测量扰动（精选3篇）
测量扰动 篇1
0引言
在现代工业技术领域,对精密位移测量的要求越来越高,如何进一步提高位移测量精度成为研究人员努力的方向[1]。浙江大学杨甬英教授等人提出了一种应用于压电微位移测量的模板匹配算法,并运用高精度纳米微位移平台验证了算法的可行性,结果表明该算法测量精度可以达到 λ/ 50[2];天津大学刘铁根等人在进行微位移测量时选用精密PSD作为光斑位置检测器件,相比于传统的CCD或者CMOS器件,位移测量精度得到了提高,测量系统实际分辨力达到了0.35‰[3];清华大学陈烽等人提出了一种基于双波长激光的集成光栅干涉位移检测方法,通过分别测量两个波长的衍射光强信号并交替切换选取灵敏度较高的输出信号, 实现高精度微位移测量的目的,噪声等效位移为0.2 nm[4]。
上述针对微位移测量的方法主要集中在器件选择以及算法构建,没有考虑光源的影响,而在纳米级微位移测量实验,尤其是应用于高精度MOEMS加速度计的微位移测量实验中,光源的功率波动会对实验造成一定影响。本文针对高精度微位移测量装置的高电压灵敏性,设计了相应的补偿光路以及比例运算方法, 使得光电探测器的输出电压随光源功率波动而波动的现象得到了缓解,最终的位移测量误差较单光路降低了一个数量级,达到1.40×10-8m。装置简单实用,输出结果抗光源扰动性能显著。
1光源波动性分析
微位移测量实验主要应用于高精度MOEMS加速度计,如图1所示。高精度MOEMS加速度计由光学微位移测量装置和加速度机械敏感系统构成。当外界加速度施加到加速度计上时,加速度机械敏感系统中的敏感质量块会发生位移,在线性弹性区域内,质量块位移量与施加加速度大小呈线性关系。该位移量即为光栅和反射镜之间的距离变化量,因而外界加速度的变化情况可以通过测量光栅反射镜间的距离变化得出。 高精度MOEMS加速度计的测量精度同时取决于光学微位移测量的精度和加速度机械敏感系统的加速度敏感精度,因此光栅反射镜间的微位移测量精度会最终影响到加速度计的测量精度。
外界干扰对微位移测量输出电压的影响取决于探测器的光谱响应灵敏度,光谱响应灵敏度越高,外界干扰的影响就越大。图2是中电公司OP1133的光谱响应灵敏度曲线图,从图中可以看出,当入射光的波长为633 nm时,OP1133的输出大约为0.43 V/μW。由于微位移测量实验的应用场合是高精度MOEMS加速度计,而该类型加速度计电压灵敏度很高,可以达到1 676 V/g,若要实现10-7g的分辨率目标,根据加速度计分辨率与灵敏度和噪声的关系可以得出系统整体噪声电压标准偏差应为0.17 m V[8]。根据光谱响应灵敏度,要求光源的功率波动要小于0.4 n W,而实验时激光器的输出功率经可调衰减片衰减后在1~100 n W之间连续可调,当激光器输出功率较小时,系统的灵敏度会降低,而当输出功率增大时,对光源的功率稳定性要求也相应提高,若取激光器输出功率值为40 n W,此时要求激光器的功率稳定性达到1%。
表1列出了各类激光器的输出功率稳定性,表中数据取自上海尚朴光电技术有限公司的产品说明。由表可知,部分激光器的功率稳定性达到实验要求,但这些激光器的价格普遍较高;一般探究性实验所用激光器的功率稳定性都达不到1%,由此可知,对于探测器OP1133,大部分的激光器光源的功率稳定性均不满足要求,因而在进行微位移测量实验时,光源的功率波动所带来的影响必须考虑在内。
2原理介绍
对于高精度微位移测量装置,光源自身的波动会影响微位移的测量结果。假设入射光束为Iin,出射光束为I±1(测量±1级光)。依据光栅干涉技术理论,可以得出I±1和Iin之间的关系为[8]
当Iin不变时,I±1和d之间具有确定关系,通过测量I±1的变化就可以知道微位移d的变化。实际情况Iin是随着光源功率波动而不断变化的,为了得到光强和位移的确定关系,将式(1)中的Iin移到等式左边,转化为
