差压传感器检定装置的研究与探讨

差压传感器是应用于煤矿井下风机、通风巷道、环保除尘环境等场所,用来测量压力差值的计量器具,应用极其广泛。本文从差压传感器的测量参数和检定方法入手,设计和研究满足不同测量范围要求的差压传感器检定装置,探讨微差压传感器检定过程中微压的实现方法,希望为差压传感器检定工作的开展和检定装置的研发予以技术支持。

一种基于机器视觉的铁路轮径尺自动检定装置

本文根据一种基于机器视觉的铁路轮径尺自动检定装置,以较完善的机器视觉算法HALCON包进行二次开发,设计了符合铁路轮径尺检定规程的自动化检定装置。该装置以单片机作为控制核心,通过伺服电机推动轮径尺测头移动,电子磁栅尺同步读取测头运动距离,构成闭环控制。测头上方的高清CCD摄像机对数显值变化进行抓拍,送至上位机进行图像识别处理,得出轮径尺的测量值。上位机通过串口对单片机进行控制和数据交换,再将磁栅尺读取的同步值进行比对,计算后得出数据并自动完成检定报告。整个检定过程自动完成,无须人工干预。测试结果表明,装置具有测量准确、响应速度快的特点。

基于流量时间法的冷水水表动态检定装置设计

传统的水表检定存在效率低和精度受限的问题,为此介绍了一种基于流量时间法的冷水水表动态检定装置,该装置的设计遵循了流量时间法的基本原理和精密的检定原理,同时集成了多项关键技术。在硬件方面,装置采用PLC设计、AD模块和温度传感器,确保了系统的高效稳定运行;软件设计方面,采用了先进的算法来优化数据处理和用户界面。测试结果表明,与传统的启停法相比,流量时间法大幅提高了测试效率,减少了时间消耗(测试耗时从39 min降低到4.5 min),同时保持了较高的测量准确度(最大误差为0.30%)。实验结果验证了装置的有效性,展示了其在冷水水表检定领域的应用潜力。

矿用高低浓甲烷传感器检定装置升级改造

近年来,高瓦斯矿井接替、高瓦斯煤层开采、大采高技术的应用以及安全装备的全面覆盖,原来安装运行的催化燃烧式低浓度甲烷传感器和便携式甲烷测定器已不能满足建设要求,需要轮换的高低浓甲烷传感器量大大增加。现有的DCKJ-1型高低浓甲烷传感器检定装置检定样品台数有限,改造后增加悬挂装置、稳压电源、分线板和接线电缆,可以成倍地增加仪器的检定数量。

互感器检定装置整体检定技术综述

文章提出了一种互感器检定装置整体检定技术,从二次回路状态评估、电源校验技术、环境电磁干扰试验3个方面展开说明。该技术克服了传统单独检验部件的局限性,实现了测量用互感器检定装置整体性能的有效评估,在国内企业的推广应用中显著提高了产品质量,为电力系统的安全稳定经济运行提供了有力保障。

基于激光干涉仪的液位计检定装置设计研究

根据液位计的工作原理及JJG 971-2019《液位计》检定规程,本文利用连通管中液位保持等高的特性,以激光干涉仪为主标准器,研制了液位计专用检定装置。同时,提出相应的检定方法进行量值溯源,并对其示值误差进行不确定度评定。结果表明:该装置操作便捷、适用性强,能有效提升检定精度。

大口径热量表检定装置常见故障及解决对策

大口径热量表检定装置是对热量表进行量值传递的一种标准装置,由热水流量标准装置、配对温度传感器检定装置、密封性实验设备、压力测量组件等组成。本文介绍了大口径热量表检定装置在运行过程中组成设备出现的问题,重点分析了电子天平、标准表、气动阀门、夹表器等设备发生故障的原因并提出相应的解决对策。

毛细管粘度计检定装置的研制及常数测量的不确定度评定

为了使毛细管粘度计的日常检定工作更加准确、科学、高效,文中研制了一种基于机器视觉的毛细管粘度计检定装置,实现了液面自动检测,提高了检测精度和效率。依据日常检定工作的数据处理规则和JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,同时对该检定装置的毛细管粘度计的常数测量的不确定度分析研究,进行了详细的分析和评定。

风速检定装置的不确定度评定

风速检定装置是为测量风速而设置的一种装置,其作用是保证测量结果准确可靠。它主要由风速传感器、风速仪和风洞组成,通过对风速传感器输出的模拟信号进行测量,从而实现对风速的精确测量。目前,我国的风速检定装置在使用过程中存在着很多问题,因此对其进行不确定度评定十分必要。本文将从风速检定装置的基本结构出发,探讨其不确定度评定方法,希望能为相关研究人员提供一定的参考和借鉴。

对血压计检定装置示值误差测量的探讨

血压计是测量人体血压的工具,在医学检定领域,其需要进行强制性的检定计量。该医疗器具在临床诊断方面可帮助医生判断患者的血压是否正常,进而为得到准确的诊断结果提供相应的支持。因此,血压计的精确性对患者而言至关重要。文章重点围绕该医疗器具的检定装置示值误差进行测量分析。

