环境参数传感器（精选8篇）
环境参数传感器 篇1
0 引言
煤炭开采主要是地下作业,井下处理灾害的能力受限并且矿井环境复杂多变,因此有效监控煤矿环境参数并有效预警是保障煤矿安全生产的有力措施。我国矿井重大事故中70%以上是瓦斯事故,所以矿井环境参数监测的重点是瓦斯浓度检测,除此之外还包括煤尘浓度,CO,NO,SO2,H2S,NH3有害或易燃气体浓度,风速,风压等参数的监测。由于煤炭井下各种大型电气设备产生较恶劣的电磁噪声污染,并且煤矿环境下要求各电气设备符合本质安全防爆特性,所以矿井环境监测智能设备之间的通信网络必须具有强抗干扰能力、具有本质安全防爆特性。目前工控场合广泛使用的网络是现场总线式网络,本文研究采用矿用屏蔽双绞线作为传输媒介的HART协议网络[1]。
1 传感器网络总体设计
根据煤炭开采井下作业的地理分布特点,煤矿环境参数监测传感器网络三层拓扑结构如图1所示。地面中心计算机是系统结构的最顶层,完成煤矿环境参数的最终汇集、分析、预警工作。中心计算机通过工业高速以太网连接井下各个开采通道的监测计算机。位于拓扑结构中间层的监测计算机通过HART协议总线网络连接自己所在开采矿道的传感器节点。各类智能型传感器节点位于拓扑结构的最底层,完成包括瓦斯浓度、煤尘浓度、CO浓度等环境参数的监测工作[2]。
可寻址传感器数据通路HART协议(Highway Addressable Remote Transducer)是具有代表性和普遍性的一种既支持新型智能仪表的数字信号又兼容传统的模拟信号的过渡期协议。如图1所示的电流环路采用矿用屏蔽双绞线作为介质,信号传输距离可以达到2 000 m。拓扑结构第三层的传感器将环境参数实时测量后通过HART协议总线网络反馈给第二层的井下监测计算机,经过初步加工处理后通过工业以太网传递给第一层的地面中心计算机完成数据汇总、分析和煤矿安全预警计算。
本文主要研究传感器网络采用的HART协议总线网络设计方法。HART协议参考了ISO/OSI七层模型,采用它的简化三层模型结构,包括第一层物理层,第二层数据链路层和第七层应用层。物理层规定了信号的传输方法,信号电平;数据链路层规定HART协议帧的格式;应用层规定HART命令集。在图1中描述的HART网络结构位于监测计算机侧的HART接口结构和位于传感器侧的接口结构是类似的,下文对位于监测计算机侧的HART接口结构进行详细设计。
2 物理层设计
煤矿井下监测计算机HART协议通信系统由主机和从机两部分组成。主机是由监测计算机实现,主要任务是完成人机界面接口,即选择HART功能命令和显示HART应答数据。从机是由嵌入式微处理器实现,完成对HART调制解调器的操作,实现发送命令由数字信号调制成音频信号和接收的组态响应由音频信号解调成数字信号。主机与从机之间通过USB总线通信。从机的电路由USB通信模块、嵌入式微处理器模块、HART调制解调器模块、显示模块组成。
2.1 USB通信模块设计
USB串行通信模块采用PL2303芯片,用于实现USB和标准RS 232串行端口之间的转换。PL2303模块外围电路的晶体振荡器频率是12 MHz。RXD和TXD分别是异步串行接口的接收和发送引脚,用来完成与嵌入式处理器的通信。DP和DM引脚分别连接USB母座接口的D+引脚和D-引脚,完成与主控机监测计算机的通信。
2.2 嵌入式微处理器模块设计
HART接口控制核心采用Xilinx公司推出的低功耗、高性能的Zynq-7000全可编程系列芯片XC7Z20-1CLG400。芯片由双核ARM Cortex-A9 CPU和FPGA可编程逻辑组成。此芯片既继承了ARM处理器优异的软件编程能力,也继承了FPGA强大的硬件可编程能力[3]。
首先,芯片ARM系统提供的GPIO端口工作在MIO模式,完成控制HART调制解调模块发送和接收状态的切换;ARM系统提供的两个UART控制器,其中一个完成与调制解调模块的数据通信,另一个完成与USB模块的通信。其次,芯片FPGA可编程逻辑实现自定义的硬件VGA的IP核,提供HART接口的数据显示功能。
2.3 HART调制解调器模块设计
在HART模块选用A5191HRT芯片,该芯片适用于符合HART协议现场仪表和主控设备的CMOS调制解调器。HART模块使用较少的外围元件就可以满足HART协议物理层的规定,实现调制模块、解调模块、接收滤波模块、载波检测模块和发送信号整形模块。HART模块采用半双工的1 200 b/s频移键控FSK调制方式。
如图2所示,HART模块由A5191HRT U1、电压跟随器U2和电子开关U3组成,U2电压跟随器用来提高A5191HRT的OTXA引脚输出音频信号的负载能力;HART模块的接收信道和发送信道共用图中的HART节点,由于发送信道的输入阻抗低,因此在HART模块接收音频信号时使用电子开关U3增加发送信道的输入阻抗[4]。
当芯片U1的INRTS引脚处于高电平、电子开关U3断开时,模块处于接收状态从而信号被解调,OCD载波检测信号引脚通知微处理器有解调数字信号生成,微处理器从ORXD引脚读入数字信号。当INRTS引脚处于低电平、电子开关U3闭合时,模块处于发送状态,微处理器将待转化信号从ITXD引脚送入HART模块。
3 数据链路层设计
在数据链路层具有完整逻辑意义的几个基本数据单位组成的数据帧按照数据流向可分为:由主控设备PC机传向现场从设备传感器的主从数据帧或命令帧,由传感器反馈给PC机的主从数据帧或应答帧。主从数据帧格式包括先导字符、分界符字节、地址字段、命令字段、计数字段、数据字段、校验字段。
4 应用层设计
HART网络系统顶层属于应用层设计,由运行在井下监测计算机上Visual Basic语言设计的应用软件实现。这个应用软件由两个功能模块组成,包括连接传感器节点控制模块和读取传感器当前各项工作参数模块。
在连接传感器控制模块中实现了两项功能:完成检测计算机与本地HART接口的连接;发送HART协议0号命令读取传感器设备类型代码、版本、设备标识码。检测计算机与本地HART接口的连接使用Visual Basic语言中的MSComm控件进行设计,代码如下:
发送的HART协议0号命令帧格式:先导字符5个&HFF、分界符字节&H02、地址字段&H80、命令字段&H00、计数字段&H00、校验字段[5]。
5 结语
本文设计了完整的煤矿环境参数监测传感器网络系统,其中HART协议传感器系统已经取得实用新型专利CN204790453U。开发生产的HART接口物理设备在带有HART协议智能阀门定位器的用户现场已稳定运行大约两年的时间。系统通信数据准确,工作稳定可靠。
参考文献
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[4]李丹,许薇.一种便携式HART分析仪平台:中国,CN204790453U[P].2015-11-18.