此时的I±1/ Iin和d关系是确定的,通过搭建双光路系统,光栅和反射镜组成信号光路,也即式(2)中的I±1,三组反射镜组成补偿光路,也即式(2)中的Iin,由于是来自于同一光源,实验器件不会影响光源的性质,补偿光和信号光的变化趋势应该相同,当I±1和Iin的变化趋势一致时,I±1/ Iin的值为固定值,此时I±1/ Iin和d的关系就被确定下来,就可通过比例运算来降低Iin的波动对输出信号的影响。实际测量过程中是通过测量探测器的输出电压来获得入射到探测器的光强,在计算微位移的时候也是依据探测器的输出电压信号, 因而式(1)和式(2)的光强可以替换为输出电压,也即式(3)所示:
假设测得的输出电压波动幅度峰值为Umax,谷值为Umin,可以得出:
双光路微位移测量误差Δdtwo可以表示为
当采用单光路采集数据,并把输入光强当做定值时,微位移测量误差Δdone可以表示为
其中:U表示输入光强恒定时的输出电压,为定值。假设(Umax-Umin)/Umax=K,采用单光路时,微位移测量误差,当UUmax的取值较大时,该测量误差不可忽略。采用双光路及比例运算以后微位移测量误差理论上等于0,相比于单光路,双光路测量具有更高的位移测量精度。
3实验与数据分析
抗光源扰动性实验装置如图3所示。图中光路1是补偿光路,光路2是信号光路。实验过程中,I±1和Iin的比值I±1/ Iin将随着光栅和反射镜之间的距离d的变化而变化,该比值可以作为最终的信号参考。
实验所用光源是线偏振的He-Ne激光器,利用光功率计对光源功率波动性进行测试,测试结果如图4所示。从图中可以看出,采集2 min所得最大功率为1.04×10-8W,最小功率为0.96×10-8W,功率波动范围大于7%(全暗环境下经过衰减片采集),光源的功率波动较大。
根据抗光源扰动性实验装置图搭建实验平台,如图5所示。
经过DSP两路同步采集得到两路光的光功率波动图,图6所示为DSP采集所得两路电压信号图,横坐标为采样点数,纵坐标为归一化电压值(为了清晰对比趋势变化),红线和蓝线分别为两路电压信号,红线表示信号光输出电压(峰值为1.102 V,谷值为1.053 V),蓝线表示补偿光输出电压(峰值为3.942 V,谷值为3.791 V),黑线为比例运算后所得数据(峰值为0.283 V,谷值为0.275 V)。采样速率为1 000次/秒, 采样时间为12 s。
从图6(a)中可以看出经过比例运算以后得到的数据RMS值从0.008 0降低到0.002 9,降幅达到60%, 图6(b)之所以RMS值下降较少,原因是信号中间发生了跳变,跳变机制和光源波动机制不同导致比例运算以后数据平整度不能得到保证,因而实验过程中应尽量避免发生信号跳变现象。对所得数据取前100个点可以清楚地看到两路光的功率波动趋势基本一致,如图7所示。
针对图7进行曲线平滑拟合,如图8所示。通过拟合曲线可以发现,经过比例运算后数据的波动性得到了抑制。
上述实验证明,双光路系统和比例运算方法可以有效降低光源功率波动对探测器输出信号的影响。以图6所示实验数据为例:,双光路系统不加比例运算时代入到式(5) 得到微位移测量误差 Δd=2.75×10-8m, 代入到式(6) 求得单光路微位移测量误差 Δd=1.95×10-7m;双光路系统加比例运算时U±1(max)=0.283V,U±1(min)=0.275V,代入到式(5)得到微位移测量误差 Δd=1.40×10-8m,代入到式(6)求得单光路微位移测量误差 Δd=3.85×10-8m。微位移测量误差实验前后数据对比如表2所示。
结束语
本文对实验光源He-Ne激光器的功率稳定性进行了测试,并通过设计补偿光路和采取比例运算使光源的功率波动对输出信号的影响减小,位移测量误差较初始状态降低一个数量级。实验中没有考虑环境光的影响,后期实验可做成三光路,补偿光路和信号光路都要和环境光作差分,消除环境光对实验结果的影响。
测量扰动 篇2
对于游泳动态阻力的测量来说, 它对流体力学与生物力学的理论研究有着非常重要的意义。无论是从运用员的游泳力学的角度来看, 还是从游泳训练的指导来看, 都应该从其中的动态阻力着手分析。但是, 鉴于人体在游泳过程中的复杂特性, 所以, 很难通过模拟实验的方法来测量其动态阻力。本文则主要是从附加阻力微扰动法来探讨游泳动态阻力的测量。
1、附加阻力微扰动法的测量原理
