基于光纤Bragg光栅传感器温度灵敏系数标定算法的研究

为提高光栅阵列测温仪表的测量精度,使之满足大容量、长距离、高精度的测量要求,采用高低温交变湿热试验箱装置,在恒定湿度、无应力的情况下对光纤Bragg光栅(FBG)传感器的温度传感特性进行了实验研究,温度范围为-20~80℃。结果表明各FBG传感器的中心波长λB与温度T的线性相关系数均低于0.999;若采用二阶拟合曲线,其相关系数均大于0.9998,因此可采用二阶拟合曲线表示FBG传感器中心波长与温度的关系。由于各FBG传感器的二阶拟合曲线系数a、b、c均不同,无法用一组固定系数标定所有FBG传感器,因此提出了一种实用的精确到点的温度灵敏系数标定算法,并对该算法进行了验证,结果表明此算法能有效提高光栅阵列测温仪表的精度,对实际工程应用具有重要意义。

纤维封装长标距应变传感器的温度灵敏系数实验研究

为了研究玄武岩纤维(BFRP)封装长标距光纤布拉格光栅(FBG)应变传感器的温度灵敏度系数,首先介绍了长标距BFRP封装长标距FBG应变传感器的传感原理,然后选取了10个具有不同中心反射波长的BFRP封装长标距FBG应变传感器进行环境温度实验,通过传感器的中心波长变化值与温度变化值拟合分析得出BFRP封装长标距FBG应变传感器的温度灵敏度系数。实验结果表明,BFRP封装长标距FBG应变传感器的中心反射波长与温度呈现出较好的线性拟合关系,BFRP封装长标距FBG传感器温度灵敏度比裸FBG传感器的温度灵敏度高出20%~50%左右,它得到的温度灵敏度系数可以直接对BFRP封装长标距应变传感器进行温度补偿修正。

压力传感器集成恒流源灵敏度温度系数补偿

针对超低量程微型压力传感器和表面微机械加工的多晶硅压力传感器在高精度测试时和宽温区使用时灵敏度温度系数补偿量大的特点，提出应用“集成恒流源网络”来补偿灵敏度温度系数的方法，推导了定量补偿的公式。灵敏度温度漂移补偿实验中，通过温度周期的调节标定，补偿后灵敏度温度系数绝对值容易达到10×10^-6／℃～50×10^-6℃满量程输出，从而验证了该方法的可行性和实用性，表明用集成恒流源补偿压阻式压力传感器具有补偿量大、成本低、效果好、精度高、容易集成等优点，在器件制作中有很大的应用前景。

压力传感器灵敏度温度系数三极管补偿技术

分析了压力传感器灵敏度温度系数的三极管补偿法原理,从数学的角度提出了定量的补偿公式;在实验中,通过温度周期的调节标定,补偿后灵敏度温度系数绝对值容易达到(10～100)×10-6/℃,从而验证了该技术的可行性和实用性。对实验数据的研究后,讨论了此技术的局限性并在设计中提出了改进办法,具有实用价值,在生产实践中得到了推广应用,反复考察证明补偿后压力传感器的工作性能是稳定可靠的。

一种基于恒流源的温度补偿电路设计

传感器通常采用金属或半导体作为其敏感元件,半导体材料在受到外界光热刺激时,其导电性能会发生显著变化,进而导致传感器的输出信号出现温度漂移现象。温度漂移严重影响着传感器的测量精度和应用范围,要想使其具有更高的温度稳定性,就必须对其进行温度补偿。压力传感器由于压阻系数受温度影响会产生温度漂移且温度灵敏度系数一般为负数,设计采用具有正温度系数的恒流源作为激励驱动传感器,通过经串并联电阻法补偿过的惠斯通电桥对传感器进行灵敏度温度补偿,使传感器在温差较大的环境下可以稳定输出。试验结果表明,压阻式压力传感器经过该二级补偿电路,在-50~75℃范围内,零点与满量程输出信号趋于稳定,误差小于0.35%FS。

光纤布拉格光栅温度灵敏性的实验研究

在-150～550℃的温度范围内测量了光纤布拉格光栅中心反射波长的温度灵敏性。光栅波长的温度响应是非线性的。通过对试验数据的三次多项式进行拟合分析,结果表明:波长为1500nm左右的光栅具有相同的温度敏感性;波长对温度变化的响应(ΔλB/ΔT)主要是由折射率的变化(dn/dT)引起的,dn/dT随着温度的降低而减小;得到了温度灵敏系数关于温度的二次表达式,并给出了在-150～550℃温度范围内波长变化的快速估算。

