All Sensors替代Honeywell压力传感器型号
Alternate Product | Alternate Supplier | ASC Product | ASC Order number |
CPC 0.3 DFC | Honeywell™ | ACPC 0.3 DD C | 0.3 PSI-D-CGRADE-MINI |
CPC 0.3 DFH | Honeywell™ | ACPC 0.3 DD H | 0.3 PSI-D-HGRADE-MINI |
CPC 0.3 GC | Honeywell™ | ACPC 0.3 G C | 0.3 PSI-G-CGRADE-MINI |
CPC 0.3 GFC | Honeywell™ | ACPC 0.3 GF C | 0.3 PSI-GF-CGRADE-MINI |
CPC 0.3 GFH | Honeywell™ | ACPC 0.3 GF H | 0.3 PSI-GF-HGRADE-MINI |
CPC 0.3 GH | Honeywell™ | ACPC 0.3 G H | 0.3 PSI-G-HGRADE-MINI |
CPC 01 DFC | Honeywell™ | ACPC 01 DD C | 1 PSI-D-CGRADE-MINI |
CPC 01 DFH | Honeywell™ | ACPC 01 DD H | 1 PSI-D-HGRADE-MINI |
CPC 01 GC | Honeywell™ | ACPC 01 G C | 1 PSI-G-CGRADE-MINI |
CPC 01 GFC | Honeywell™ | ACPC 01 GF C | 1 PSI-GF-CGRADE-MINI |
CPC 01 GFH | Honeywell™ | ACPC 01 GF H | 1 PSI-GF-HGRADE-MINI |
CPC 01 GH | Honeywell™ | ACPC 01 G H | 1 PSI-G-HGRADE-MINI |
CPC 05 DFC | Honeywell™ | ACPC 05 DD C | 5 PSI-D-CGRADE-MINI |
CPC 05 DFH | Honeywell™ | ACPC 05 DD H | 5 PSI-D-HGRADE-MINI |
CPC 05 GC | Honeywell™ | ACPC 05 G C | 5 PSI-G-CGRADE-MINI |
CPC 05 GFC | Honeywell™ | ACPC 05 GF C | 5 PSI-GF-CGRADE-MINI |
CPC 05 GFH | Honeywell™ | ACPC 05 GF H | 5 PSI-GF-HGRADE-MINI |
CPC 05 GH | Honeywell™ | ACPC 05 G H | 5 PSI-G-HGRADE-MINI |
CPC 100 AF C | Honeywell™ | ACPC 100 AF C | 100 PSI-AF-CGRADE-MINI |
CPC 100 AF H | Honeywell™ | ACPC 100 AF H | 100 PSI-AF-HGRADE-MINI |
CPC 100 DFC | Honeywell™ | ACPC 100 DD C | 100 PSI-D-CGRADE-MINI |
CPC 100 DFH | Honeywell™ | ACPC 100 DD H | 100 PSI-D-HGRADE-MINI |
CPC 100 GC | Honeywell™ | ACPC 100 G C | 100 PSI-G-CGRADE-MINI |
CPC 100 GFC | Honeywell™ | ACPC 100 GF C | 100 PSI-GF-CGRADE-MINI |
CPC 100 GFH | Honeywell™ | ACPC 100 GF H | 100 PSI-GF-HGRADE-MINI |
CPC 100 GH | Honeywell™ | ACPC 100 G H | 100 PSI-G-HGRADE-MINI |
CPC 15 A C | Honeywell™ | ACPC 15 A C | 15 PSI-A-CGRADE-MINI |
CPC 15 A H | Honeywell™ | ACPC 15 A H | 15 PSI-A-HGRADE-MINI |
CPC 15 AF C | Honeywell™ | ACPC 15 AF C | 15 PSI-AF-CGRADE-MINI |
CPC 15 AF H | Honeywell™ | ACPC 15 AF H | 15 PSI-AF-HGRADE-MINI |
CPC 15 DFC | Honeywell™ | ACPC 15 DD C | 15 PSI-D-CGRADE-MINI |
CPC 15 DFH | Honeywell™ | ACPC 15 DD H | 15 PSI-D-HGRADE-MINI |
CPC 15 GC | Honeywell™ | ACPC 15 G C | 15 PSI-G-CGRADE-MINI |
CPC 15 GFC | Honeywell™ | ACPC 15 GF C | 15 PSI-GF-CGRADE-MINI |
CPC 15 GFH | Honeywell™ | ACPC 15 GF H | 15 PSI-GF-HGRADE-MINI |
CPC 15 GH | Honeywell™ | ACPC 15 G H | 15 PSI-G-HGRADE-MINI |
CPC 30 A C | Honeywell™ | ACPC 30 A C | 30 PSI-A-CGRADE-MINI |
CPC 30 A H | Honeywell™ | ACPC 30 A H | 30 PSI-A-HGRADE-MINI |
CPC 30 AF C | Honeywell™ | ACPC 30 AF C | 30 PSI-AF-CGRADE-MINI |
CPC 30 AF H | Honeywell™ | ACPC 30 AF H | 30 PSI-AF-HGRADE-MINI |
