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什么是IFM传感器灵敏度、

  • 发布日期:2019/6/21      浏览次数:632
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        什么是IFM传感器灵敏度、
        IFM传感这个灵敏度是什么意思呢?这是IFM传感器的一个重要性能指标,当然其它指标也很重要,但在我们选择传感器要使用时,这个指标会直接影响到使用。其实它的意思是,传感器在受到额定的拉力(如果满量程是200KG的,它的额定拉力就是200KG)做用下,在激励电压(也叫供桥电压,输入电压)是1v的情况下,它的两个输出端会有2mv的压力变化。当然实际工作时激励电压会大于1v,一般为10v到12v。如果一个200KG的传感器,它的灵敏度是2±0.002(mv),它的激励电压是10v,那么在200KG拉力作用下,输出端的压力变化就是2*10=20mv。我们在选择传感器的时候,往往是三个或四个同时并联使用的,必须要求每个传感器的灵敏度要相同才能同时使用。如果不相同的会使整个秤不准,把一个东西放在同一个秤的不同地方会显示不同的重量。
        可分为IFM传感器压阻式一般有毫伏输出型mV和伏值输出V两种;而压电式加速度传感器一般有电荷输出型PE和低阻抗电压输出型(IEPE)和电流输出(4~20mA);电容式加速度传感器一般有毫伏输出型mV和伏值输出V两种;
        这里重点介绍一下压电式加速度传感器电荷输出型(PE)和低阻抗电压输出型(IEPE)。传统的压电加速度传感器传感器通过内部敏感芯体输出一个与加速度成正比的电荷信号。实际使用中传感器输出的阻抗电荷信号必须通过二仪表将其转换成低阻抗电压信号才能读取。由于阻抗电荷信号非常容易受到干扰,所以传感器到二仪表之间的信号传输必须使用低噪声屏蔽电缆。
        由于电子器件的使用温度范围有限,所以温环境下的测量一般还是使用电荷输出型。IEPE型压电加速度传感器即通常所称的ICP型压电加速度传感器。
        IFM传感器换能器输出的电荷通过装在传感器内部的前置放大器转换成低阻抗的电压输出。IEPE型传感器通常为二线输出形式,即采用恒电流电压源供电;直流供电和信号使用同一根线。通常直流电部分在恒电流电源的输出端通过通滤波器滤去。
        IFM传感器的大是测量信号、噪声小、抗外界干扰能力强和远距离测量,特别是新型的数采系统很多已配备恒流电压源,因此,IEPE传感器能与数采系统直接相连而不需要任何其它二仪表。在振动测试中IFM传感器已逐渐取代传统的电荷输出型压电加速度传感器。
        另外:关于模拟输出 VS 数字输出:这个是需要考虑的。这个取决于你系统中和加速度传感器之间的接口。一般模拟输出的电压和加速度是成比例的,比如2.5V对应0g的加速度,2.6V对应于0.5g的加速度。数字输出一般使用脉宽调制(PWM)信号。如果你使用的微控制器只有数字输入,比如BASIC Stamp,那你就只能选择数字输出的加速度传感器了,但是问题是你必须占用额外的一个时钟单元用来处理PWM信号,同时对处理器也是一个不小的负担。如果你使用的微控制器有模拟输入口,比如PIC/AVR/OOPIC,你可以非常简单的使用模拟接口的加速度传感器,所需要的就是在程序里加入一句类似"acceleration=read_adc()"的指令,而且处理此指令的速度只要几微秒。
        如果在更换损坏的传感器时,也要找到灵敏度和量程相同的传感器,其它的指标可以忽略,只要这两项指标相同,就是不同的传感器放在一起用也可以
        称重传感器的灵敏度:1mV/V是什么意思?
        称重传感器的灵敏度S,计算方法:传感器在一定的供电条件下Uin(比如5VDC),载荷达到额定满量程(比如10kg)时的输出变化量Uout(比如10mV)与供电电压的比值:S=Uout/Uin=10mV/5V=2mV/V.
        如果传感器的灵敏度为1mV/V,那么在5VDC激励电源作用下,传感器在额定载荷时的输出信号应该为:Uout=S*Uin=1mV/V*5V=5mV
        注意:以上满载荷时的输出,一定要除去传感器的零点输出。
        称重传感器的怎么计算?
        以下这些都是指传感器的各项:
        非线性:0.02%
        滞后:0.02%
        蠕变:0.02%
        重复性:0.02%
        零点输出:±1%
        温度灵敏度漂移:0.002%℃
        温度零点漂移:0.005%℃
        一般取大的那一项为综合。在称重传感器中,产生大误差的项目是“非线性”若要计算出重量的误差,则要知道传感器的量程是多少。
        假设传感器的量程是:10吨,那么大的误差为:量程X非线性度=误差10X0.02%=0.002吨=2公斤

     

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