附加阻力微扰动法是基于游泳运动员本身一个微小的附加阻力, 而这种微小的阻力并不会改变运动员的姿态与技术动作。通过对运动员附加阻力前后游泳的速度进行测量, 从而再在一定的假设前提下, 测量出其中的动态阻力。
在游泳运动员游泳的过程中, 流动Reynolds的数值是非常大的, 从这个角度来看, 游泳动态阻力的估算公式可以概括为:
这其中, f表示的是游泳时的动态阻力;c表示的是人体所承受的阻力系数;ρ表示的是游泳过程中各种介质的体积质量;A表示的是挡水的面积;v则表示的是运动员游泳前进的速度。
2、附加阻力微扰动法的测量装置
如上图, 这是游泳动态阻力的测量装置。在泳道的上方有一根钢丝, 并套上一个滑块, 这样, 钢丝与滑块之间的摩擦力就可以看作是附加阻力的来源。当游泳运动员在运动的时候, 其身体就会拖动滑块在钢丝上滑动, 而这个过程中所产生的摩擦力就是附加阻力。
如上图, 这是滑块装置。在这个装置中, 可以通过旋转螺钉, 来控制压力的大小, 从而达到调节滑块与钢丝之间摩擦力大小的目的。同时, 在滑块与钢丝之间还串联着一个测力传感器, 它是用来接收附加阻力的信号, 然后把有效的数据信息传递到计算机中, 经过计算机的处理之后, 就可以得到附加阻力的平均值。
当然, 在此过程中, 鉴于滑块与钢丝之间摩擦力的不均匀, 所以运动员的游泳动态阻力也是不断变化的, 同时还伴有高频的脉动信号。针对这种情况, 可以利用滤波祛除高频, 然后在低频的基础上得到其动态阻力的平均值。
在对游泳运动员进行跟踪摄影的过程中, 要记录好运动员头部先后到达计时点两帧的时间间隔, 同时, 这种时间间隔最好是事前就准备好。通过计算其中的时间间隔, 就能得到运动员的平均游泳速度了。
3、附加阻力微扰动法的优势
对于附加阻力微扰动法来说, 该测量装置可以进行现场安装, 比较便捷, 容易拆卸, 而且也不需要过多地去改变游泳池本身的设备设施。同时, 该测量方法也可以适用多种不同游泳姿态的动态阻力测量。在测量的过程中, 动态附加阻力也可以根据需要来调节, 且不会受到水面情况的影响。另外, 比较重要的一点是, 该测量方法有利于实现测量的自动化。
在利用附加阻力微扰动法对游泳动态阻力进行测量的过程中, 可以比较同一运动员在不同阻力系数下的附加阻力情况, 这样就可以看出该运动员的实际训练效果了。当一名运动员的自由游泳速度提高了, 而动态阻力的系数却保持不变, 这就表明该运动员的体力较之前增强了, 但是, 它的技术动作也并未出现什么变化。当一名运动员的游泳速度没有发生变化, 而其动态阻力系数却变小了, 这就表明该运动员的技术动作得到了有效的改进。当然, 游泳运动员本身的技术动作得到了有效优化的时候, 其推进力也会得到一定的提高。
对于附加阻力微扰动法来说, 它是测量游泳运动员动态阻力的有效方法之一, 鉴于它操作的简便与实用, 所以, 我们可以预想它的发展前景是非常良好的。它不仅不可以有效推算出游泳运动员运动过程中的动态阻力, 而且还可以反映出运动员的训练效果。通过附加阻力微扰动法所得到的结果, 是科学的、合理的, 它符合一定的游泳运动规律, 同时, 这些结果也可以作为改进运动员技术动作的一种参考依据。由此看出, 该测量方法的实际用途是多方面的, 其作用也是十分的显著。
参考文献
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测量扰动 篇3
大脑是人体最重要的器官之一。发生于颅脑的疾病,特别是一些持续发展性病变,如脑出血、脑水肿等,处理不及时往往会导致严重后果,已成为人类因病死亡或致残的主要原因。在这些疾病的检测方面,以CT、MRI为代表的现代医学成像技术,起到了积极而关键的作用,为疾病的确诊与救治提供了重要的参考价值。但由于这些仪器设备体积庞大、造价高昂、操作不方便,因而大多只能在患者出现重大病情变化时才予检测,难以及早发现病情。