智能电能表检定装置故障及处理措施

智能电能表能够有效提升测量的准确性和效率,其精准程度决定了电力企业抄核收的工作水平,因此要定期利用检定装置检定、测量电能表情况。文章以智能电能表检定装置故障及处理作为核心,对智能电能表检定装置的运行原理进行概述,分析其常见故障,并提出相应的处理措施。

雨量计检定装置研究及应用

本文基于质量测量、体积换算原理,通过准确测量和精密控制供水器出水质量和时间,提出了开关门信号的设计,研发了一种雨量计检定装置,实现了水利行业雨量的量值溯源,经过对检定结果的测量不确定度评定,证明装置符合设计要求。与传统的人工校验方法相比,该装置避免了人工手动操作带来的不确定因素,提高了检定准确度,并且采用计算机对检定过程进行全流程控制,实现了自动化检定,提高了工作效率,有较好的应用前景。

水表检定装置及供水系统的自动化改进

针对采油厂现有供水系统存在检定效率低下、检定精度不高的问题,开展了针对性的自动化改进工作。对现有水表检定装置及供水系统进行改进,采用“静态体积法+标准表法”的双法检定模式,形成了从整套装置设备到方法全面自动化检定的可行方案。该方案在实际应用中取得了良好成效,具有一定的推广应用价值。

新型智能水表检定装置的设计

本文针对现有水表检定装置检定效率的不足,提出了新型智能水表检定装置的设计要点,以双时间法为基础,采用质量法与标准表法相结合的方式,通过PLC加软件控制的形式,实现全自动、高效率、高精度的水表计量。

风速检定装置不确定度评定及分析

不确定度是测量结果质量的重要指标,指对被测值不能肯定的程度,同时也表明结果的可信程度。以《测量不确定度评定与表示》(JJF 1059.1—2012)为依据,针对用于气象计量的风速检定装置,确定不确定度来源、建立测量模型。结合实际业务流程,分析各误差来源及可能引入的不确定度分量。定量评定整个风速检定装置的不确定度,为自动气象站风速传感器不确定度的研究提供理论依据。研究结果表明,不同风速区间内的风速检定装置具有不同不确定度,应根据实际风速评定。该检定装置在风速为0.2~1 m/s时,不确定度为1.3 m/s;在风速为1~40 m/s时,不确定度为0.3 m/s。该研究可为其他具有相同或相近计量特性的风速检定装置的不确定度评定以及风速传感器检定结果的不确定度分析提供参考。

一种平板检定装置测量结果不确定度评定方法

检定装置的测量不确定度是确保量值传递准确性的重要指标参数,所以测量不确定度评定方法及过程尤为重要。本文介绍一种以电子水平仪为主标准器的平板检定装置的测量不确定度评定方法。依据JJG117-2013《平板检定规程》规定的检定方法,从工作原理进行分析,构建数学模型,分析不确定度来源,进行了标准不确定度分量分析,阐述了计量标准测量不确定度的评定方法。

电能表自动化检定装置运行质量监测方法研究

针对电能表自动化检定装置运行中的质量监测问题,在分析其设计结构、工作流程及已有监测方法的基础上,根据简单高效、方便可靠的原则,文中提出了一种全新的对电能表自动化检定装置运行状况进行在线自动监测的方法。该方法采用高准确度安装式标准电能表对运行中的电能表自动化检定装置进行在线自动检测及期间核查,建立数据分析模型,实现了试验数据的实时分析,在云南电网公司计量中心的电能表自动化检定装置上得到了应用。结果表明该方法可以有效监测电能表自动化检定装置的运行质量,为设备评价及数据维护提供支撑和参考。

浅谈粉尘浓度测量仪检定装置

粉尘浓度测量仪是用于测量悬浮在空气中颗粒物质量浓度的仪器,被广泛地用于大气及工业扬尘监测,其测量结果对生态环境保护具有重要的指示作用,准确与否直接关系到大气污染情况,对评价环保政策和举措发挥具有重要的意义。本文从研究现状入手,分析目前粉尘浓度测量仪检定装置存在的弊端和需要改进的方向,为我国粉尘浓度测量仪的溯源提供科学可靠的技术保障。

风速表检定装置稳定性评定方法研究

本文以气象部门省级风洞实验室建立的风速表检定装置为例,按照JJF 1033-2016《计量标准考核规范》要求,分别采用核查标准考核法、计量检定规程规定的方法和计量标准器的稳定性考核结果等方法,对风速表检定装置进行稳定性考核。结果表明:稳定性考核数据符合JJF 1033-2016要求,结果满意。同时,为同类型计量标准的稳定性考核提供了参考。

一种基于图像识别的机械式水表智能检定装置设计

现有图像识别方法无法提高机械式水表读数的识别成功率及效率。针对这一问题开发了一种视觉识别水表指针位置的图像识别方法,以提高识别算法的效率和抗干扰能力。采用摄像系统对水表表盘拍照,采集检定前后各指针的静态位置并分析其角度,进而识别出检定开始时刻和终止时刻的水量示值,两者之差即为水表累积体积示值,结合计量标准器自动测量的实际累积水量,实现水表示值误差的自动检定。基于以上算法设计了一套机械式水表智能检定装置,一次可实现2~10台同规格水表同时全自动检定,图像解析度可达到1/30指针刻度,极大地提升了检定信号的分辨率;图像的采集、识别时间只需10 ms,识别成功率高于99.9%。