CPC 30 DFC | Honeywell™ | ACPC 30 DD C | 30 PSI-D-CGRADE-MINI |
CPC 30 DFH | Honeywell™ | ACPC 30 DD H | 30 PSI-D-HGRADE-MINI |
CPC 30 GC | Honeywell™ | ACPC 30 G C | 30 PSI-G-CGRADE-MINI |
CPC 30 GFC | Honeywell™ | ACPC 30 GF C | 30 PSI-GF-CGRADE-MINI |
CPC 30 GFH | Honeywell™ | ACPC 30 GF H | 30 PSI-GF-HGRADE-MINI |
CPC 30 GH | Honeywell™ | ACPC 30 G H | 30 PSI-G-HGRADE-MINI |
CPCL 04 DFC | Honeywell™ | ACPC 04 DD C | 4 INCH-D-CGRADE-MINI |
CPCL 04 DFC | Honeywell™ | ACPC 04 DD C G LID | 4 INCH-D-CGRADE-MINI-CE |
CPCL 04 DFH | Honeywell™ | ACPC 04 DD H | 4 INCH-D-HGRADE-MINI |
CPCL 04 GC | Honeywell™ | ACPC 04 G C | 4 INCH-G-CGRADE-MINI |
CPCL 04 GFC | Honeywell™ | ACPC 04 GF C | 4 INCH-GF-CGRADE-MINI |
CPCL 04 GFH | Honeywell™ | ACPC 04 GF H | 4 INCH-GF-HGRADE-MINI |
CPCL 04 GH | Honeywell™ | ACPC 04 G H | 4 INCH-G-HGRADE-MINI |
CPCL 10 DFC | Honeywell™ | ACPC 10 DD C | 10 INCH-D-CGRADE-MINI |
CPCL 10 DFH | Honeywell™ | ACPC 10 DD H | 10 INCH-D-HGRADE-MINI |
CPCL 10 GC | Honeywell™ | ACPC 10 G C | 10 INCH-G-CGRADE-MINI |
CPCL 10 GFC | Honeywell™ | ACPC 10 GF C | 10 INCH-GF-CGRADE-MINI |
CPCL 10 GFH | Honeywell™ | ACPC 10 GF H | 10 INCH-GF-HGRADE-MINI |
CPCL 10 GH | Honeywell™ | ACPC 10 G H | 10 INCH-G-HGRADE-MINI |
CPXL 04 GF | Honeywell™ | ACPC BASIC 04 GF | 4 INCH-GF-MINI-BASIC |
DCAL 401 DN | Honeywell™ | ADCA 01 DN | 1 INCH-D-4V |
DCAL 401 GN | Honeywell™ | ADCA 01 GN | 1 INCH-G-4V |
DCAL 405 DN | Honeywell™ | ADCA 05 DN | 5 INCH-D-4V |
DCAL 405 GN | Honeywell™ | ADCA 05 GN | 5 INCH-G-4V |
DCAL 410 DN | Honeywell™ | ADCA 10 DN | 10 INCH-D-4V |
DCAL 410 GN | Honeywell™ | ADCA 10 GN | 10 INCH-G-4V |
DCAL 420 DN | Honeywell™ | ADCA 20 DN | 20 INCH-D-4V |
DCAL 420 GN | Honeywell™ | ADCA 20 GN | 20 INCH-G-4V |
DCAL 430 DN | Honeywell™ | ADCA 30 DN | 30 INCH-D-4V |
DCAL 430 GN | Honeywell™ | ADCA 30 GN | 30 INCH-G-4V |
DCXL 01 DS | Honeywell™ | ADCX 01 DN | 1 INCH-D-MV |
DCXL 05 DS | Honeywell™ | ADCX 05 DN | 5 INCH-D-MV |
DCXL 10 DS | Honeywell™ | ADCX 10 DN | 10 INCH-D-MV |
DCXL 20 DS | Honeywell™ | ADCX 20 DN | 20 INCH-D-MV |
DCXL 30 DS | Honeywell™ | ADCX 30 DN | 30 INCH-D-MV |
DUXL 01 | Honeywell™ | BLVR L01D | BLVR-L01D |
DUXL 01 D | Honeywell™ | ADUX 01 D1 | 1 INCH-D1-BASIC |
DUXL 05 | Honeywell™ | BLVR L05D | BLVR-L05D |
DUXL 05 D | Honeywell™ | ADUX 05 D2 | 5 INCH-D2-BASIC |
DUXL 10 | Honeywell™ | BLVR L10D | BLVR-L10D |
DUXL 10 D | Honeywell™ | ADUX 10 D1 | 10 INCH-D1-BASIC |
DUXL 20 | Honeywell™ | BLVR L20D | BLVR-L20D |
DUXL 20 D | Honeywell™ | ADUX 20 D1 | 20 INCH-D1-BASIC |
DUXL 20 D | Honeywell™ | ADUX 20 D2 | 20 INCH-D2-BASIC |
DUXL 30 | Honeywell™ | BLVR L30D | BLVR-L30D |