电阻抗断层成像技术(electrical impedance tomography,EIT)是一种通过体表测量方式来估算体内电特性二维或三维分布的成像技术[1]。由于该技术采用安全的微弱交流电信号进行激励,对人体无创无害。同时,相对现有成像设备而言,该技术具有结构简单、操作简便、设备小巧、成像速度快、系统造价低和功能成像等优点,是一种具有广泛应用前景的成像技术。如能利用这一技术,研制一种小型化的实时成像设备而对相关患者进行长时间动态图像监护,则有望及早发现颅内病情变化,为疾病的救治争取时间。然而,由于颅脑的特殊的解剖结构,特别是在高电阻抗特性的颅骨影响下,EIT体表测量技术能否准确测量到颅内不同层面上的病变并以图像的形式表现出来还需要专门研究。
2 含颅骨脑物理模型的建立
脑物理模型如图1所示,它以一个内径为205 mm的半球形有机玻璃容器为基础,在容器的内侧壁分别按图中所示的位置贴放3层电极(自上而下,分别记为第1、2、3层)。每层均以等间隔的方式安放16个电极,用以模拟EIT测量时的不同测量位置。在容器内部放置一个电阻率约为93Ω·m、内径为190 mm、外径约为198 mm的半球形石膏壳模拟颅骨[2]。在容器壁的四周各有一个有机玻璃螺钉用以固定石膏壳,使两者之间产生间距约为3.5 mm的缝隙。工作时,在石膏壳内和其与容器间的缝隙中注入电阻率约为4.5Ω·m的饱和CaSO4溶液,并使石膏壳内外液面一致,用以分别模拟脑组织和头皮,从而构成了从外向内电阻率分布之比约为1∶20.7∶1的颅脑电阻率分布模型,其电阻率分布与TC Ferree[3]等仿真研究中所用的电阻率相近。在实验过程中,通过特制的定位装置将一块电阻率已定的正方体琼脂块精确地固定于模型内部,以模拟不同部位脑部病变所产生的电阻抗扰动。
3 实验过程与方法
实验采用第四军医大学最新研制的高精度EIT数据采集系统[4]。采集模式基于课题组独创的准对向激励邻近测量模式[5]。实验前,制作一块棱长为2 cm、电阻率为5.3Ω·m的琼脂块(与背景电阻率相差17%,模拟脑轻度水肿)。在模型内无扰动条件下,分别将模型的各层电极与EIT系统相连,各采集1组数据作为参考。接着将琼脂块浸入模型溶液中,使其中心点处于模型第1层电极面与中轴线相距7 cm的左侧位置。然后,从模型中抽出8 mL饱和CaSO4溶液,使前后液面保持一致,待液面完全平静后,采用不同层电极进行数据采集。随后沿直径方向依次向右平移2 cm,同样等液面完全平静后分别选用各层电极进行数据采集。当琼脂块移动至模型右侧距中轴线7 cm处,且已完成各层电极的数据采集后,再将琼脂块下移至中间层电极平面处,并按相同的方式进行平移与测量操作。最后,将琼脂块下移到第3层电极平面。为避免琼脂块与球壳相接触,此层起始位置从模型左侧距中轴线3 cm起,至右侧同样距离处止,同样每次平移2 cm进行测量。共计完成琼脂块居于模型中20个位置处的数据采集。
完成含扰动的数据采集后,将这些数据分别与采用相同层电极所获得的参考数据组合后,采用等位线反投影法进行EIT图像重构[6],观察对扰动的识别能力,并统计重构值的分布情况。
4 实验结果与分析
从成像结果上来看,当选用第1层电极且琼脂块处于第1、2电极层面时,重构图像均能较清楚地反映出扰动所在的位置;而当琼脂块处于第3层面时,成像效果多较差,特别是当其处于模型中轴线附近时,图像几乎无法识别出扰动所在。当选用第2层电极时,不论琼脂块位于模型中的何种位置,重构图像均能较清楚地反映出扰动所在的位置。当选用第3层电极时,部分发生于第1层面的扰动不能较好识别出扰动所在。选用第2层电极时,扰动在模型内部不同位置处的成像结果如图2所示。图2中第1、2、3行分别对应琼脂中心点在第1、2和3层电极平面的实时成像结果,实线箭头处的方框为琼脂块实际位置,中空箭头处为扰动的成像对映区域。
根据反投影法的工作原理,重构图像中各区域的重构值与成像目标区域电阻率的相对变化有关:当电阻率变大时,重构值正向增大;当电阻率减小时,重构值负向变化;当电阻率保持不变时,重构值接近于0。由于本实验中琼脂块的电阻率大于背景溶液,因而表现在图像中的扰动区域的重构值均呈现正向变化。
从本组成像结果可以看出,虽然在个别位置处,扰动目标的成像位置与实际位置存在一定的差异,具有向中间方向偏离的表现,但其大体位置、大小以及阻抗的变化方式均能清楚地显示出来,表明这一技术对模型内的扰动具有准确的反应能力。