[5]赵亮.煤矿在用安全监控在线达标监测系统设计[J].煤炭技术,2015,34(8):213-215.
[6]戚艳军,冀汶莉,李强.基于物联网的井下监控系统的分析与设计[J].现代电子技术,2015,38(14):64-66.
环境参数传感器 篇2
摘要：基于丈用参数与环境之间的关系,论述了将(火用)参数用于环境影响评价的可行性.提出通过修正标准参考环境而确定安全基准环境的.理论,然后用(火用)参数来评价不同污染物的环境影响.阐述了火电厂系统、标准参考环境和安全基准环境三者之间的关系.作 者：雷菁 陈菁 张新铭 作者单位：雷菁(中国电力工程顾问集团西南电力设计院,四川成都,610021)
陈菁,张新铭(重庆大学动力工程学院,重庆,400044)
正确理解传感器的特性参数 篇3
1 线性度
线性度是描述传感器静态特性的一个重要指标。它表示传感器实际的校准(calibration)特性曲线与某一参考直线不吻合程度的最大值。常用的线性度有端点线性度(end point linearity),最佳直线线性度(best straight line linearity)和最小二乘最佳拟合直线线性度(least squares best fit straight line linearity)[3]。对于端点线性度,其所采用的参考直线为传感器校准曲线两端点间的连线。
传感器的参考直线可以用以下表达式描述:Y=MX+b,其中Y表示传感器输出,M表示该参考直线的斜率,X表示被测物理量,b表示零点漂移。从图1可以看出真实输出曲线和参考直线的最大偏差为ΔYmax,因此端点线性度可以表达为:±ΔYmax/YFS×100%,其中YFS表示传感器全量程位置输出量。端点直线只考虑了实际标定的两个端点,而对于其他测点的实际分布情况并没有考虑,因此实测点对上述参考直线的偏差分布也不合理,最大正偏差与最大负偏差的绝对值也不会相等。为了尽可能减小最大偏差,可将端点直线平移,使最大正、负偏差绝对值相等,这条参考直线就是所谓最佳直线(BSL),那么对应的线性度就是最佳直线线性度如图2所示。
但需要注意的是,在传感器的输入输出校准曲线图中可以很容易建立最佳直线,但是当面对一系列数值时就很难建立这样的直线了。实际中需要更快,更好,更统一的方法以确定最佳参考直线。解决这个问题的方法是通过最小二乘法(least squares method)拟合输入输出数据点以确定参考直线。这是一种统计方法,它可以以数学的方式在所选择的任何范围内确定参考直线,这对于计算机化的标定系统是最有价值的方法。
最小二乘最佳拟合直线(best fit straight line,BFSL)方法被大多数传感器制造商优先使用,因为,它对所有数据点进行了最佳拟合,并且在常规应用中最适合计算机化的标定系统。最小二乘最佳拟合直线方法是一种统计方法,它不是一种纯粹的方法,但是假若传感器的特征在设计和开发阶段得到正确的优化,并且以连续的光滑曲线表现出来,那么这种评估是有意义的和正确的。
实际上,要想获得最小二乘最佳拟合直线,必须在传感器的工作范围内获取多达20个校准点,并且每一个测量点的输入和输出值都将用于计算最小二乘最佳拟合直线的斜率,其计算公式为:undefined其中Xn为已知的输入数据点,Yn为对应每一个输入点的传感器的真实输出点,n为数据点的数量。在获得最佳拟合直线的斜率以后,就可以确定所有测量点中到这条直线的最大偏移量,从而获得最小二乘最佳拟合直线线性度(如图3所示),其计算公式为undefined,其中Xfr表示被测物理量的范围。必须注意的是,因为该线性度评估方法是基于传感器的整个工作范围,因此对于诸如线性可变差动变压器(LVDT),通用称重传感器,差压传感器等双极性的传感器,最小二乘最佳拟合直线可能不经过零点。不过这对实际应用影响不大,因为零位输出通常可以进行电子调节[4]。总的来说,该方法是目前最有效的方法,但是在使用时必须小心和理解其中的含义。很明显,由于其统计性,数据点的数量将对评估结果的终极有效性产生影响。在实际中,特征曲线越不规则,那么需要测量的数据点就越多,以考虑非线性的增加所带来的影响。
2 精度
对于传感器而言,精度也是一个非常重要的性能指标。简单的说,精度描述了真值和测量结果之间的接近程度,它同时考虑了所有与应用过程相关的误差源的影响[5]。精度经常会与线性度混淆,但是实际上线性度仅仅是精度中潜在的误差源之一,虽然是比较值得注意的误差源。一个线性度为0.1% FS的传感器在正常工作条件下它的整体精度很容易退化到1%～2% FS。事实上,在实际中,测量结果所提供的精度至少应考虑以下部分误差源,如果可能的话最好考虑以下所有误差源:线性度,重复性,分辨力,迟滞,零点温度系数,增益温度系数,长期稳定性,校准装置的误差和校准标准。很明显,精度可以根据一系列给定的操作条件针对性定义,但是如果希望得到更好的结果,考虑所有的影响因素是非常重要的。进一步需要记住的是,并不是所有的传感器制造商都是以完全相同的方式来定义这些参数,因此为工作任务挑选最佳的传感器是一件充满挑战的事情。前面关于线性度的讨论,就可以看出对于这个简单概念的具体定义,它都存在明显差别。因此对测量结果的精度正确评估会有很大影响。这些潜在的误差源主要分为两个方面。首先是传感器本身的固有性能,其次是校准装置本身的性能。
