补偿扩散硅压力传感器灵敏度温漂的新方法

首先分析了扩散硅压力传感器灵敏度温漂的影响,然后以恒压激励方式的典型补偿电路为例,通过推导,提出一种在桥路中串入电阻的补偿方法。经测试数据的比对,证明该补偿方法切实可行,提高了传感器的性能。     

用自平衡电桥法补偿压力传感器灵敏度温漂

本文就压力传感器的灵敏度温漂问题进行评述,分析了灵敏度产生的原因并提出利用自平衡电桥法解决灵敏度湿漂的补偿方法。     

线圈材料对电涡流传感器温漂特性影响研究

温漂是表征电涡流位移传感器在工作温度范围测量的稳定性重要参数,本文通过对电涡流传感器探头线圈物理性能的分析,提出阻抗是影响温度稳定性能的主要因素,并通过改变探头线圈材料来降低温度对阻抗的影响,并配选出一种新型合金取代原有线圈材料.实验验证了这种方法可以抑制温漂.     

船用温湿度传感器的温度特性研究

引起温湿度传感器测量误差的主要因素是背景噪声和传感器放大电路温漂,为了降低温湿度传感器的测量误差,通过设置滤波器并采用信号叠加方法抑制背景噪声;采用数据拟合技术确定放大电路温度特性,建立温度补偿模型编写温度校正软件并对放大电路温漂进行补偿。试验结果表明,温度补偿后的温湿度传感器测量精度得到明显提高。     

压力传感器的温度补偿

压力传感器是工程中常用的压力测量器件,由于温度的影响,其零点经常会发生漂移,因此需要绎它进行温度补偿。本文介绍了由单片机控制的具有温度补偿功能的压力传感方案,可直接数字显示测量结果,具有良好的应用前景。     

硅压力传感器静态特性参数计算机标定系统

介绍可标定６４路压力传感器静态特性参数的计算机标定系统。数据采集精度可达０．０５％，可得出传感器的非线性、迟滞、重复性、零位输出、零位温漂、灵敏度、温漂特性参数。该系统还可用于压力传感器的温漂补偿。补偿后压力传感器零位＜０．５ｍＶ，零位温漂＜５×１０－５／℃Ｆ．Ｓ。     

湿度传感器在工业自动化中的应用

主要介绍了陶瓷湿度传感器和静电电容式湿度传感器的工作原理与实际应用举例。     

压电陶瓷传感器的灵敏度温漂误差补偿研究

针对微测系统中压电陶瓷传感器的灵敏度温漂会使其在变化的温度环境中工作时性能不稳定,进而影响检测精度问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的压电陶瓷传感器灵敏度温漂误差补偿控制方法。分析了压电陶瓷传感器产生灵敏度温漂现象的原因。以压电陶瓷切削力测量传感器为对象,在不同温度下对传感器的灵敏度进行了标定试验研究。研究结果表明,压电陶瓷传感器在同一温度下工作时具有良好的线性度,在温度变化的环境中工作会伴有灵敏度温漂现象。为了有效补偿灵敏度温漂附加误差,提高检测精度,建立了基于改进Elman神经网络的灵敏度温漂补偿模型,并对模型涉及的学习算法、激励函数、输入输出层节点以及承接层和隐含层节点数等相关内容进行了研究。对比试验验证结果表明,所建立的灵敏度温漂补偿模型对压电陶瓷传感器的灵敏度温漂误差补偿控制效果明显,未经灵敏度温漂补偿,直接按照常温下灵敏度标定结果预测的压电陶瓷传感器加载力和实际加载力之间误差较大,最大误差达到29.16 N,利用本文建立的基于改进Elman神经网路灵敏度温漂补偿模型补偿后,补偿模型的预测力和压电陶瓷传感器的实际加载力最大误差仅0.72 N,有效保证了检测精度。     

人工神经网络在传感器数据融合中的应用

针对压力传感器对温度的交叉灵敏度，采用BP人工神经网络法对其进行数据融合处理。消除温度对压力传感器的影响，大大提高了传感器的稳定性及其精度，效果良好。     

特制压电式传感器在纬纱检测中的应用

介绍一种新型压电式传感器的原理、特性。并阐述了该传感器在纺织机械纬纱检测系统中的应用     

采用神经网络技术获取高抗干扰的传感器系统特性􀀁

目前消除干扰量对主传感器特性影响的研究多限于一个干扰量,本文讨论多个干扰量影响的消除方法．文中提出利用多个传感器检测影响主传感器特性的多个非目标参量,由神经网络实现融合算法．该方法可降低主传感器对非目标参量的交叉灵敏度．使主传感器系统获得高抗干扰、高稳定的输入／输出特性．以环境与供电电源波动两个干扰量为例．实验结果表明,当环境温度波动△Ｔ＝４８．５℃,供电电源波动γ＝±３％,经神经网络融合处理后,主传感器系统在两种干扰状况下的交叉灵敏度下降一个数量级。