DUXL 30 D | Honeywell™ | ADUX 30 D1 | 30 INCH-D1-BASIC |
XCA 0.3 DN | Honeywell™ | AXCA 0.3 DN | 0.3 PSI-D-4V |
XCA 0.3 GN | Honeywell™ | AXCA 0.3 GN | 0.3 PSI-G-4V |
XCA 01 DN | Honeywell™ | AXCA 01 DN | 1 PSI-D-4V |
XCA 01 GN | Honeywell™ | AXCA 01 GN | 1 PSI-G-4V |
XCA 05 DN | Honeywell™ | AXCA 05 DN | 5 PSI-D-4V |
XCA 05 GN | Honeywell™ | AXCA 05 GN | 5 PSI-G-4V |
XCA 100 AN | Honeywell™ | AXCA 100 AN | 100 PSI-A-4V |
XCA 100 DN | Honeywell™ | AXCA 100 DN | 100 PSI-D-4V |
XCA 100 GN | Honeywell™ | AXCA 100 GN | 100 PSI-G-4V |
XCA 100 GN | Honeywell™ | AXCA 100 GN | 100 PSI-G-4V-ASCX |
XCA 15 AN | Honeywell™ | AXCA 15 AN | 15 PSI-A-4V |
XCA 15 DN | Honeywell™ | AXCA 15 DN | 15 PSI-D-4V |
XCA 15 GN | Honeywell™ | AXCA 15 GN | 15 PSI-G-4V |
XCA 150 DN | Honeywell™ | AXCA 150 DN | 150 PSI-D-4V |
XCA 150 GN | Honeywell™ | AXCA 150 GN | 150 PSI-G-4V |
XCA 2.5 DN | Honeywell™ | AXCA 2.5 DN | 2.5 PSI-D-4V |
XCA 2.5 GN | Honeywell™ | AXCA 2.5 GN | 2.5 PSI-G-4V |
XCA 30 AN | Honeywell™ | AXCA 30 AN | 30 PSI-A-4V |
XCA 30 DN | Honeywell™ | AXCA 30 DN | 30 PSI-D-4V |
XCA 30 GN | Honeywell™ | AXCA 30 GN | 30 PSI-G-4V |
XCA05GN | Honeywell™ | AXCA 05 GN | 5 PSI-G-4V-SSI |
XCX 00.3 DNC | Honeywell™ | AXCX 0.3 DN C | 0.3 PSI-D-CGRADE-MV |
XCX 01 DNC | Honeywell™ | AXCX 01 DN C | 1 PSI-D-CGRADE-MV |
XCX 01 DNH | Honeywell™ | AXCX 01 DN H | 1 PSI-D-HGRADE-MV |
XCX 05 DNC | Honeywell™ | AXCX 05 DN C | 5 PSI-D-CGRADE-MV |
XCX 05 DNH | Honeywell™ | AXCX 05 DN H | 5 PSI-D-HGRADE-MV |
All Sensors替代First Sensors压力传感器型号列表
Alternate Product | Alternate Supplier | ASC Product | ASC Order number |
PCM0010DDC | First Sensor AG | ACPCL 04 DD C | 4 INCH-D-CGRADE-MINI |
PCM0010DDH | First Sensor AG | ACPCL 04 DD H | 4 INCH-D-HGRADE-MINI |
PCM0010GC | First Sensor AG | ACPCL 04 G C | 4 INCH-G-CGRADE-MINI |
PCM0010GFC | First Sensor AG | ACPCL 04 GF C | 4 INCH-GF-CGRADE-MINI |
PCM0010GFH | First Sensor AG | ACPCL 04 GF H | 4 INCH-GF-HGRADE-MINI |
PCM0010GH | First Sensor AG | ACPCL 04 G H | 4 INCH-G-HGRADE-MINI |
PCM0020DDC | First Sensor AG | ACPC 0.3 DD C | 0.3 PSI-D-CGRADE-MINI |
PCM0020DDH | First Sensor AG | ACPC 0.3 DD H | 0.3 PSI-D-HGRADE-MINI |
PCM0020DDP | First Sensor AG | ACPC 0.3 DD P | 0.3 PSI-D-PRIME-MINI |
PCM0020GC | First Sensor AG | ACPC 0.3 G C | 0.3 PSI-G-CGRADE-MINI |
PCM0020GFC | First Sensor AG | ACPC 0.3 GF C | 0.3 PSI-GF-CGRADE-MINI |
PCM0020GFH | First Sensor AG | ACPC 0.3 GF H | 0.3 PSI-GF-HGRADE-MINI |
PCM0020GFP | First Sensor AG | ACPC 0.3 GF P | 0.3 PSI-GF-PRIME-MINI |
PCM0020GH | First Sensor AG | ACPC 0.3 G H | 0.3 PSI-G-HGRADE-MINI |
PCM0020GP | First Sensor AG | ACPC 0.3 G P | 0.3 PSI-G-PRIME-MINI |
PCM0070DDC | First Sensor AG | ACPC 01 DD C | 1 PSI-D-CGRADE-MINI |