重复性描述的是传感器对于同一个测点进行连续多次测量,其测量结果间保持一致的能力。对于不同测试原理的传感器,其重复性是不一样的。比如,电感式传感器和电容式传感器总是潜在地比应变片式传感器的重复性要好,通常前者大概为0.001%FS,而后者大约为0.05%FS。分辨力是指传感器能感受到的被测量的最小变化的能力,对于现在大部分的传感器而言分辨力都比较高,它主要受相关电子线路的噪音水平限制。通常,对于诸如应变片式,电感式,电容式等大多数传感器,其分辨力都很高,可以做到0.0001%FS,但是对于电位式,数字式的传感器会直接由设计要求决定,并且主要受位数所决定。因此,分辨力在所有的这些误差源中是最少需要考虑的,因为它有明确的定义且影响很有限。迟滞表示传感器在输入量由小到大(正行程)及输入量由大到小(反行程)变化期间其输入输出特性曲线不重合的程度。通常,迟滞现象会在那些依赖于压某种材料的传感器当中发生。对于低成本的传感器,其迟滞最差可以达到0.2%FS。对于诸如电感式或者电容式,这些依靠位移改变的传感器,其迟滞误差一般很小,因为在工作中没有包含通过压某种材料来将被测量转化为电信号的过程。
这三种误差因素在某些测量情况下,可以贡献高达0.26%FS的误差。对于给定类型的传感器,这些参数是固定的,并且不受温度的影响。下面将介绍由温度系数和校准设备所引入的误差,以及所有这些误差源对最终被测量的精度的影响。
所有类型的传感器拥有两种温度误差源,一种来自于零点温度系数,一种来自于增益温度系数[6]。有时,这两种因素可以用一个复合的系数来表示,但是这种做法并不一定就是将零点温度系数和增益温度系数简单的相加,需要记住的是这些系数的数值有可能是正的,也有可能是负的。零点温度系数表示当输入信号为零时,其输出值大小随温度的改变而改变的程度,通常用全量程百分率每摄氏度(FS/℃)来表示。零点温度系数受传感器的很多因素影响。比如,各种机械零件的膨胀和收缩,整个电子线路中电阻,电容或者电感的改变,或者对于某些传感器其磁性质的改变。进一步而言,如果传感器包含有复杂的电子元件,那么随着周围温度的改变,这些电子元件的性质必然发生改变。来自于零点温度系数的误差,对于非电传感器通常大概在±0.001%～±0.01% FS/℃,对于包含有内置电子线路的传感器,其通常在±0.01%～±0.02% FS/℃。随着温度的改变,增益系数同样也会发生改变,因此对灵敏度(sensitivity)也有直接的影响。来自于增益温度系数的误差范围通常与来自零点温度系数的误差范围相当。通过对两种误差进行简单相加,对于电子传感器两者的总误差大约为0.04%FS/℃量级。实际中,零点温度系数和增益温度系数的复合误差将在0.02～0.03%FS/℃左右。这种误差在某些情况下可以通过使用特殊的补偿技术加以改善。
通常制造商很少提供传感器长期稳定性参数,但是在某些应用情况下是必须要考虑的。很明显,长期稳定性数据只能通过在特定的条件下长期进行监测获得。对于小型的相对便宜的传感器而言提供长期稳定性数据是没有必要的。实际中,长期稳定性数据主要基于制造商的长期经验,以及从设计中所涉及的技术和元件的知识来获得的。很明显,传感器的使用条件的改变将增加获得长期稳定性数据的难度。一般,在相当温和的环境下,长期稳定性数据大概在0.05%～1%FS/年,但环境比较恶劣时,该数值会明显提高,因此有必要对传感器经常进行校准。
校准过程通常在环境温度为20℃的环境下进行[7]。通常,校准过程中只有两种误差源:(1)人为误差。很明显,在整个校准过程由人为因素造成的误差应该尽可能降到最低。现在很多校准过程已经实现计算机化,因此所有计算过程是精确的,并且是保持一致的。(2)设备误差。校准过程的终极精度最终主要取决于测试过程的校准标准。通常认可的规范是校准设备的精度要比传感器的精度高5倍以上,并且对设备需要经常按照国家标准进行检查。
3 结束语
总结影响精度的各种因素,考虑到线性,重复性,滞后,分辨率,温度系数,长期漂移和校准误差,传感器能够在100℃范围内达到1% FS的精度就已经非常好了,能够达到0.5% FS的精度就几乎不可能了。实际中,对于大部分的工业应用,最大温度范围为50℃,在这样的条件下,传感器精度不会超过1% FS。
参考文献
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环境参数传感器 篇4
电力系统作为关系经济、民生的基础性行业, 其安全运行是非常重要的, 其中电力设备自身的安全运行问题是影响电力系统安全稳定运行的一个重要方面, 而变压器作为电力系统中的主要电气设备一旦发生事故将造成严重的损失并且需要较长时间去修复。 长期以来, 电力系统内对变电站中变压器的运行和维护主要是采用事后维修、预防型维修和计划检修等方式, 但是, 这些检修方式都存在着一些不可避免的弊端。 随着电力系统的不断发展, 电力设备由定期检修逐渐向状态检修转变已成为了一种发展趋势, 于是设备的在线监测系统就应运而生, 因此对变压器的状态进行实时监测对于电网来说意义重大, 传感器网络是由许多在空间上分布的自动装置组成的一种计算机网络, 这些装置使用传感器协作, 监控不同位置的物理或环境状况 ( 比如温度、湿度、声音、振动、压力、运动或污染物) 。 无线传感器网络的发展最初起源于战场监测等军事应用。 而现今无线传感器网络被应用于很多民用领域, 如温湿度监测、环境与生态监测、健康监护、家庭自动化、以及交通控制等。
1 关键技术
系统采用B/S与C/S相结合的架构模数。 C/S结构用于数据采集, 能更好的保证数据采集的实时性与准确性, 两者结合, 发挥各自的优势。 B/S模式中, 除数据采集模块之外的功能都予以实现, 如:实时监测、历史查询与分析等。
编程工具采用基于Windows平台的Visual Studio2010 软件开发, 包含.NET Framework及ASP.NET程序开发服务器, 并支持Windows7 操作系统。 数据库采用SQL Server2008 实现整个系统的数据交互业务, 可以将结构化、半结构化和非结构化文档的数据直接存储到数据库中, 并对数据进行查询、搜索、同步、报告和分析。
