电涡流间隙传感器的温度补偿

电涡流间隙传感器具有无接触测量、动态响应快和适应性好等特点,应用领域十分广泛,缺点是温度漂移较大。介绍了电涡流传感器工作原理,并分析了温度漂移的主要因素。建立了检测线圈的数学模型,通过温控试验证明了数学模型的正确性;利用差分方式抵消了检波电路参数的温度漂移,提高间隙信号输出的稳定性。通过试验对检测线圈和检波环节补偿电路进行验证,得出温度-检测线圈输出电压曲线,将补偿前和补偿后试验结果进行对比,满足JJG 644-90标准要求,温度漂移小于12.1%,证明了补偿方法的有效性。     

电涡流传感器温度漂移的综合补偿

在介绍电涡流传感器基本原理的基础上,分析了温度漂移产生的主要因素,并提出了一种温度漂移补偿的新方法,即利用负反馈组成闭环系统实现对温度漂移的综合补偿。实际测试结果表明:温度漂移综合补偿准确度可达0.41%,明显优于一般方法的补偿准确度。     

一类耐高压电涡流位移传感器的温度补偿研究

电涡流传感器的温度漂移制约了其测试精度,因此需要给以温度补偿;理论分析出导致传感器温度漂移的主要原因在于线圈电阻的温度系数过大,因此提出采用无感线圈进行补偿的方法,并给出了设计实例;实验表明该方法在20～90℃温度范围内补偿效果良好,温度稳定性达到0.7%;该方法简单、有效且成本低,可扩展应用于其他类型电涡流传感器.     

基于GA-WNN的电涡流传感器的温度补偿

针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经网络模型。该模型用遗传算法对小波神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了小波神经网络训练速度慢的问题,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的灵敏度温度系数由8.69×10^-3/℃提升到3.48×10^-4/℃;零位温度系数由4. 78×10^-3/℃提升到1.85×10^-4/℃,均提高了一个数量级,成功实现了温度补偿的目的。     

电涡流传感器的温度补偿

电涡流传感器采用双路差动调频电路.在各个环节进行温度补偿,实现在较大温度范围内综合补偿,达到比较明显的温度补偿效果.     

涡流式厚度传感器温度漂移的综合补偿

介绍涡流传感器在线测量钢板厚度的基本原理,分析测量过程中温度漂移产生的主要原因,建立检测线圈的数学模型,提出采用双路差动综合补偿方式进行温度补偿的实施方案,实际测试结果表明补偿准确度达到要求.     

基于GA-BP的电涡流传感器称重系统的温度补偿

针对电涡流传感器在称重系统中的温度漂移问题,该文提出了基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定试验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-BP神经网络模型。该模型用遗传算法对BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的零位温度系数由2.723×10^-3/℃提高到1.099×10^-4/℃,灵敏度温度系数由2.956×10^-3/℃提高到6.877×10^-4/℃,均提高了2个数量级,满量程的相对误差由8.43%提高到1.93%,提高了1个数量级。成功实现了温度补偿的目的。     

基于SCA-LSSVM的电涡流传感器温度补偿方法研究

针对电涡流传感器在实际应用中容易受环境温度影响产生温度漂移这一现象,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立回归模型,并将正余弦算法应用于回归模型的参数优化。通过正余弦算法对LSSVM的惩罚因子和核函数参数进行优化选取,得到最佳的传感器回归模型,并和粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)进行比较。实验结果表明,SCA和PSO优化后模型计算结果均方误差分别为9.97×10-4、4.39×10-3,模型优化耗时分别为578s、782s,传感器温度灵敏度系数分别为8.73×10-6(/℃)、7.63×10-5(/℃)。可以看出SCA算法在优化精度和效率方面均优于PSO算法。该方法提高了传感器的温度稳定性和系统检测精度,具有很强的实际应用价值。     

高速磁浮列车间隙传感器温度漂移的补偿

为了解决检测线圈电阻受温度影响而导致漂移补偿问题,设计分析了高速磁浮列车间隙传感器电路模型,设计补偿线圈,利用差分方式补偿了温度漂移,同时还分析得出了测量间隙对传感器温度灵敏度影响很小的结论,在传感器空载条件下的建立温度漂移修正表,利用该修正表来补偿传感器的温度漂移,通过这些措施,大大提高了间隙位移传感器输出信号的温度稳定性.     

