压电叠层传感/致动器的特性研究

压电叠层传感／致动器是智能主动构件中的重要组成部分，是一个机电耦合的交互系统。给出了压电叠层传感／致动器的设计原理，并对压电叠层传感／致动器的动静态工作特性进行了实验研究与分析，揭示了其输出位移大、稳定性和重复性好、滞后效应小等优良特性，为研制性能优良、稳定的智能主动构件提供了依据。     

真空断路器在线监测中的传感技术研究

文章针对在中高压领域占有很大优势的真空断路器,结合多种在线监测参数和各类新型实用的传感器,提出了由数字化传感器组成的在线监测信息量提取的方法,并分析了在线监测技术的发展趋势。     

含金属芯压电陶瓷纤维的传感特性研究

压电陶瓷纤维(MPFs)是一种新型的智能材料。该文简述了其几何形状、制备工艺,从理论上分析了其应变传感原理。实验研究了MPFs的准静态、动态应变传感特性。研究结果表明,MPFs传感器灵敏度很高,静态响应的线性度很好,动态响应则有非线性和迟滞现象。最后探讨了MPFs的几何尺寸对传感性能的影响,分析了迟滞现象产生的原因。     

利用光纤拉曼散射温度传感系统的电力电缆温度在线监测

电力电缆线路运行温度在线检测技术是目前及时发现电力电缆线路局部过热点位置、检测运行线路的绝缘状态和计算导体载流量的首选技术措施。分布式光纤拉曼测温技术是利用激光在光纤中的传播特性,实现实时测量空间温度场分布的新技术,可以对光纤沿线的温度场进行分布式的连续检测。介绍了光纤拉曼传感技术的测温原理,以及基于此技术的电力电缆温度在线监测系统在实际中的应用,获得了一些仿真结果,并同传统的测温技术进行了详细的比较,说明分布式光纤拉曼测温系统应用于电力电缆在线监测的优势,适合于推广使用。     

基于压电振动能量采集器的无线监测传感节点

环境振动状况监测对设备的安全运营至关重要。通过压电振动能量采集器可实现对环境振动信息的感知,再经过智能信息处理方法无线监测设施的安全运营状态。将无线传感与深度学习相结合,在充分研究压电振动能量采集器输出信号特征的基础上,提出了优化的卷积神经网络模型,用于识别环境异常振动模式,并设计实现了智能感知无线监测传感节点。系统工作时,节点可监测环境振动、温度信息并报警异常事件。测试结果表明, 该传感节点在无线传输距离超过100 m 的情况下,实现了环境振动事件的实时监测,报警时间小于5 s,环境振动模式识别准确率可达95．7%,监测环境温度状况并准确报警异常燃烧事件的时间小于3．7 s。该节点在野外目标监测等场合有广泛的应用前景。     

采用压电片阵列传感进行损伤监测的研究

运用智能材料和智能结构的基本思想,采用压电片阵列对结构的损伤进行监测,通过传感器所得到的结构和动态应变信息来反映结构的损伤程度和损伤位置,从实验结果来看,监测效果比较理想,为今后进一步研究太空柔性结构的健康监测奠定了良好的基础。     

基于压电阻抗技术原理的压电传感、驱动元件自损伤检测方法

从对压电阻抗技术的介绍谈起,然后就压电自损伤检测理论进行分析,最后对基于压电阻抗技术原理的压电传感、驱动元件自损伤检测方法的试验应用进行说明。     

基于光杠杆原理测量压电陶瓷压电特性的方法

提出了一种基于光杠杆原理测量压电陶瓷伸长量,对压电陶瓷压电特性进行检测验证的方法。该方法不需要专门的测量仪器,采用常用的材料搭建简便的光路,运用光杠杆原理通过对反射光斑位移的测量,测得不同的电压驱动时压电陶瓷相应的伸长量。文中介绍了光路的搭建,并且对相应的实验数据进行处理和分析。结果显示,在外加电压为0~60V之间,所取的6个点所测的压电陶瓷的伸长量与厂家给出相应参数基本相符,满足实验室对压电陶瓷压电特性测定的要求。     

基于压电传感技术榫卯结构损伤识别实验研究

以指接榫和燕尾榫结构为例,利用压电主动传感技术对榫卯结构进行健康工况和损伤工况的损伤识别实验研究。其中,指接榫考虑水平和垂直连接的榫头松动和缺损工况,燕尾榫考虑实验机加载破坏工况。对压电传感器所接收到的信号进行小波包分解,并以各频段信号能量总和作为损伤指标对损伤程度进行定量评估。实验结果表明,指接榫结构所接收的信号能量随损伤程度的不断增加而减小;加载过程中,燕尾榫结构的榫头间先挤压紧密再出现榫头破坏,所接收到的信号能量出现先增大后减小的情况。因此,利用压电主动传感技术可实现对榫卯结构的损伤识别。可为相关专业的研究生及工程技术人员基于压电传感技术进行无损检测提供实验方法。     

一类高压断路器机械特性在线监测装置的研制

本文在研究和分析了10KV级高压断路器故障原因的基础上,提出了一种针对某高压真空断路器机械特性进行在线监测装置的设计方案,通过采用位移式传感器对操动机构的运动状态进行实时检测,结合断路器的开关量输入信号,经过适当的软件处理,实现了对断路器机械特性的在线监测。     