通信方式为串口通信 ( Serial Communications) , 它的概念非常简单, 串口按位 ( bit) 发送和接收字节。 尽管比按字节 ( byte) 的并行通信慢, 但是串口可以在使用一根线发送数据的同时用另一根线接收数据。 它很简单并且能够实现远距离通信。 串口通信最重要的参数是波特率、数据位、停止位和奇偶校验。 对于两个进行通信的端口, 这些参数必须匹配。
2 系统功能结构分析
系统结合温度监测管理系统, 参考相关程序软件的设计, 在管理平台中设置不同的权限管理, 具有数据实时监测、采集、查询分析等功能。
3 系统设计
3.1 数据库设计
系统通过数据E-R ( 实体—联系) 图分析, 最终确定了数据库表, 主要包括:实时节点数据表、基础设置表、用户表、角色表、用户角色关系表等。 实时节点数据表:日期、时间、节点信息等;基础设置表:数据采集周期、节点数量、检测节点编号、比特率等;用户表:用户ID, 用户名, 密码, 姓名等。
3.2 主题结构与功能设计
3.2.1 登录模块
登录模块通过调用数据库中用户信息来验证用户名和密码, 同时判断用户的权限, 实现相关业务操作。
3.2.2 实时监测功能模块
在C/S架构中, 实时监测的同时, 进行数据的存储, 将有效的实时信息添加到数据库中。 如有数据在设定的温度范围之外的, 用红色高亮显示。 在B/S架构中, 实时监测模块读取数据库中当前最新一条数据, 当作实时数据。
这个功能模块中, 通过serial Port控件进行串口通信, 传输前, 由程序控制, 自动打开传输接口, 传输结束时, 立刻关闭, 以免影响下一下传输工作。 同时结合了picture Box控件, 每秒更新picture Box中的折线图数据, 从而达到实时显示的目的。 动态显示的表格则结合了data Grid View控件。
在B/S结构中, 使用的数据是由数据库中读取的最新一条数据当作当前节点数据 ( 只考虑正在监测时) , 故不存在通信模块。 这里的绘图控件highcharts, 显示原理是:每秒给highcharts的数据源添加一个新的对值, 即[时间, 节点温度], 该控件将剔除最早的一个数据, 加入最新的这个数据, 形成一个新的动态实时监测图形。
3.2.3 历史数据查询与图表分析模块
历史数据查询分为单节点和多节点查询。根据节点号、日期、时间进行精确查询, 对于查询结果, 可以选择性打印。 此外, 便于用户更直观的了解节点的信息, 对于可以选择打印, 或生成对应的统计图。
4 结束语
传感器网络节点参数 ( 温度) 监测系统可用于生产生活中的环境监测, 24 小时实时动态监控, 进行分析和预警。 用户可通过对历史数据的分析, 更好的提高作业效率或做好相应措施。 该系统通过全面的测试与实际运行, 效果良好, 数据稳定。
摘要：无线传感器网络由大量低成本、低功耗的微型传感器节点通过自组织方式连接而成, 能够实时感知、监测和采集覆盖区域内的各种环境信息, 并进行处理后报告给感兴趣的用户。其具有部署灵活、可靠性强、扩展方便、经济性好等特点, 在军事安全、工业控制、医疗卫生及环境监测等领域具有广泛的应用前景, 受到学术界和工业界的高度重视, 分析了传感器参数监测软件的现状, 设计了一种B/S与C/S结构相结合的系统软件。通过各个功能模块, 实现了对环境参数的实时监测, 并为监测数据提供了高效的查询分析功能, 为监测工作提供了一个有效的信息化管理平台。
关键词：传感器参数监测,C/S架构,B/S架构
参考文献
[1]孙燮华.Visual C#.NET编程与实验[M].机械工业出版社, 2010:428-459.
[2]马浇波, 王国胜, 张石磊.C#程序开发实用教程[M].清华大学出版社, 2013:32-45.
环境参数传感器 篇5
气体绝缘金属封闭开关设备 (GIS, 含HGIS、罐式断路器) 由于其一体化、紧凑型、免维修、受外界干扰少等优点在高压输变电系统中的应用比例越来越高[1], 早期设备已处于寿命中后期, 因生产工艺不良、安装调试不当、运行维护不到位等原因引起的GIS设备停电事故越来越多[2], 尤其是绝缘失效事故呈逐年增多趋势[3,4]。为及时发现GIS内部存在的故障缺陷, 开展局部放电检测是目前维护GIS设备的重要手段[5]。特高频 (UHF) 法是近年发展起来的一种新检测技术并得到了迅速发展和广泛应用[6,7,8,9,10,11]。大量实际应用经验表明, 这一技术对应的众多产品性能差异很大[12,13,14], 加之该技术评价标准的空白, 进一步放大了此类技术推广应用的负面效应[15]。
以下基于GTEM室的局部放电特高检测标定平台, 在两种典型的GIS盆式绝缘子外表面结构 (工装) 上, 对4种UHF传感器进行了等效高度测试, 研究了不同传感器、不同工装、不同安装角度下的参数差异。
1 GTEM室及传感器等效高度
为了克服传统的横电磁传输室的可用频率上限低的缺点, 提出了吉赫横电磁传输室 (Gigahertz TEMcell, 缩写为GTEM) [17]。随后将GTEM利用至UHF传感器时域测量领域[18,19], 并实现了对局部放电UHF传感器的标定[20,21]。
基于GTEM室的脉冲时域参考测量标定系统由标准脉冲信号源、GTEM室、单极标准探针、高速数字示波器、测控计算机、测控分析软件及各种线缆附件等构成, 如图1所示, 系统实物如图2所示。
假定通过标定信号源注入脉冲电压V1至GTEM, 假设此信号在GTEM内部产生的电场为E1。参考传感器和被测传感器测量产生的电压输出分别为VMr和VMs。设GTEM室的传递函数为Hcell, 单极标准探针传感器的传递函数为Href, 待测传感器的传递函数为Hsens, 测量系统的传递特性为Hsys, 则参考传感器和待测传感器的测量输出可分别表示为