PCM0070DDH | First Sensor AG | ACPC 01 DD H | 1 PSI-D-HGRADE-MINI |
PCM0070DDP | First Sensor AG | ACPC 01 DD P | 1 PSI-D-PRIME-MINI |
PCM0070GC | First Sensor AG | ACPC 01 G C | 1 PSI-G-CGRADE-MINI |
PCM0070GFC | First Sensor AG | ACPC 01 GF C | 1 PSI-GF-CGRADE-MINI |
PCM0070GFH | First Sensor AG | ACPC 01 GF H | 1 PSI-GF-HGRADE-MINI |
PCM0070GFP | First Sensor AG | ACPC 01 GF P | 1 PSI-GF-PRIME-MINI |
PCM0070GH | First Sensor AG | ACPC 01 G H | 1 PSI-G-HGRADE-MINI |
PCM0070GP | First Sensor AG | ACPC 01 G P | 1 PSI-G-PRIME-MINI |
PCM0350DDC | First Sensor AG | ACPC 05 DD C | 5 PSI-D-CGRADE-MINI |
PCM0350DDH | First Sensor AG | ACPC 05 DD H | 5 PSI-D-HGRADE-MINI |
PCM0350DDP | First Sensor AG | ACPC 05 DD P | 5 PSI-D-PRIME-MINI |
PCM0350GC | First Sensor AG | ACPC 05 G C | 5 PSI-G-CGRADE-MINI |
PCM0350GFC | First Sensor AG | ACPC 05 GF C | 5 PSI-GF-CGRADE-MINI |
PCM0350GFH | First Sensor AG | ACPC 05 GF H | 5 PSI-GF-HGRADE-MINI |
PCM0350GFP | First Sensor AG | ACPC 05 GF P | 5 PSI-GF-PRIME-MINI |
PCM0350GH | First Sensor AG | ACPC 05 G H | 5 PSI-G-HGRADE-MINI |
PCM0350GP | First Sensor AG | ACPC 05 G P | 5 PSI-G-PRIME-MINI |
PCM1000AC | First Sensor AG | ACPC 15 A C | 15 PSI-A-CGRADE-MINI |
PCM1000AFC | First Sensor AG | ACPC 15 AF C | 15 PSI-AF-CGRADE-MINI |
PCM1000AFH | First Sensor AG | ACPC 15 AF H | 15 PSI-AF-HGRADE-MINI |
PCM1000AFP | First Sensor AG | ACPC 15 AF P | 15 PSI-AF-PRIME-MINI |
PCM1000AFP | First Sensor AG | ACPC 15 AF P | 15 PSI-AF-PRIME-MINI |
PCM1000AH | First Sensor AG | ACPC 15 A H | 15 PSI-A-HGRADE-MINI |
PCM1000AP | First Sensor AG | ACPC 15 A P | 15 PSI-A-PRIME-MINI |
PCM1000DDC | First Sensor AG | ACPC 15 DD C | 15 PSI-D-CGRADE-MINI |
PCM1000DDH | First Sensor AG | ACPC 15 DD H | 15 PSI-D-HGRADE-MINI |
PCM1000DDP | First Sensor AG | ACPC 15 DD P | 15 PSI-D-PRIME-MINI |
PCM1000GC | First Sensor AG | ACPC 15 G C | 15 PSI-G-CGRADE-MINI |
PCM1000GFC | First Sensor AG | ACPC 15 GF C | 15 PSI-GF-CGRADE-MINI |
PCM1000GFH | First Sensor AG | ACPC 15 GF H | 15 PSI-GF-HGRADE-MINI |
PCM1000GFP | First Sensor AG | ACPC 15 GF P | 15 PSI-GF-PRIME-MINI |
PCM1000GH | First Sensor AG | ACPC 15 G H | 15 PSI-G-HGRADE-MINI |
PCM1000GP | First Sensor AG | ACPC 15 G P | 15 PSI-G-PRIME-MINI |
PCM7000GFC | First Sensor AG | ACPC 100 GF C | 100 PSI-GF-CGRADE-MINI |
PCOH004DH | First Sensor AG | AXCXL 04 DN C | 4 INCH-D-CGRADE-MV |
PCOH004DP | First Sensor AG | AXCXL 04 DN H | 4 INCH-D-HGRADE-MV |
PCOP001DH | First Sensor AG | AXCX 01 DN C | 1 PSI-D-CGRADE-MV |
PCOP001DP | First Sensor AG | AXCX 01 DN H | 1 PSI-D-HGRADE-MV |
PCOP005DH | First Sensor AG | AXCX 05 DN C | 5 PSI-D-CGRADE-MV |