基于压电薄膜传感器的睡眠监测枕研究

针对人体睡眠的健康监测问题,分析睡眠时人体头部对枕头压力状态变化,研究出一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜传感器的睡眠监测枕。睡眠时采集人体脉搏、呼吸及鼾声生理信号,硬件电路调理、MSP430F149单片机有机处理后经蓝牙上传至LabVIEW程序,结合打鼾无规则振动特征,依据信号幅值、均值同预设值对比的双阈值分析方法,实现睡眠时呼吸暂停识别报警,鼾声自动监测记录及睡眠呼吸暂停综合症前期检查监测等功能。     

基于压电薄膜的非接触式人体生理信号监测椅

对人体的心率和呼吸信号进行日常监测有助于人体健康生活管理,该文设计了一种非接触式生理信号监测系统。通过装有聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜传感器的新型椅子结构感知人体振动产生的微小压力作用,并将振动信号传送给上位机软件;从振动信号中提取心冲击信号与呼吸信号,并通过LabVIEW显示波形变化,可以完成心率和呼吸的实时监测。结果表明,装置监测的心率值与血氧脉搏仪相比,其平均误差为2.013％,平均呼吸率误差为4.88％,具有较好的实用性。     

GaN压电半导体杆的非线性动态响应研究

利用有限元分析方法,研究了p型GaN压电半导体杆在简谐力作用下的拉伸振动问题,得到了位移、电势和空穴浓度非线性动态响应的数值解,并分析了简谐力对p型GaN压电半导体杆力电耦合性能的调控作用。研究结果表明,简谐力显著地影响压电半导体杆内力电场的分布情况:由于电流密度中的电非线性项,电场和空穴浓度的分布失去对称性或反对称性;力电场在简谐力驱动下表现为周期性变化,但空穴浓度的动态响应表现为明显的非对称波动。     

基于PVDF的金属构件裂纹监测研究

利用聚偏二氟乙烯(PVDF)压电薄膜响应快、可用于面监测的独特优点,对金属构件的裂纹萌生与扩展、断裂全过程进行了监测实验研究。PVDF压电薄膜监测的裂纹信号出现明显的脉冲特征,通过分析该特性信号表明,PVDF可方便地捕捉到构件裂纹萌生与扩展的瞬间信号,可为结构的安全评定与损伤定位提供可靠的信息。     

结构健康监测中压电元件的温度补偿方法

在复合材料的结构健康监测中,一般采用压电元件作为激励源和接收源进行损伤监测。为了获得稳定一致的信号,必须考虑压电元件的温度效应。该文首先从理论上分析了温度对于压电元件的影响,并加以实验验证,据此提出了一种基于数字滤波器的温度补偿法。通过软件自动调节滤波器的参数,实现对波形的相位和幅度的补偿。实验验证这种温度补偿法能较好的消除压电元件温度效应。     

水热法制备压电双晶片的研究

用水热合成法在金属基板上制备了压电双晶片,该法简单,成本低。为了更好地研究双晶片的特性,利用扫描电镜(SEM)和X-射线衍射(XRD)技术,对PZT薄膜的特性进行了较为详细的研究。发现PZT薄膜由平均尺寸约为5μm的PZT晶粒组成,其物相组成成分PbTiO3和PbZrO3的比值约为53/47,处在准同型相界附近。根据试验中测得数据,计算出了薄膜的平均密度;并建立了双晶片位移驱动模型,由该模型得到压电系数d31,并研究了双晶片的铁电性。     

压电式推力测试系统动态性能分析与改善

姿控火箭发动机推力测试系统的动态性能对于推力测量的准确性具有重要影响.采用方形脉冲力模拟发动机推力,对压电式推力测试系统进行了动态标定,根据频响特性曲线建立了测试系统的高阶传递函数模型并获得了动态性能指标.针对测试过程中的超调和振荡,基于高阶传递函数模型,采用阻尼补偿法对推力测试系统的输出进行补偿.结果表明,经过补偿后误差减小,改善了压电式推力测试系统的动态性能.     

一种基于故障监测的MEMS压电能量收集器

为了实现对轮船发动机故障监测系统的可持续供电,针对轮船发动机振动特性以及故障监测系统应用需求,设计了一种基于d31工作模式的微机电系统(MEMS)压电振动能量收集器。该能量收集器采用了共质量块压电悬臂梁阵列结构,与传统单梁结构相比,其降低了MEMS压电振动能量收集器的机械阻尼。通过ANSYS软件对结构进行了优化设计,得到压电悬臂梁的优化尺寸为2.72mm×3.55mm×0.125mm,硅质量块的优化尺寸为14mm×8.45 mm×0.575 mm。设计了器件的加工工艺流程,并完成了芯片的制作。在加速度2g(g=9.8m/s2),谐振频率606Hz,最优化负载45kΩ下,输出电压为4.32V,输出功率为414.7μW,能够满足故障检测系统的可持续供电需求。     

一种基于压电陀螺的捷联惯性测量与制导系统

介绍了一种由压电陀螺和石英挠性加速度计组成的捷联惯性测量与制导系统，它具有全天候、全姿态、快速、实时地反映载体的姿态、速度和位移的能力，达到测量或控制载体导航参数的目的。主要用于主攻型水雷的弹道测量，也可用于战术弹等短时使用的武器及系统的惯性测量或制导。     

基于LS-SVM的压电智能结构损伤主动监测

基于被动监测技术的局限性,搭建了损伤主动监测系统,对监测信号进行了功率谱密度最大值(PSM)特征提取,并提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的损伤检测方法。采用该方法,对压电智能复合材料层板进行了损伤定位的研究,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更高的损伤定位精度及更强的泛化能力。LS-SVM与主动监测技术的融合,为结构实现在线实时准确监测提供了一种新途径。