从重构值上来看,各幅图像的最小值一般约为±0.002,基本上处于噪声允许的范围内,而最大值均出现在与扰动相对应的位置。因而,我们计算出每幅重构图像的重构最大值和最小值之间的极差,并以其为依据,判断EIT技术对模型内各位置处扰动的敏感性,结果如图3所示。其中,图3(a)、(b)和(c)分别对应于采用第1、2和3层电极面时,获得的不同处扰动成像结果的极差。各图中的横坐标代表琼脂块中心与模型中轴线的距离(单位:cm),正值在中轴线的右侧,负值则在中轴线的左侧。
通过这组成像结果可以看出:当选用与扰动处同一层面的电极时,所得到的极差曲线整体上高于其他各层。说明选用该层电极可以更好地检测这一层面的阻抗扰动。而当扰动在同一层面内平移时,利用该层面或其邻近层面的电极所获得的重构值极差曲线均呈现出边缘高、中间低的形状,表明EIT技术对于颅内靠近外周区域的病变的敏感性高于中心区域。
如图3所示,当选用第1层电极时,对模型第3层面内的电阻率扰动的敏感性较差;而选用第3层电极时,对模型第1、2层面内的电阻率扰动的敏感性均较差;选择第2层电极时,虽然对各层边缘处的扰动敏感性有所差异,但对于发生于模型中轴线附近的扰动,不论其在哪一层,测量敏感性均相近,且数据整体上符合成像检测要求。而选择第3层电极时,对于第1层面处的扰动敏感性相对较差。
5 讨论
作为一种低成本的功能性成像新方法,电阻抗成像技术及其在医学中的应用,已成为近些年的一个热点研究领域。其在胸、腹及乳腺病变检测方面的成像研究时有报道,但由于人颅脑中高电阻率的颅骨对EIT激励电流的阻碍作用,脑EIT成像研究的难度远高于人体其他部位,从而导致这一方面的研究相对偏少。在一些与临床应用密切相关的基础问题方面,还需要开展针对性的研究工作。
从疾病诊断的实际临床应用需求角度来看,在进行成像检测时,我们一方面希望检测设备对感兴趣区域具有高的敏感性,同时又需要尽可能多地反映体内不同部位的状态信息。常规的医学断层成像技术对目标层面有着较高的敏感性,但往往无法反映成像层面周边的病变信息。EIT技术由于采用对人体安全的电流进行激励,且电流在目标体内呈非线性分布,因而可以在一定程度上反映电极所在平面以外的阻抗变化信息,从而具有检测这些区域病变信息的能力,但其对不同区域的检测敏感性也不同。本研究的最终目的,是通过电极处于不同位置条件下的EIT技术对颅内病变的敏感性研究,寻找最佳的测量电极位置,以实现对颅内病变相对敏感的EIT成像与检测。
由于人颅脑的形状大致呈半球状,为便于模型实现,本研究采用在与人脑半径相近的半球形容器内置,用以模拟颅内组织电阻率分布的石膏、饱和CaSO4溶液和琼脂的方式,建立了一个相对准确的颅脑模型,并通过变换电极和扰动位置的方法研究不同位置条件下EIT成像对颅内病变扰动的敏感性。
模型成像实验结果表明,EIT技术对于颅内与电极处同一平面上的扰动的敏感性,整体上高于远离这一平面的扰动,特别是当扰动靠近颅脑边缘时,这一现象更为明显。故在实际应用中,若已知病变所在的大体位置(如通过CT、MRI等技术事先获得),则在实际的脑成像中,应尽可能地使电极与病灶同处一个平面,以达到更好地识别或监测这些病情变化的目的。
通过以上的实验结果还可以看出,当选用模型中的第2层电极时,无论扰动处于哪一位置,成像结果均能较清楚地反映阻抗变化区域,说明在这一层面可以兼顾颅内各处的病变检测要求。这也提示我们,若无法预先得知或预测病变可能发生的位置,且受到客观条件限制而只能选用一层电极时,应优先选择中间层进行EIT测量。
需要特别说明的是,由于血液的电阻率约在1.5Ω·m左右[7],远低于正常脑组织,而缺血、缺氧后的脑病变组织的电阻率一般也远高于正常脑组织[8],在相同的体积变化条件下,这些病变所导致的电阻率变化比本模型研究大10倍以上,因而本研究是在相对苛刻的条件下,研究系统对颅内扰动的敏感性的。从所得到的结果看,即便在这种苛刻的条件下,只要选择好合适的电极位置,该系统能够较好地检测出模型内各个位置处的扰动变化,因而其在实际应用中,有望较敏感地实现对颅内常见病变的检测。
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