由 (1) 中的上下两式左右相除, 可得到用参考传感器的传递函数来表示待测传感器传递函数的表达式:
由 (2) 式知, 利用参考传感器的传递函数Href及参考传感器和被测传感器对于注入脉冲信号的电压响应, 即可求得待测传感器的传递函数特性。
设E (t) 为GTEM室内被测天线所在位置处的电场, U (t) 为天线输出的电压信号。天线的作用即是将入射电场转换为电压信号输出, 根据入射电场和输出电压的关系, 即可得到天线的传递函数H (f) :
式中, U (f) 为输出电压U (t) 的FFT变换, E (f) 为入射电场E (t) 的FFT变换;电压的单位为V, 电场单位为V/mm, 所以H (f) 的量纲为mm, 故此也称其为频域等效高度。该参数反映了天线的接收能力, 对于同样的入射电场而言, 天线输出信号的电平越高, 则表示其耦合能力越强, 也即等效高度越大。将传感器在300~1 500 MHz测试频带内各频率点等效高度的累计平均值, 称为平均等效高度He (f) 。
2 UHF传感器响应特性测评
2.1 典型安装结构
GIS局部放电UHF传感器的安装结构 (工装) 分为外置式和内置式两种:内置式工装就是在GIS腔壁上开孔, 将UHF传感器安装于孔内;外置式工装就是将UHF传感器放置在GIS盆式绝缘子外表面。内置式工装的检测灵敏度高于外置式工装, 但是内置式传感器的引入必将改变GIS结构, 使得制造和改造成本大幅增加, 目前主要采用外置式工装进行检测[22]。外置式工装又分为裸盆子式 (开放式) 工装和带有浇注口 (屏蔽式) 工装。开放式工装是把UHF传感器直接安装于盆式绝缘子法兰处, 法兰外没有金属屏蔽圈;屏蔽式工装是在盆式绝缘子法兰处设置有外金属屏蔽圈以消除可能存在的不可靠因素 (紫外线、螺栓紧固力及螺母嵌件尖角) [23], 并在屏蔽圈上开有安装UHF传感器的浇注口。
2.2 不同UHF外置传感器
对3个厂商的5支UHF外置传感器进行检测, 其中PDS-620W型号传感器2支, GWA型号传感器2支, SPM-2/GPD型号传感器1支, 测试结果如图2所示。
测试结果表明:利用GTEM室可以进行UHF传感器的标定测评。对于同一厂商生产的传感器, 等效高度曲线一致性有两种表现:如图5 (a) 两支PDS-620W型传感器一致性较好, 且平均等效高度值也较大;如图5 (b) 两支GWA型传感器一致性表现尚可, 但是平均等效高度较差。对于不同厂商的传感器, 等效高度曲线有较大差异, 且平均等效高度值差异也很大, 如图5 (c) 三厂商传感器平均等效高度最大相差超过4倍。
2.3 不同工装UHF外置传感器
以4支来自不同厂商生产的传感器为测试对象, 在图4所示两种典型的外置工装下测得的等效高度曲线如图3所示。
测试结果表明:不同的工装对传感器信号接收性能有显著影响, 传感器在开放式工装上的信号接收性能显著优于在屏蔽式工装上的。开放式工装可形成有效的电磁泄漏窗口;对于带有浇注口的屏蔽式工装, 因电磁泄漏口很小而使信号受到不同程度的衰减, 传感器不能有效接收到相应频段的信号, 因此其等效高度比开放式显著降低。从传感器的平均等效高度测试结果看出, UHF传感器在开放式和屏蔽式两种工装下的平均等效高度最大相差超过百倍。
2.4 不同安装角度UHF外置传感器
在实际的测试中, 由于条件的限制使得传感器并不能比较理想地被安装于各种工装上。以4个来自不同厂商生产的传感器为测试对象, 工装为开放式工装, 分别测试传感器在0°、90°、180°角度下的等效高度曲线, 结果如图4所示。
测试结果表明:不同的安装角度对传感器检测性能有影响。0°和180°下传感器等效高度曲线基本一致, 而在90°下等效高度曲线明显下降, 这一结论印证了UHF传感器具有方向性的说法[22]。4传感器的平均等效高度如表1所示, 可以看出, 在0°和180°下传感器平均等效高度约为90°下的2~5倍。
3 结束语
基于GTEM的局部放电特高检测标定平台可以对UHF外置传感器进行等效高度参数测试, 测试结果表明:
1) 不同的传感器等效高度曲线具有较大差异, 测试的5支传感器平均等效高度最大相差超过4倍;
2) 开放式的工装更有利于传感器接收信号, 在两种典型工装上测试的4支传感器平均等效高度最大相差超过百倍;
3) 在进行传感器安装时, 不同的安装角度对传感器的接收性能也有较大影响, 在0°和180°下测试的4支传感器平均等效高度较90°下最高超过4倍。
利用基于GTEM室的局部放电特高检测标定平台, 可对云网在运的UHF局部放电监测系统用的外置UHF传感器开展性能评价, 可对拟装及拟购的UHF局部放电监测系统或仪器开展性能评价, 以确保在运系统的有效性和拟装及拟购系统或仪器的可用性。
参考文献
环境参数传感器 篇6
刀具的刃口钝化技术可以有效的解决刃磨后的刃口微观缺陷,使其锋值减少或消除,从而使刃口达到圆滑、平整,既锋利坚固又耐用的目的。经钝化后的刀具同时能有效提高刀具寿命和切削过程的稳定性。目前国外的刀具产品都是经过良好的钝化处理,故其性能较佳。因此国内刀具制造企业要使刀具产品具有很好的切削性能,就应该对刀具产品进行合理的钝化,并加强对刀刃钝化参数的精密检测。
在实际生产中,像麻花钻这样的螺旋刃口的测量是比较复杂的有条件的工厂企业可以利用“三坐标测量机”来进行测量。但是由于“三坐标测量机”的价格昂贵,维护复杂,很多企业没有这类设备。而一般情况下,对于强化后刀刃的外形的检测,工厂企业应用比较广泛的仪器是“万能工具显微镜”,该仪器价格低廉,能解决麻花钻螺旋刃口的测量[3]。但是这样测量读数过程繁琐、测量时间长。