高强钢丝表面封装FBG传感器的温度响应研究

为解决桥梁缆索高强钢丝表面封装光纤光栅应变传感器(HSW-FBG传感器)的温度修正问题,建立HSWFBG传感器的温度响应模型并推导其温度灵敏度系数计算公式,基于正交试验设计并制作9根HSW-FBG传感器,通过水浴试验对传感器的温度响应进行了验证与分析。结果表明:FBG传感器在封装后其温度灵敏度系数出现了较大变化,通过水浴试验验证了HSW-FBG传感器的温度灵敏度系数计算公式的准确性;通过影响参数分析及极差分析,温度灵敏度系数的影响顺序由主到次依次为基体热应力系数、光纤初始波长、封装材料热应力系数、封装层横截面面积,其中基体材料对HSW-FBG传感器温度响应具有决定性作用。HSW-FBG传感器的温度响应研究结果将为其工程应用打下坚实的基础。

基于PSO-BP神经网络的光纤压力传感器温度补偿研究

针对光纤压力传感器受温度漂移影响较大的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿修正模型。通过对光纤压力传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立PSO-BP神经网络模型。该模型用粒子群智能算法对传统的BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了BP网络收敛的速度较慢的问题,克服了容易陷入局部极值的缺陷。与传统BP神经网络补偿结果进行比较,PSO-BP得到的预测误差相对较小且平稳些。研究结果表明,补偿后灵敏度温度系数改善了1个数量级,相对误差提高了2个数量级,从而实现温度补偿的目的。

差动石英谐振式力传感器的温度特性及其温度自测

推导出了差动石英谐振式力传感器的一种输出表达式,考虑温度的影响进一步得到了温度影响下的传感器输出特性。并找到了一种新的温度自测方法———差动式温度自测法。结果表明:选择较高的泛音次数、合适的作用力方位,能够提高传感器的测力灵敏度,可使其达到单敏感型传感器的4 1倍;温度是影响传感器输出特性的一个主要因素,温度越高,影响越大,必须对输出特性进行补偿。选择合适的泛音次数、作用力方位能提高温度自测的灵敏度,可使其达到双频温度自测的2 7倍。

基于分段线性插值法的应变片式扭矩传感器的温度补偿

本文针对应变片式扭矩传感器的温度漂移现象,建立基于分段线性插值法的温度补偿模型,将扭矩和温度的二维标定数据嵌入到数据融合软件算法中,根据精度要求分为多个不同区间并将区间内的标定点代入线性表达式,输出预测扭矩值,从而实时矫正该传感器扭矩随温度的漂移,使其具有温度自补偿功能。研究结果表明,利用分段线性插值法补偿后该传感器的灵敏度温度系数由7.615×10^(-4)/℃提升至1.429×10^(-4)/℃,温度附加误差相对值由2.67%提升至0.5%,均提升了5倍以上。该方法简单有效,实现了扭矩传感器的实时温度补偿,提高了扭矩传感器的温度稳定性。

基于GA优化LS-SVM的霍尔位移传感器的温度补偿

由于霍尔位移传感器输出电压随温度变化,所以需要对该传感器进行温度补偿.首先采用遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)建立被测位移与霍尔位移传感器系统的输出电压和温度之间的函数关系,其次从该函数关系求出融合后的数据,最后从该数据求出温度补偿后零位温度系数、灵敏度温度系数和相对误差.研究结果表明,温度补偿后零位温度系数和灵敏度温度系数均提高了一个数量级,相对误差也得到了很大的改善,从而达到了对霍尔位移传感器温度补偿的目的.