PCOP005DP | First Sensor AG | AXCX 05 DN H | 5 PSI-D-HGRADE-MV |
PCOP015AH | First Sensor AG | AXCX 15 AN C | 15 PSI-A-CGRADE-MV |
PCOP015AH | First Sensor AG | AXCX 30 AN C | 30 PSI-A-CGRADE-MV |
PCOP015AP | First Sensor AG | AXCX 15 AN H | 15 PSI-A-HGRADE-MV |
PCOP015AP | First Sensor AG | AXCX 30 AN H | 30 PSI-A-HGRADE-MV |
PCOP015DH | First Sensor AG | AXCX 15 DN C | 15 PSI-D-CGRADE-MV |
PCOP015DP | First Sensor AG | AXCX 15 DN H | 15 PSI-D-HGRADE-MV |
PCOP030DH | First Sensor AG | AXCX 30 DN C | 30 PSI-D-CGRADE-MV |
PCOP030DP | First Sensor AG | AXCX 30 DN H | 30 PSI-D-HGRADE-MV |
PCOP0x3DH | First Sensor AG | AXCX 0.3 DN C | 0.3 PSI-D-CGRADE-MV |
PCOP0x3DP | First Sensor AG | AXCX 0.3 DN H | 0.3 PSI-D-HGRADE-MV |
PCOP100AH | First Sensor AG | AXCX 100 AN C | 100 PSI-A-CGRADE-MV |
PCOP100AP | First Sensor AG | AXCX 100 AN H | 100 PSI-A-HGRADE-MV |
PCOP100DH | First Sensor AG | AXCX 100 DN C | 100 PSI-D-CGRADE-MV |
PCOP100DP | First Sensor AG | AXCX 100 DN H | 100 PSI-D-HGRADE-MV |
PCOP150DH | First Sensor AG | AXCX 150 DN C | 150 PSI-D-CGRADE-MV |
PCOP150DP | First Sensor AG | AXCX 150 DN H | 150 PSI-D-HGRADE-MV |
PLAH001DB | First Sensor AG | ADCA 01 DN | 1 INCH-D-4V |
PLAH001DU | First Sensor AG | ADCA 01 GN | 1 INCH-G-4V |
PLAH005DB | First Sensor AG | ADCA 05 DN | 5 INCH-D-4V |
PLAH005DU | First Sensor AG | ADCA 05 GN | 5 INCH-G-4V |
PLAH010DB | First Sensor AG | ADCA 10 DN | 10 INCH-D-4V |
PLAH010DU | First Sensor AG | ADCA 10 GN | 10 INCH-G-4V |
PLAH020DB | First Sensor AG | ADCA 20 DN | 20 INCH-D-4V |
PLAH020DU | First Sensor AG | ADCA 20 GN | 20 INCH-G-4V |
PLAH030DB | First Sensor AG | ADCA 30 DN | 30 INCH-D-4V |
PLAH030DU | First Sensor AG | ADCA 30 GN | 30 INCH-G-4V |
PLAH2x5DB | First Sensor AG | ADCA 2.5 DN | 2.5 INCH-D-4V |
PLAM001DB | First Sensor AG | ADCA 1 MBAR DN | 1 MBAR-D-4V |
PLOH001D | First Sensor AG | ADCX 01 DN | 1 INCH-D-MV |
PLOH002D | First Sensor AG | ADCX 2 DN | 2 INCH-D-MV |
PLOH010D | First Sensor AG | ADCX 10 DN | 10 INCH-D-MV |
PLOH020D | First Sensor AG | ADCX 20 DN | 20 INCH-D-MV |
PLOH051D | First Sensor AG | ADCX 05 DN | 5 INCH-D-MV |
PLOH0x5D | First Sensor AG | ADCX 0.5 DN | 0.5 INCH-D-MV |
PMOH004GFH | First Sensor AG | ACPCL 04 GF C | 4 INCH-GF-CGRADE-MINI |
PMOH004GFH | First Sensor AG | ACPC 04 DD C | 4 INCH-D-CGRADE-MINI |
PMOH004GFP | First Sensor AG | ACPC 04 GF H | 4 INCH-GF-HGRADE-MINI |
PMOH004GFP | First Sensor AG | ACPC 04 DD H | 4 INCH-D-HGRADE-MINI |
PMOH004GNH | First Sensor AG | ACPC 04 G C | 4 INCH-G-CGRADE-MINI |
PMOH004GNP | First Sensor AG | ACPC 04 G H | 4 INCH-G-HGRADE-MINI |
PMOH010GFH | First Sensor AG | ACPC 10 GF C | 10 INCH-GF-CGRADE-MINI |