所以研究设计一种可以方便准确检测刃口参数的测量系统是十分有必要的。本论文利用轮廓放大测量方法[1],对刀具刃口部位进行测量的一种检测系统,是对刀具钝化检测技术的进一步研究。
1 常用的钝化形式
麻花钻的钝化形式包括锐刃、倒棱刃、消振棱刃、白刃、倒圆刃等。根据麻花钻刃口钝化形式的多样化,可以根据不同的刃口钝化形式选择适合的测量。下面就该系统对倒棱刃的测量进行简单叙述,其他对前刀面进行处理的刃口形式与之相同。
倒棱刃是在刃口附近的前刀面上,刃磨出很窄的负前角棱边。大连吉瑞精密钻头有限公司对大连柴油机厂改进的一种内冷钻头,就是采用了这种倒棱刃处理,取得比较理想的效果,钻头的使用寿命提高将近25%。下图是做倒棱刃处理以后的刃口部分放大150倍后的图片:
对于这种倒棱刃钝化方式的测量一般需要控制的几何参数有两个:一个是刃口处理负倒棱的角度γ,另一个是宽度W。而在实际测量过程中,只要将前刀面扫描完整得出轮廓数据拟合出合理的轮廓线,就可以方便的得到这两个参数。钻头钝化角度几何参数的示意图如下:
用于检测工件表面的方法很多,从数据的可靠性和安装定位的简易性来看,触针法是最适用的[2],目前触针法大多用于表面粗糙度测量。国内外也有不少有关的文献资料介绍触针法对表面粗糙度的测量。但这些文章着重于对表面粗糙度评定参数的分析,而还没有刀具刃口测量的文献。本文主要针对系统的几个重要部分进行阐述。
2 系统的构成及原理
本系统是由软件控制进行采集检测信号的。数据采集卡采用较高性能价格比的PCL-813b。该卡具有A/D、D/A、计时计数等功能。查询、中断等采集方式。可根据实际需要分别进行采用。总体上可分为数据采集处理和机械结构两个部分。下面分别介绍各部分的构成及系统的测量原理。数据采集与处理部分是由电感传感器、信号处理放大电路板、数据采集卡和计算机组成。数据采集系统结构如图:
该测量系统的机械结构主要由刀具夹具装置、回转台、xy工作台、传感器部分等等。测量示意图如下:
测量原理:将被测钻头固定于回转工作台上,通过转动调整使钻头的刃口垂直于触针运动方向,将触针置于刃口上合适的位置。在驱动装置的驱动下,触针以固定的速度沿着刃口垂直方向运动,从而使触针对刃口表面进行扫描。刃口表面的轮廓使测针产生微小的位移量,电感传感器将测针的位移量转换为电信号,该电信号被送至信号处理电路经过调制、放大、滤波等处理就获得能够反映刃口表面轮廓的数字信号,然后由软件系统对数据进行处理并输出轮廓线。
在测量过程中,x方向的位移传感器等间距地发出位移信号,同时对y向电感传感器传感器进行数据采样。对于实际轮廓上的任一被测点,每一个xi均有y向位移传感器的读数yi与之相对应。假设一个轮廓上测量n点,那么这些点的集合0代表实际轮廓。
3 评定参数的定义
为了满足对表面不同的功能要求,国家标准规定的表面轮廓高度特征参数、间距特征参数和形状特征参数。高度特征参数有轮廓算术平均偏差Ra,轮廓均方根偏差Rq,轮廓最大高度Ry等。其数学定义为¹:
式中:Y(x)—x处的轮廓曲线的纵坐标;Yi—第i个轮廓曲线的纵坐标;Ypi、Yvi—最大轮廓峰和最小轮廓谷;l—取样长度;n—取样长度内所测点的数目。
对表面轮廓参数的评定可以使用labview软件中的的概率与统计、数学比较运算等功能模块。
4 模拟信号的输入
模拟电压信号由传感器输出,经过单路放大电路,传递给数据采集卡,最终进入计算机中。PCL813b数据采集卡是台湾研华公司推出的一款工业标准的经济型数据采集卡,是一款32录的单端带隔离的模拟量输入卡,用于模拟信号的采集和处理及各类控制信号的输出。
大多数的外设和接口卡都是通过计算机的I/O口来控制的,他们各自都有一个独立的存储空间来避免地址冲突,PCL-813b使用了16个连续的地址空间,地址的选择可通过面板上的6位DIP开关设置来设定。PCL-813b的有效地址范围是000到3F0。根据系统的资源占用情况,给PCL-813b分配正确的地址。
在数据采集应用中,模拟量输入基本上都是电压信号输入。为了达到准确测量并防止损坏应用系统,正确的信号连接是非常重要的。当测量一个电压信号时,将信号一端接入到一个输入端子上,信号源另一端接到地端子上(五个模拟地中的任何一个)。
5 刃口轮廓曲线的显示
轮廓曲线显示部分采用labview8.5进行编程,Labview丰富的控件为虚拟仪器提供了极大的方便,在函数库和控件库里选取所需的功能模块,为他们设置合适的属性。
程序图中目前主要包含采集设置,数据采集及处理两个大部分,采集设置包括设备通道和放大倍数的选择;数据处理采用最大、最小函数得出参数Ry,由均方差函数得出Ra。
由于轮廓数据曲线可视为是随机信号,所以测量所得的轮廓数据包含着触针在刃口表面测量行程上有可能获得的所有数据信息。对数据的处理可以使用labview软件中的的信号测量与处理功能模块。
6 结束语
1)该系统在设计过程中,以PCL-813B为硬件平台,用labview8.5进行软件开发,采集速度可达100KS/s。系统具有良好的扩展性,经过对刃口轮廓的实际测试,结果表明,该系统简单、可靠、方便使用,并且能够满足刃口钝化参数的基本检测要求。
2)系统对钝化尺寸的掌握有很大的帮助,能够方便准确的实现在刃口钝化参数上的检测,促进钝化尺寸控制的进一步研究,使刀具钝化技术提高一个新水平。
摘要：为了能够准确,方便的检测出刀具刃口部位的参数,研制了一种刃口参数检测系统。采用了差动式电感传感器和水平移动光栅,使用轮廓放大测量方法[1],用数据采集卡读取电感数据,通过光栅数值采集卡采集x坐标数据,以获得表面轮廓的二维坐标,从而得到刃口的轮廓线。
关键词：轮廓放大,轮廓数据采集,串口通讯,刃口检测
参考文献
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环境参数传感器 篇7
