参数,

w (t-i) 在Cf (t-i) 中表示成相对角速度。

将所有物体曲面矩阵转化为现在的触点结构Cf (t) , 传感阵列接触点结构 (或者S (t) ) 得到了所有的用曲面矩阵S表达的N个矩阵方程。关于触点结构的定义还给出了一个边界条件{z=0, 在x=y=0时}。

2.3 触觉的控制方案

由于有效触觉传感所具有的特性需要导出一种控制方案, 它能够伺服机器人联合运动, 基于触觉传感得到的外形和触点力大小以及力的方向。由此接触得以维持, 曲面跟踪策略得以应用, 这种控制是以当前以及先前的触觉测量为基础的。

触觉传感阵列的真实状态可以通过触觉传感和机械直接运动学得出, 如 (8) (9) 式。反馈的触觉状态可以由与触觉结构真实状态相关的向量来表示。