基于Z-力敏元件的测力研究

Z-力敏元件是一种新型的半导体器件,输出为与压力应变有一定对应关系的频率量,该器件具有分散性、非线性、温度特性、零点漂移等特性,须通过硬件或补偿软件才能实际应用。本文对Z-力敏元件的特性进行了研究,通过三次样条插值方法实现力敏元件的线性化,通过二次插值方法实现温度补偿,通过加载时重量突变编程锁定的方法解决零点漂移。实验表明,通过数字化补偿后Z-力敏元件可输出与被测压力应变成正比的线性输出,该研究为Z-力敏元件的实际应用奠定了基础。     

提高半导体气敏元件检测能力的有效途径

半导体气敏元件发展的重点集中在如何提高其选择性，灵敏度和热稳定性等。通过控制元件的工作温度，采用添加技术，超微细化技术以及表面修饰技术等可有效地提高气敏元件的灵敏度和选择性。恒流加热法的使用是提高气敏元件热稳定性的主要手段。许多新材料，新原理的应用都可进一步提高气敏元件的检测能力。     

补偿式气敏元件的研究

提出了由n型气敏材料和p型气敏材料构成的补偿式气敏元件的原理及实现补偿的条件.据此原理制作了由γ-Fe_2O_3和LaFeO_3构成的补偿式元件.该元件有效地克服了乙醇的干扰,提高了对丁烷的选择性.     

倾角传感器的温度补偿研究

半导体元件参数随温度变化而产生的温度漂移,将导致倾角传感器本身存在测量偏差,影响倾角测量的准确度.介绍了一种温度补偿方法,对基于加速度原理的差分电容式倾角传感器进行了温度补偿.经过试验验证结果表明：这种方法能够实现倾角传感器的温度补偿,在-55～ 85℃温度范围内可将倾角传感器的温漂降低1个数量级,有效地减少了环境温度对倾角传感器性能的影响.     

用非加热式气敏传感器的有毒气体报警器

在有毒气体报警器的设计制作中,气敏传感器通常选用加热式、旁热式及催化燃烧式的半导体气敏元件。由于该类元件在工作时需要加热,元件长时间处于较高温度状态下,引起灵敏度变化,需要定期对气敏元件进行标定,给使用带来不便,同时由于加热也使得元件的功耗较大。下面介绍一款由非加热式气敏传感器构成的简易有毒气体报警器,可以克服以上不足。电路原理图如附图所示。气敏传感器采用非加热式气敏传感器TP-1.1A,它是采用纳米SnO2进行半导体掺杂,以微珠结构制成的非加热式低功耗气敏传感     

应用磁敏Z元件直流无刷电机电子换相电路的研究

对磁敏Z元件的基本伏安特性、磁敏特性进行了实验测试,给出了实验结果,从内在微观结构和导电机理上对磁敏Z元件的特殊性质进行了分析.利用磁敏Z元件的特性,设计了用磁敏Z元件作位置传感器的直流无刷电机的电子换相电路,实现了在磁敏Z元件采集到的正弦信号驱动下对四个绕组有序选通的控制,并针对Z元件输出信号随温度漂移的现象进行了测试分析.     

n+n组合结构半导体丙酮气敏元件研究

n n组合结构半导体气敏元件是基于气敏元件互补反馈原理的一种新结构半导体气敏元件.该元件是由2种传导类型相同的敏感体A和B构成,A和B都是n型半导体材料.理论分析表明:当敏感体A和B满足一定条件时,该元件具有高的选择性,同时,还具有好的热稳定性和高的灵敏度.通过试验,获得了性能较好的n n组合结构丙酮气敏元件.     

气敏元件的制作方法

就气敏元件来说，目前已有接触燃烧式气敏元件和半导体式气敏元件。     

气-气复合型高选择性氢气敏感元件

根据半导体气敏元件电路工作原理,设计了一种新型的气－ 气复合型的半导体Ｈ２ 敏感元件,推导出了其灵敏度、选择性及热稳定性的关系式,指出了构成高选择性及好的热稳定性的复合气敏元件需满足的条件,并在实验中得到验证。     

气环境温度对元件气敏特性的影响

研究了环境温度变化对各种元件气敏特性产生的影响突出地表现为随着 环境温度的降低一℃ , 气敏元件在空气中的阻值。明显增大用有机硅化物 处理元件的表面可减小元件凡的这种漂移     

人工嗅觉技术在酒类鉴别中的应用

简述了人工嗅觉酒类鉴别系统的原理、结构。给出了气体传感器阵列的组成方法,进行了气体传感器温度、湿度补偿。并运用主成分分析法和BP神经网络对试验结果进行了分析。鉴别实验研究表明,经温度、湿度补偿后该系统不仅能鉴别不同香型的白酒,还能鉴别同一香型的白酒。     