PMOH010GFH | First Sensor AG | ACPC 10 DD C | 10 INCH-D-CGRADE-MINI |
PMOH010GFP | First Sensor AG | ACPC 10 GF H | 10 INCH-GF-HGRADE-MINI |
军工体系企业
中国航空工业第一集团公司
112厂:沈阳飞机工业集团。156项之一。
113厂:西安航空动力控制工程有限公司/西安远东机械制造公司。156项之一。
114厂:庆安集团。156项之一。西安。
115厂:陕西秦岭航空电气公司。156项之一。兴平。
117厂:沈阳兴华电器制造公司。132厂:成都飞机工业集团。172厂:西安飞机工业集团。
212厂:宝成通用电子公司:宝鸡。156项之一。410厂:沈阳黎明发动机制造公司。156项之一。430厂:西安航空发动机集团。511厂:金城集团。南京
514厂:华兴航空机轮公司。156项之一。兴平。上海航空工业集团:含上海飞机制造厂、上海飞机研究所(640所)、上海航空发动机制造厂、上海航空电器厂(118厂)。
011基地:贵州航空工业集团:安顺。含龙岩(150厂)、双阳(162厂)、云马(130厂)飞机制造厂和黎阳航空发动机制造公司(460厂)。以上为大型企业。
111厂为航天沈阳新光厂,119厂为航天沈阳新乐厂。江汉航空救生装备工业公司:襄樊。148厂:红原航空铸造工业公司。三原。
158厂:洛阳南峰航空精密机电公司/洛阳航空电器厂。
161厂:成都航空仪表公司。164厂:皖安机械厂。
171厂:苏州长风机械有限公司。221厂:太原航空仪表公司。
232厂:北京青云航空仪表公司。351厂:江淮航空仪表厂。合肥。
5704厂:双吉机械厂:吉林机场。飞机修理厂。5711厂:龙岗机械厂:柳河机场。5716厂:晋翔机械厂:晋城机场。
成都太平寺机场5701工厂、武功机场5702工厂、上海大场机场5703工厂、吉林机场5704工厂、沈阳5705工厂、大连5706工厂、遵义5707工厂、贵阳磊庄机场5708工厂、长沙5712工厂、谷城5713工厂、洛阳5715工厂、桂林5718工厂、芜湖5720工厂、石家庄5721工厂等等为空军飞机修理厂,几乎每个军用机场一个修理厂,其中有些厂隶属于航空工业一、二集团。
中国航空工业第二集团公司
120厂:哈尔滨东安发动机集团。156项之一。122厂:哈尔滨飞机工业集团。156项之一。182厂:陕西飞机制造厂:城固。
242厂:兰州飞控仪器总厂。156项之一。
320厂:南昌航空工业集团(320厂与512厂合并)。156项之一。
322厂:宏图飞机制造厂:荆门。
331厂:南方航空动力机械公司:株洲。156项之一。
372厂:昌河飞机工业集团:景德镇。420厂:成都发动机集团。
012基地:汉中航空工业集团。
以上为大型企业。
013基地:湖南航空工业局。新航机械公司:新乡。含平原机器厂(116厂)等四个厂。
105厂:天津航空机电公司。
124厂:郑州新卫飞机设备公司。125厂:北京曙光电机厂。
133厂:长春航空机载设备公司。
135厂:万里机电总厂:兰州。
174厂:四川航空液压机构厂:广汉。
181厂:武汉仪表厂。
205厂:泛华航空仪表电器厂:雅安。
241厂:川江仪器厂:雅安。
370厂:常州兰翔机械总厂。
382厂:常州飞机制造厂。
503厂:北京长空机械公司。
513厂:南京宏光空降装备厂。
522厂:石家庄飞机制造公司。
542厂:保定向阳精密机械厂。
550厂:保定螺旋桨制造厂。
570厂:三江机械厂:宜宾。
3347厂:景德镇航空锻铸公司。
3207厂:川西机器厂:雅安。3357厂:徐州航空压铸厂。
3337厂:青岛前哨精密机械公司。
中国航天科工集团。
航天二院:对外称防御技术研究院/长峰机电技术研究设计院。北京。
航天三院:对外称飞航技术研究院/海鹰机电技术研究设计院。北京。(含1964年成立第七机械工业部时从兵器部划归的558厂。)
航天六院:对外称固体火箭发动机研究院/河西化工机械公司。呼和浩特。
航天七院:对外称建筑设计研究院。
北京061基地:对外称江南航天集团。遵义。
066基地:对外称三江航天集团。远安-孝感。
以上为六大院。
111厂:新光机械厂,对外称沈阳航天新光集团。发动机生产。156项之一。1964年成立第七机械工业部时从划归。
119厂:新乐机械厂:沈阳。1964年成立第七机械工业部时从航空部划归。
139厂:新新机械厂:沈阳。1964年成立第七机械工业部时从航空部划归。(同以上3个厂从航空部划入的还有165厂一桂林航空电器公司,现属航天时代电子仪器公司)
719厂:新兴仪器厂:对外称成都航天通讯设备公司。1964年成立第七机械工业部时从电子部划归。同时从电子部划归的还有786厂一黄河机器厂和289厂一巴山仪器厂(现属航天时代电子仪器公司)。
349厂:风华机械厂:对外称哈尔滨航天风华科技公司。1964年成立第七机械工业部时从兵器部423厂(松江机械厂)分出成立。
307厂:晨光机器厂:对外称南京晨光集团有限责任公司。原金陵机器厂。1964年成立第七机械工业部时从兵器部划归。一同划入的还有北京547厂(?后搬迁到张家口即燕兴机械厂,又划回兵器部)、
801厂:长虹机器厂。对外称柳州长虹机器制造公司。
以上为七大厂。
068基地:对外称湖南航天管理局。武冈-长沙。
云南航天工业总公司。昆明。
河南航天工业总公司。郑州。
以上为三大区域性公司。
中国航天科技集团。
航天一院:对外称运载火箭技术研究院。北京。156项之一。其519厂(清华机械厂,1964年成立第七机械工业部时从兵器部划归)在长治。
航天四院:对外称化学航天动力技术研究院。西安。
航天五院:对外称空间技术研究院。北京。
航天六院:067基地。对外称航天推进技术研究院。凤县-西安。
航天七院:062基地。对外称四川航天工业总公司。万源-成都。
航天八院:对外称上海航天技术研究院/上海航天管理局。
航天九院:对外称基础电子技术研究院。北京。其771所(西安微电子技术研究所)在西安临潼。时代电子公司:曾用过航天十院、对外称导航技术研究院的名称。含上海科学仪器厂(即上海空间电子设备研究所,原属五院)、西安微电子技术研究所771所、重庆巴山仪器厂、桂林航空电器公司等。
浓度单位ppm、ppb和ppt详解
什么是ppm,ppb,ppt?