基于AGA-LSSVM的电容式位移传感器温度补偿

利用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)良好的全局寻优能力来优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的正则化参数γ和核函数参数σ2,构建电容式位移传感器的AGA-LSSVM温度补偿模型,并对其输出位移进行预测,从而实现温度补偿。经计算分析可知,利用AGA-LSSVM算法模型对电容式位移传感器进行温度补偿后,其灵敏度温度系数αs由6.83×10-3℃-1变为2.98×10-4℃-1,相对误差δt由25.58%减小到0.45%。同时将AGA-LSSVM算法模型与LSSVM、遗传算法优化最小二乘支持向量机(GA-LSSVM)以及自适应遗传算法优化支持向量机(AGA-SVM)算法模型的预测结果进行比较,结果表明,利用AGA-LSSVM算法模型对电容式位移传感器进行温度补偿显示出较大的优越性。

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FOA-LSSVM算法的扩散硅压阻式压力传感器温度补偿

扩散硅压阻式压力传感器具有精度高、灵敏度高、动态响应快等优点,但是存在严重的温度漂移现象,因此必须对其进行温度补偿。针对扩散硅压阻式压力传感器的温度漂移现象,设计了一种基于果蝇算法优化最小二乘支持向量机(FOA- LSSVM)算法的温度补偿模型。首先,运用MPX10扩散硅压阻式压力传感器和LM35温度传感器,进行压力和温度的二维标定试验。然后,利用果蝇优化算法(FOA)自动寻优的优点,解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)手动选取参数的问题,从而提高了算法的效率和补偿精度。试验证明,运用FOA- LSSVM算法对扩散硅压阻式压力进行温度补偿,零位温度系数( α 0 )和灵敏度温度系数( α s )均提高了一个数量级,达到了对该传感器温度补偿的目的。

光纤位移传感器温度补偿的研究

为了减小温度漂移对光纤位移传感器测量精度的影响,采用基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的模型对该传感器进行温度补偿。通过对光纤位移传感器做二维标定试验,利用LM35温度传感器获取试验环境温度数据,建立了PSO-LSSVM温度补偿模型。该模型的核心思想是利用粒子群优化(PSO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中的惩罚因子C和核函数参数5不断地进行优化选择,直至适应度函数值达到预期要求,此时温度补偿达到最优效果比较温度补偿前后的数据,冬位温度系数从9.78×10^(-3)/℃提升到2.07×10^(-3)/℃;灵敏度温度系数从7.47×10^(-3)/℃提升到1.51×10^(-3)/℃。PSO-LSSVM模型能够有效地实现对光纤位移传感器的温度补偿。对光纤位移传感器进行温度补偿的研究,将对使用该传感器进行测量的领域产生积极的影响。

用BP神经网络法对压力传感器进行温度补偿

压阻型扩散硅压力传感器在测试压力时,容易受到环境温度的影响。为了消除温度所带来的影响,需要对压力传感器进行温度补偿。神经网络技术中的BP神经网络算法可以在压力试验中对压力传感器进行温度补偿。此方法将压力传感器和温度传感器所采集到的电压信号进行数据融合,削弱了温度对压力传感器所产生的干扰,补偿后比补偿前得到压力传感器灵敏度温度系数和满量程时相对误差都分别提高了2个数量级。

光纤光栅温度灵敏度系数研究

用实验方法得到了裸光栅的平均温度灵敏度系数 η～8.508×10-6/℃和每度波长漂移量Δλc～0.0132nm/℃。进而对实验数据的分析计算发现:光纤光栅(FBG)的温度灵敏度系数并不是常数,而是随测量温度的增大而缓慢增大,反映了FBG的力学参数是随温度发生变化的。

耐高温光纤Bragg光栅的响应特性研究

以耐高温光纤光栅和普通的光纤光栅为实验研究对象,研究了其高温特性。普通的FBG,当温度超过300℃以上,光纤光栅已变黑变脆,虽然有传感特性,但已不能在实际中应用;通过对耐高温光栅裸栅进行300℃以上的高温实验,发现耐高温FBG处于20℃-350℃之间时反射波长与温度之间有着良好的线性关系,且光栅性能良好,没有出现被碳化现象,灵敏度为0.01 nm/M Pa;随着温度进一步升高,FBG反射波长与温度开始呈现非线性关系。实验结果表明,耐高温光栅适合于高温油气井下应用。

PVDF压力传感器灵敏度的热电效应研究

PVDF压电薄膜既是压电材料，又是热电材科．其热电教应对PVDF压力传感器的输出灵敏度影响较大。通过对研制的PVDF压力传感器灵敏度受温度影响的试验研究、数据处理和分析得出：传感器灵敏度随温度增加而增大．两者关系是一条曲线；在-20℃～+60℃范围内其灵敏度温度系数是个常数．其值为+0．007619(1/℃)。利用室温时传感器校准得出的输出灵敏度，用公式可以计算出-20℃～+60℃范围内任何温度对的灵敏度．从而实现了传感器灵敏度受热电效应影响的修正。