通过制作各种不同规格的读取线圈和传感器,就线圈的内径、外径、线宽、匝数以及形状这五方面进行了相关实验。经对比分析,得出线圈和传感器在设计过程中的参数设计优化。
1 传感器耦合原理及模型
无线无源LC传感器是由电感线圈和可变电容组成的LC回路,读取天线是有电感线圈组成。传感器和读取天线之间利用电磁互感耦合连在一块,其模型结构如下图1所示。
在读取天线的前端加上连续的高精度的扫频源,在适当距离内,使天线线圈有足够的电磁能量传递到传感器[7]。当传感器所在的环境的目标参数改变(如压力、温度等),其可变电容值Cs将发生变化,从而造成传感器的自身的谐振频率随之变化。随着扫频源信号的连续的激励线圈天线,当扫频信号的频率fa与传感器的频率fs一致时,读取线圈端的能量最大限度的传至传感器,且其阻抗的幅值和相角都发生突变[8—10]。本文主要检测读取线圈端的阻抗相位的最低点来读取传感器的谐振频率。
2 耦合特性测试
两线圈之间的耦合距离是传感器应用的重要环节,为提高两线圈的耦合距离,主要从线圈的几何参数来验证传感器的设计并优化相应参数。
设计了如下的实验装置,如图2所示。主要有由安捷伦E5061B网络分析仪、天线、传感器、座槽、滑块、摆针、钢尺和滑座组成。在试验中,天线和传感器均是由PCB板模拟制作的,如图2所示。制作了几何参数各不同的电感线圈作为读取天线,通过在电感线圈上串联可调电容以代替传感器LC回路,电容的可调范围为2~10 p F,符合实际设计传感器时电容值的大小,搭建好的耦合距离特性实验装
置如图3所示。
3 耦合参数优化分析
3.1 线圈内径对耦合距离的影响
线圈的内径会影响自身线圈的自感和两线圈的互感,也就影响了两线圈的耦合距离。为了排除其他参数对耦合距离的影响,将线宽、外径、匝数和传感器的可调电容设为相同,其中线圈外径有非常小的差别,可以忽略由此对耦合距离造成的影响。传感器的可变电容设为6 p F。
由图4可知,当传感器内径为3.5 mm时,耦合距离最远为3.75 cm;内径10.5 mm时,耦合距离最远为3.65 cm;内径13.8 mm时,耦合距离最远为3.55 cm。内径增加为原来的3.9倍,耦合距离减小为原来的5.63%。因此,线圈的内径要尽量做小。
3.2 线圈外径对耦合距离的影响
线圈外径直接决定着线圈产生磁力线的作用范围,因此外径越大磁力线作用的范围也就越大,传感器线圈接收到得能量也就越多,也就能增大耦合距离。传感器的可变电容设为6 p F。
由图5可知,当传感器外径23 mm时,耦合距离最远为2.65 cm;外径27.5 mm时,耦合距离最远为3.4 cm;外径31 mm时,耦合距离最远为3.55 cm。当外径增加为原来的34.8%时,最远耦合距离增加为原来的33.96%,因此,外径大的传感器与天线耦合距离较远。但是,外径有27.5 mm变为31 mm时,耦合距离增加了4.41%,过大的外径并不能有效的增大耦合距离,还增大了传感器的尺寸。
3.3 线圈宽度对耦合距离的影响
当线圈宽度越宽时,电阻越小,从而在线圈上消耗的能量也就越小,这样更利于电磁能量和信号的传递。将三组线圈宽度不同的天线与传感器进行测试来研究线圈宽度对耦合距离的影响。传感器的可变电容设为6 p F。
由图6可知,传感器线宽1 mm时,耦合距离最远为4.1 cm;传感器线宽0.5mm时,耦合距离最远为3.4 cm;传感器线宽0.5mm时,耦合距离最远为3.4 cm。可以得出,当先宽度增加为原来的2.33倍时,耦合距离增加25.59%。但是线宽0.5 mm和0.3 mmm的传感器耦合距离近乎一样因此,线圈宽度为1 mm时,其耦合距离更大。
3.4 线圈匝数对耦合距离的影响
线圈匝数对线圈的电感值和电阻值有一定影响,匝数越多电感越大,但匝数越多线圈的总长度越长,也就带来了较大的电阻。通过对三组线圈匝数不同的天线与传感器进行测试来研究线圈匝数对耦合距离的影响。
由图7可知,传感器线圈匝数为16时,耦合距离最远是3.55 cm;传感器线圈匝数为10时,耦合距离最远是3.5 cm;传感器线圈匝数为4时,耦合距离最远是3.2 cm,传感器匝数为16时,耦合距离最远,但是只比匝数为10的传感器增加了1.43%。可以得出,过多的线圈匝数并不能较大的增大耦合距离,反而会带了较大的电阻降低了传感器的品质因数。同时线圈匝数较少时,会大大降低耦合距离,建议设计电感线圈时匝数取10左右。
3.5 线圈形状对耦合距离的影响
当两个线圈参数相同时,线圈的形状对耦合效果也会产生影响,传感器线圈一般设计的是螺旋方形线圈和螺旋圆形线圈,下面对这两种形状的线圈的耦合距离进行测试。
由图8可知,圆形电感线圈的传感器耦合距离最远是4.03 cm;方形电感线圈的传感器耦合距离最远是2.85 cm。可以看出,在线圈参数基本相同的条件下,圆形电感线圈的传感器的耦合距离明显大于方形电感线圈的传感器,并且在相同耦合距离下圆形电感线圈的传感器的耦合效果要好于方形电感线圈的传感器。
4 结束
本文为提高读取线圈和传感器的耦合距离,就线圈的内径、外径、线宽、匝数以及形状这五个方面进行了相关实验。实验结果表明,内径越小,其影响的耦合距离越大;外径并不是越大越好,取27.5 mm时,即可增大耦合距离,又可控制传感器大小;线圈的线宽越宽,耦合距离越远,取1 mm为宜;线圈匝数取10时,为优化参数;线圈的形状为圆形时,耦合距离最大。因此,以上实验结果可以为读取线圈和传感器在设计过程中的设计参数进行优化,实现传感器的有效应用。