ppm,全称为"parts per million",中文指百万分之一。表示在总量为一百万份的混合物中,有多少份是我们需要关注的物质。换句话说,1ppm等于1/1,000,000。
ppb,全称为"parts per billion",中文指十亿分之一。表示在总量为10亿份的混合物中,有多少份是需要关注的物质。换句话说,1ppb等于1/1,000,000,000。
ppt,全称为 "parts per trillion",中文指万亿分之一。表示在总量为1,000,000,000,000(一万亿)份的混合物中,有多少份是我们需要关注的物质。换句话说,1ppt 等于 1/1,000,000,000,000。
上述三种微量的浓度单位均是无量纲量,可以用来定义溶液的浓度和气体浓度,我们可以用它们来表示质量百分浓度,摩尔浓度,质量-体积浓度等。
与其他单位的换算:
1ppm=1mg/kg 1ppm=1mg/L 1ppm= 0.0001%
1 ppb = 1 µg/kg 1ppb=1ug/L
1 ppt = 1 ng/kg 1 ppt =1ng/L
1ppm=1000ppb=1000000ppt
Honeywell SDX系列压力传感器替代方案
SDX005IND4 5 inH2O Differential MLDX-L05D-DX01-N
SDX010IND4 10 inH2O Differential MLDX-L10D-DX01-N
SDX01D4 1 psi Differential MLDX-001D-DX01-N
SDX05D4 5 psi Differential MLDX-005D-DX01-N
SDX15D4 15 psi Differential MLDX-015D-DX01-N
SDX15A4 15 psi Absolute MLDX-015A-DX01-N
SDX30D4 30 psi Differential MLDX-030D-DX01-N
SDX30A4 30 psi Absolute MLDX-030A-DX01-N
SDX100D4 100 psi Differential MLDX-100D-DX01-N
SDX100A4 100 psi Absolute MLDX-100A-DX01-N
单片机ADC采样常用的十大滤波算法
假定从 8 位 ADC 中读取数据(如果是更高位的 ADC 可定义数据类型为 int) ,子程序为get_ad();
一.限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
A.方法:
根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为 A)
每次检测到新值时判断:
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次数值
B.优点
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C.缺点
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差
D.示例
#define A 10
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if (( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )
return value;
return new_value;
}
二.中位值滤波法
A.方法:
连续采样 N 次(N 取奇数)
把 N 次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B.优点:
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C.缺点:
对流量、速度等快速变化的参数不宜
D.示例
/* N 值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/
#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for ( count = 0; count < N; count++)
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (j = 0; j < N-1; j++)
{
for (i = 0; i < N - j; i++)
{
if ( value_buf > value_buf[i + 1] )
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf[i + 1];
value_buf[i + 1] = temp;
}
}
}
return value_buf[(N-1)/2];
}
三.算数平均滤波法
A.方法:
连续取 N 个采样值进行算术平均运算
N 值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低
N 值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高
N 值的选取:一般流量, N=12;压力: N=4
B.优点:
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动
C.缺点:
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费 RAM
D.示例
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;count++)
{
sum + = get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
}
四.递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
A.方法:
把连续取 N 个采样值看成一个队列
队列的长度固定为 N
每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
把队列中的 N 个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
N 值的选取:流量, N=12;压力: N=4;液面, N=4~12;温度, N=1~4
B.优点:
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高
适用于高频振荡的系统
C.缺点:
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
不适用于脉冲干扰比较严重的场合
比较浪费 RAM
D.示例
char value_buff[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buff[i++]=get_data();
if(i==N)
i=0;
for(count=0;count<N;count++)
sum+=value_buff[count];
return (char)(sum/N);
}
五.中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
A.方法:
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
连续采样 N 个数据,去掉一个最大值和一个最小值
然后计算 N-2 个数据的算术平均值
N 值的选取: 3~14
B.优点:
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C.缺点:
测量速度较慢,和算术平均滤波法一样
比较浪费 RAM
D.示例
#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0;count<N;count++)
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (j=0;j<N-1;j++)
{
for (i=0;i<N-j;i++)
{
if ( value_buf>value_buf[i+1] )
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
}
}
}
for(count=1;count<N-1;count++)
sum += value[count];
return (char)(sum/(N-2));
}
六.限幅平均滤波法
A.方法:
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
每次采样到的新数据先进行限幅处理,
再送入队列进行递推平均滤波处理
B.优点:
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰, 可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C.缺点:
比较浪费 RAM
D.示例
略 参考子程序 1、 3
七.一阶滞后滤波法
A.方法:
取 a=0~1
本次滤波结果=(1-a) 本次采样值+a上次滤波结果
B.优点:
对周期性干扰具有良好的抑制作用
适用于波动频率较高的场合
C.缺点:
相位滞后,灵敏度低
滞后程度取决于 a 值大小
不能消除滤波频率高于采样频率的 1/2 的干扰信号
D.示例
/* 为加快程序处理速度假定基数为 100, a=0~100 */
#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)*value + a*new_value;
}
八.加权递推平均滤波法
A.方法:
是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权
通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低
B.优点:
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
C.缺点:
对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差
D.示例
/* coe 数组为加权系数表,存在程序存储区。 */
#define N 12
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
char filter()
{
char count;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0,count<N;count++)
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (count=0,count<N;count++)
sum += value_buf[count]*coe[count];
return (char)(sum/sum_coe);
}
九.消抖滤波法
A.方法:
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较:
如果采样值=当前有效值,则计数器清零
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限 N(溢出)
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
B.优点:
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
C.缺点:
对于快速变化的参数不宜
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统。
D.示例
#define N 12
char filter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = get_ad();
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N)
return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}
十.限幅消抖滤波法
A.方法:
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
B.优点:
继承了“限幅”和“消抖”的优点
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
C.缺点:
对于快速变化的参数不宜
D.示例
参考 1、 9
————————————————
原文链接:https://blog.csdn.net/u011852186/article/details/126484032
双极霍尔元件原理
双极霍尔需要两个磁极分别控制高低电平,利用磁场NS极交替来输出信号。如S极靠近时输出低电平,N极靠近时输出高电平。如果磁场被移除,则是随机输出,有可能是打开,也有可能是关闭。
双极霍尔有一种特殊形式叫锁存霍尔或锁定霍尔:如S极靠近时开启,磁场离开继续保持开启;当靠近N极时才会关闭,磁场移除后继续保持关闭状态,直到下次磁场改变,这种保持上次状态的特性即锁存特性,这种类型的霍尔就是双极锁存型霍尔.