基于电涡流传感器的温度位移智能检测方法

在现有的温度位移检测方法中,绝大部分仅适用于单变量测量。即使有能够同时测量两个变量的方法,测量范围也较窄,无法解决一些高温、腐蚀环境中大范围测量的问题。因此,本文提出了一种基于电涡流传感器的温度位移智能检测方法。首先,基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Networks, LSTM)建立电涡流传感器探头线圈的等效电感L、激励频率f、品质因数Q与被测对象的位移x和温度T的模型。然后利用离线数据对该模型进行训练,再利用训练好的模型对位移x和温度T实现在线测量。最后利用仿真对该温度和位移检测方法的有效性进行验证。实验结果表明,与传统的BP、RBF、MOSVR相比,本文方法可以有效地对被测对象的位移x和温度T实现同时检测,并且优于其他方法。同时本文将该检测方法在单片机系统上进行了实现,以验证其解决实际工程问题的有效性。     

柔性压力传感器温度漂移补偿结构设计

温度补偿是对微传感器的性能进行优化与稳定的必要技术方案。提出了一种适用于柔性压力传感器的温度漂移补偿方法及结构,选用高热膨胀系数的聚二甲基硅氧烷(PDMS)与硅橡胶(EcoFlex)作为柔性衬底,结合基底表面微结构设计进行温度补偿。由测试结果分析,未补偿前传感器的TCR系数为-0.57%/K,在EcoFlex、PDMS、表面具有微结构的EcoFlex、以及表面具有微结构的PDMS四种基底上TCR系数分别为-0.42%/K,-0.37%/K,-0.24%/K,-0.22%/K,可知温度漂移得到有效补偿。本研究方法为柔性压阻式传感器的温漂性能优化提供了有益的借鉴作用。     

图象传感信号温度漂移的补偿方法

本文通过温漂分析和系统建模,提出一种图象传感信号的综合温度补偿方法。该方法避开了难于检测的温漂参量,借助易测的相关参量的在线估值,适时给出误差补偿量．该方法用于大温差测试现场,结果令人满意。     

基于神经网络的光纤光栅电流传感器的温度补偿

分析了光纤光栅电流传感器的温度特性,表明传感器的输出受环境温度的影响大且很难消除。利用神经网络具有可以逼近任意非线性函数的特点,提出了用人工神经网络对光纤光栅电流传感器进行温度补偿的方法,实现传感器输出特性的非线性校正。通过Matlab语言编程仿真实验表明,该方法可以有效地消除温度的影响。     

基于Matlab的光纤电流传感器温度补偿研究

针对光纤电流传感器存在温度稳定性的问题,文章提出了一种基于Matlab的光纤传感器温度补偿的设计方案。该方案根据光纤电流传感器的输出偏差值,结合Matlab的曲线拟合功能,进行最小二乘法四次多项式拟合,找出温度补偿因子,从而建立温度补偿方程。实验结果表明,该光纤电流传感器测得的电流值的最大误差由温度补偿前的13.35%降低到温度补偿后的0.3%,大大提高了光纤电流传感器的精度和温度稳定性。     

电磁力平衡传感器的温度影响及其补偿

分析了电磁力平衡传感器的温度影响。对恒磁体、动圈导线长度、动圈导线电阻三方面的温度影响进行了行之有效的补偿。     

液压阀用耐高压电涡流位移传感器的研究

针对目前常用的液压阀电涡流位移传感器线性范围小,LVDT式位移传感器频响低的不足,提出一种新型耐高压电涡流位移传感器,介绍了其结构和工作原理,建立了数学模型,利用二维有限元仿真工具进行了仿真分析;实验数据与仿真数据吻合,验证了数学模型,实验数据表明该位移传感器具有良好的线性度、较宽的工作量程,可有效应用于高压环境下阀芯或液压缸活塞的位置检测.