摘要：通过对比实验,研究了无源LC传感器的相关电感线圈参数对耦合距离的影响,为传感器的参数优化设计提供指导。实验得出,线圈内径小的传感器耦合距离较远,但增加不明显;线圈外径越大的传感器的耦合距离越远,但是外径过大增强效果不明显;线宽1 mm的传感器相比线宽0.5 mm和0.3 mmm的传感器耦合距离增大较明显。由于线圈电阻的增加,匝数10以上的传感器并不能较大的增大耦合距离。圆形电感线圈传感器的耦合距离明显大于方形电感线圈的传感器,并且在相同耦合距离下圆形电感线圈的传感器的耦合效果要好于方形电感线圈的传感器。综上,在进行无源LC传感器电感线圈设计时,在一定的尺度范围内,线圈的内径要做小,外径和线宽要做大,匝数取10为宜,形状选取圆形。
关键词：无源LC传感器,互感耦合,耦合距离,相位差,参数优化
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环境参数传感器 篇8
威布尔分布是根据最薄弱环节模型或串联模型得到的,能充分反映材料缺陷和应力集中源对材料疲劳寿命的影响,而且具有递增的失效率,笔者以LNG气体传感器为研究对象,假设在电压应力下,传感器的寿命服从两参数威布尔分布。
对于威布尔分布的参数估计,常用方法有图估计法、最小二乘法、极大似然估计(MLE)、最好线性无偏估计(BLUE)、最好线性不变估计(BLIE)和Bayes估计(BL)等。图估法简单易行、比较直观,但是没有数值方法的精度高;最小二乘法比较适合处理完全样本试验数据;极大似然估计方法是一种应用最广泛的方法,特别是在非完全样本数据的分析方面[3];最好线性无偏估计和最好线性不变估计是计算方便、精度较高的方法,比较适合用于大样本数据的分析[4];Bayes方法主要用于小样本数据处理,对多参数问题处理起来比较复杂[5]。为了使分析比较直观,笔者采用概率纸法和最小二乘法对试验数据进行初步处理,之后利用极大似然估计法对分布参数进行估计。
1 参数估计的初步检验
1.1 概率图纸分析法
各应力水平下产品失效时间见表1,查中位秩表[6]可得各应力水平下产品的失效概率估计值undefined列于表2。将表中各应力水平下的数据点undefined画到威布尔概率纸上,如图1所示。
由图1可以看出,各个应力水平下数据点的走势均为直线,可以认为在各应力水平下传感器寿命均服从威布尔分布,而且在3个应力水平下,数据点的走势大致平行,即失效机理大致保持不变。
1.2 不同应力的最小二乘估计
对于威布尔分布函数:
undefined (1)
两端取两次对数有:
undefined (2)
令undefined,有:
Y=mX+b (3)
将数据点undefined转化为对应的undefined,根据最小二乘法可得到各应力水平下undefined和undefined的估计值,在Origin程序里调用Fit liner线性拟合工具,计算结果列于表3。
2 威布尔分布拟合检验
在概率图纸分析法中,可大致确定散点图的走向为直线,虽然直观,但精度不高,下面给出Van-Montfort数值检验法[7],进一步检验传感器在各应力下的寿命分布是否服从Weibull分布。设产品寿命分布为F(t),即要检验假设H0:
F(t)=F0(t;m,η) (4)
式中undefined;
m、n——未知参数。
为了验证LNG气体传感器在各个应力水平下假设H0都成立,设某个应力水平下的失效时间为:
t1≤t2≤t3≤…tn (5)
作变换Xi=ln(ti),则:
X1≤X2≤X3≤…Xn (6)
令Zi=(X-u)/σ,则:
Z1≤Z2≤Z3≤…Zn (7)
式中 Z1,Z2,…,Zn——标准极值分布的次序统计量;
u=ln η,σ=1/m都为未知参数。
为了检验H0,Van-Montfort福特提出统计量:
undefined (8)
式中 E(zi)(i=1,2,…,n-1)——标准极值分布次序统计量的数学期望,其值可查《可靠性试验用表》。
构造统计量:
undefined (9)
式中 n′=[n/2]。
当H0成立时,W渐近服从自由度为2(n-n′-1),2n′的F分布。
对于给定的显著性水平α=0.05,由F分布的分位表查得Fα/2[2(n-n′-1),2n′]和F1-α/2[2(n-n′-1),2n′],当F1-α/2[2(n-n′-1),2n′]≤W≤Fα/2[2(n-n′-1),2n′]时,接受H0,否则拒绝H0。
以第1组数据为例,计算结果见表4。
undefined (10)
取显著性水平α=0.05,在matlab中利用finv函数可查得F0.025(6,6)=5.819 8,F0.975(6,6)=1/F0.025(6,6)=0.171 8。同理,其它应力水平下的计算结果列于5。
3 气体传感器参数的极大似然估计法
威布尔分布极大似然估计方法既适用于定时截尾数据,亦适用于定数截尾数据。假设产品寿命服从参数为m、η的威布尔分布,其概率密度函数为:
f(t;undefined (11)
现从这样一批产品中随机地抽取n个进行试验,直到有r(事先指定r
undefined (12)
则样本的似然函数为:
undefined
极大似然估计的思想就是求参数m、η的估计值m*和η*使L取最大值,也可将其转换为求ln L的最大值问题,用matlab程序调用fminsearch函数,以表3中最小二乘中位秩法求的参数估计值作为优化变量的初值,求得各应力水平下的极大似然估计值列于表6。
4 结束语
首先假设LNG气体传感器的寿命服从威布尔分布,而后采用概率纸法和最小二乘法对试验数据进行初步处理,之后利用极大似然估计法对分布参数进行估计。运用此极大似然进行参数估计,可以为今后在综合考虑总体拟合效果最佳、与疲劳物理的一致性以及尾部区域安全性的情况下,对产品寿命分布进行分布拟合检验提供参考。
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