基于支持向量机的电容式传感器温度补偿研究

针对电容式传感器极易受到温度影响这一特性,基于支持向量机（SVM）建立电容式传感器系统补偿逆模型,对电容式传感器进行的温度补偿。实例分析表明：与RBF神经网络温度补偿法相比较,SVM逆模型在很大程度上提高了传感器的线性度,并且,补偿曲线更顺滑,预测性更强,提高了系统计量的准确度。     

一个直接存取Internet节点数据的DBMS原型

基于现存ＤＢＭＳ和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ数据模型的特点和互补性，本文提出了一个直接存取Ｉｎｔｅｒｎｅｔ节点数据的ＤＢＭＳ原型－ＷｅｂＨＢａｓｅ，分析了ＷｅｂＨＢａｓｅ的特殊任务，主要难点及特殊解决方法，基于ＷｅｂＨＢａｓｅ的预研经验，提出了Ｗｅｂ模型与ＤＢＭＳ各自改革、互相靠近，逐步融合，实现未来Ｗｅｂ－ＤＢＭＳ的若干建议。     

降低高分子电容式湿敏元件湿滞的实验研究

针对高分子电容式湿敏元件的湿滞无法通过后续电路完全实现补偿的问题,提出了从高分子电容式湿敏元件本身降低湿滞的方法。主要从制作工艺、湿敏材料的选择两方面进行了实验验证,并对制作完成的高分子电容式湿敏元件进行性能测试与数据分析。实验结果表明：通过控制制作工艺和对湿敏材料进行改性可以降低湿滞,湿滞优于1.5%RH。采用该方法制作的湿敏元件无需再次通过后续电路进行湿滞补偿。     

基于混合优化算法的压力传感器温度补偿

针对压阻式压力传感器存在温度漂移,其测量精度受温度影响很大的问题,使用最小二乘拟合方法与RBF神经网络共同建立压力传感器温度补偿模型.针对低温和高温区域使用RBF神经网络进行补偿,对中间线性区域使用最小二乘拟合方法进行补偿.同时为了提高RBF神经网络拟合效果,使用进化算法和下降梯度算法优化RBF神经网络参数.实验结果表明,本文使用方法与单纯使用RBF神经网络或最小二乘拟合方法进行温度补偿,具有更高的训练效率和温度补偿效果,能够提高压力传感器在各种环境下的测量精度和工作可靠性.     

热催化瓦斯传感器的特性及其补偿方法

针对热催化瓦斯传感器特性漂移严重的问题,在对热催化瓦斯传感器灵敏度、零点时漂以及环境温度、湿度对其影响实测数据的基础上,通过最小二乘法建立了传感器特性漂移的数学模型,并提出了对其特性进行补偿的方法。实验结果表明:补偿后的瓦斯检测精度大大提高。对热催化瓦斯传感器特性漂移的机理进行了分析。     

基于PSO-BP神经网络的湿度传感器温度补偿

针对自动气象站采用的HMP45D型温湿一体化传感器在实际应用过程中易受温度影响的问题,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的BP神经网络温度补偿模型,利用粒子群优化算法对BP神经网络的初始权值阈值进行全局寻优,将粒子群优化算法优化好的权值阈值赋给BP神经网络,对BP神经网络进行训练。根据不同温度条件下测得的多组湿度传感器数据,通过建立模型,实现温度补偿,与传统BP神经网络补偿结果进行比较。实验表明,与传统BP神经网络模型相比,利用PSO-BP神经网络模型进行温度补偿后所得的误差绝对值之和降低了10.3887%RH,PSO-BP神经网络可以克服传统BP神经网络易陷入局部极值的局限,补偿精度更高,能更加有效地补偿温度对湿度传感器的影响。     

芯片自恒温集成FET气敏传感器简介

本文简介了Pd栅MOS气敏传感器的敏感机理.以N阱双极/MOS兼容工艺,将传感器的CO或H_2气敏单元、气敏补偿单元、加热电阻、温敏单元单片集成,制作了可调高温的具有高稳定输出的芯片自恒温系统.测试结果表明,该气敏传感器具有良好的选择性、稳定性和校高的灵敏度.     

基于Kalman滤波和神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿

MEMS陀螺温度漂移严重影响系统的测量精度。传统的BP神经网络建模补偿容易使权值和阈值陷入局部极小值,导致网络训练失败。陀螺输出信号中的高频噪声也会影响模型精度。针对上述问题,该文提出一种Kalman滤波结合粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿方法。首先对陀螺进行了温度漂移测试实验,然后采用Kalman滤波对实验数据进行降噪,最后建立陀螺温度漂移模型,从而实现温度漂移的补偿。实验结果表明,采用该方法补偿后MEMS陀螺在不同温度下的输出方差降低了65.09%,与传统的BP神经网络相比补偿精度明显提高。     

热流量传感器温度补偿方法研究

在热流量传感器测量电路中,利用惠斯登电桥平衡电路和热敏电阻器补偿不能解决流体本身温度变化带来的测量误差。介绍一种用于补偿流体温度变化引起测量误差的方法。试验结果表明:采用该方法进行温度补偿后,可以基本消除流体温度变化引起的测量误差,提高系统的测量精度。