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什么是IFM傳感器靈敏度、

  • 發布日期:2019/6/21      瀏覽次數:894
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        什么是IFM傳感器靈敏度、
        IFM傳感這個靈敏度是什么意思呢?這是IFM傳感器的一個重要性能指標,當然其它指標也很重要,但在我們選擇傳感器要使用時,這個指標會直接影響到使用。其實它的意思是,傳感器在受到額定的拉力(如果滿量程是200KG的,它的額定拉力就是200KG)做用下,在激勵電壓(也叫供橋電壓,輸入電壓)是1v的情況下,它的兩個輸出端會有2mv的壓力變化。當然實際工作時激勵電壓會大于1v,一般為10v到12v。如果一個200KG的傳感器,它的靈敏度是2±0.002(mv),它的激勵電壓是10v,那么在200KG拉力作用下,輸出端的壓力變化就是2*10=20mv。我們在選擇傳感器的時候,往往是三個或四個同時并聯使用的,必須要求每個傳感器的靈敏度要相同才能同時使用。如果不相同的會使整個秤不準,把一個東西放在同一個秤的不同地方會顯示不同的重量。
        可分為IFM傳感器壓阻式一般有毫伏輸出型mV和伏值輸出V兩種;而壓電式加速度傳感器一般有電荷輸出型PE和低阻抗電壓輸出型(IEPE)和電流輸出(4~20mA);電容式加速度傳感器一般有毫伏輸出型mV和伏值輸出V兩種;
        這里重點介紹一下壓電式加速度傳感器電荷輸出型(PE)和低阻抗電壓輸出型(IEPE)。傳統的壓電加速度傳感器傳感器通過內部敏感芯體輸出一個與加速度成正比的電荷信號。實際使用中傳感器輸出的阻抗電荷信號必須通過二儀表將其轉換成低阻抗電壓信號才能讀取。由于阻抗電荷信號非常容易受到干擾,所以傳感器到二儀表之間的信號傳輸必須使用低噪聲屏蔽電纜。
        由于電子器件的使用溫度范圍有限,所以溫環境下的測量一般還是使用電荷輸出型。IEPE型壓電加速度傳感器即通常所稱的ICP型壓電加速度傳感器。
        IFM傳感器換能器輸出的電荷通過裝在傳感器內部的前置放大器轉換成低阻抗的電壓輸出。IEPE型傳感器通常為二線輸出形式,即采用恒電流電壓源供電;直流供電和信號使用同一根線。通常直流電部分在恒電流電源的輸出端通過通濾波器濾去。
        IFM傳感器的大是測量信號、噪聲小、抗外界干擾能力強和遠距離測量,特別是新型的數采系統很多已配備恒流電壓源,因此,IEPE傳感器能與數采系統直接相連而不需要任何其它二儀表。在振動測試中IFM傳感器已逐漸取代傳統的電荷輸出型壓電加速度傳感器。
        另外:關于模擬輸出 VS 數字輸出:這個是需要考慮的。這個取決于你系統中和加速度傳感器之間的接口。一般模擬輸出的電壓和加速度是成比例的,比如2.5V對應0g的加速度,2.6V對應于0.5g的加速度。數字輸出一般使用脈寬調制(PWM)信號。如果你使用的微控制器只有數字輸入,比如BASIC Stamp,那你就只能選擇數字輸出的加速度傳感器了,但是問題是你必須占用額外的一個時鐘單元用來處理PWM信號,同時對處理器也是一個不小的負擔。如果你使用的微控制器有模擬輸入口,比如PIC/AVR/OOPIC,你可以非常簡單的使用模擬接口的加速度傳感器,所需要的就是在程序里加入一句類似"acceleration=read_adc()"的指令,而且處理此指令的速度只要幾微秒。
        如果在更換損壞的傳感器時,也要找到靈敏度和量程相同的傳感器,其它的指標可以忽略,只要這兩項指標相同,就是不同的傳感器放在一起用也可以
        稱重傳感器的靈敏度:1mV/V是什么意思?
        稱重傳感器的靈敏度S,計算方法:傳感器在一定的供電條件下Uin(比如5VDC),載荷達到額定滿量程(比如10kg)時的輸出變化量Uout(比如10mV)與供電電壓的比值:S=Uout/Uin=10mV/5V=2mV/V.
        如果傳感器的靈敏度為1mV/V,那么在5VDC激勵電源作用下,傳感器在額定載荷時的輸出信號應該為:Uout=S*Uin=1mV/V*5V=5mV
        注意:以上滿載荷時的輸出,一定要除去傳感器的零點輸出。
        稱重傳感器的怎么計算?
        以下這些都是指傳感器的各項:
        非線性:0.02%
        滯后:0.02%
        蠕變:0.02%
        重復性:0.02%
        零點輸出:±1%
        溫度靈敏度漂移:0.002%℃
        溫度零點漂移:0.005%℃
        一般取大的那一項為綜合。在稱重傳感器中,產生大誤差的項目是“非線性”若要計算出重量的誤差,則要知道傳感器的量程是多少。
        假設傳感器的量程是:10噸,那么大的誤差為:量程X非線性度=誤差10X0.02%=0.002噸=2公斤

     
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