双极性霍尔传感器设计为灵敏开关。双极型开关有一致的迟滞性,但是,不同的器件对发生在正极或者负极的开关点的范围是不同的。因为需要改变磁场的极性,来确保开关点的切换,并且需要一致的迟滞性来确保周期,所以需要磁信号改变幅度ΔB,故而这些器件紧密排列,南北两极交替使用。
双极霍尔一向使用于电机换相或者计圈数应用场景!最常见的是霍尼韦尔的SS41F,应用于电动自行车轮毂电机上。
收起阅读 »All Sensors压力传感器常见术语
绝对压力:相对于真空测量的压力。通常以磅每平方英寸绝对值 (psia) 表示。
高度压力传感器:一种气压传感器,用于根据压力高度剖面确定高度。
自动参考:一种通过采样一个或多个参考压力来消除错误的技术,然后校正输出信号函数。
大气压力传感器:测量当地环境压力的绝对压力传感器。
基本输出:既未放大也未通过校准补偿的压力传感器的原始输出。
最佳直线 (BSL):选择的最佳直线使得真实传感器响应曲线包含三个最大偏差相等的点。
爆破压力:可以施加到传感器上而不会导致传感器灾难性故障的最大压力。
共模误差:与主要输入变量(输入压力)无关的误差。对于 All Sensors 传感器,所有偏移误差都是共模误差。
共模压力:可同时施加到隔膜两侧的压力。
补偿输出:对一个或多个性能参数进行补偿的压力传感器的输出,例如偏移、跨度、温度对偏移和跨度的影响、非线性、位置灵敏度、前后线性和预热偏移。
性能参数的补偿可以通过设计或校准来实现。可以通过设计实现各种补偿,例如,所有 A-Package 产品都固有地补偿了 Front to Back Linearity 和位置灵敏度误差。通过校准补偿的一些参数的示例是偏移、跨度和温度对偏移和跨度的影响。
压差:两个压力源之间测得的压差。通常以磅每平方英寸差值 (psid) 表示。当一个源是完美真空时,压力差称为绝对压力。当一个来源是当地环境时,压力称为表压。
压差传感器:一种测量通过管道连接到其输入端的两个压力源之间的压差的设备。
数字输出:压力传感器的输出,以离散量(量化)表示,通常使用标准接口(如 I2C 或 SPI)进行通信。数字输出信号的好处是与主机微处理器 (uP) 的直接接口、改进的抗噪性和更少的组件数量。
误差带:传感器响应与其 BSL 的偏差,由其 BSL 两侧的线定义,包括针对给定正常模式或共模误差测量的最大偏差。
满量程:端点之间的代数差异。其中一个端点是实际偏移电压,另一个端点是范围的上限。
满量程偏移:传感器输出电压灵敏度在指定温度范围内对压力的偏移。这相当于灵敏度的温度系数。该传递曲线的特性非常接近于基本压阻传感元件的二阶方程。对于毫伏输出设备,这是通过无源电阻来补偿的;对于放大输出设备,它是 ASIC 补偿的,使用二阶曲线拟合每个部件在指定的压力和温度范围内获取的数据。该传递曲线的特性不随任何其他条件而改变。
表压:相对于环境压力 (psig) 测量的压力。
压力滞后:压力滞后被测量为压力循环前后参考条件下输出之间的最大差异。
互换性:当一个传感器被具有相同压力输入和温度范围的任何其他相同类型的传感器替换时,由最大信号偏差定义的误差带。
线性度:恒温 (25°C) 下测量输出与“最佳直线”的最大偏差,由三个点(偏置压力、满量程压力和二分之一满量程压力)确定,其中 Y= 测量值每个设备
线性、滞后误差:相对于理想输出电压响应,在整个工作压力范围内,输出电压对压力的响应误差;输出信号对压力的一阶传递曲线响应的偏差。该误差是压力的函数而不是温度的函数。这个误差是通过测量三个压力点的压力来计算的;零压力。全量程压力和二分之一全量程压力,并根据与测量数据拟合的“最佳直线”曲线计算。
最小值/最大值:是规范的保证限值。这些限制通常在测试限制和规格限制之间使用保护带进行 100% 测试。
最可能的误差:通过计算为换能器指定的所有适用误差的平方和的平方根获得的误差带。
标称 值:它是第一次生产运行期间制造的产品规格的平均值。
正常模式误差:是主要输入变量(输入压力)的函数(通常假设成正比)的误差。对于 All Sensors 传感器,所有量程误差都是正常模式误差。
偏移校准:由校准偏移电压时的最大误差定义的误差带。
失调误差:由失调电压与其指定值的最大偏差定义的共模误差带。它可能包括校准、温度、可重复性和稳定性误差。
偏移长期漂移:在指定时间内可能发生的偏移电压变化。几十年来,人们一直在研究压阻式压力传感器出现这种特性的可能原因。迄今为止,错误没有决定性的单一原因或主要原因。由于大多数 All Sensors 低压传感器使用双芯片电气交叉耦合补偿,因此存在固有的偏移长期漂移补偿。产品 All Sensors 的预热换档测试通常会识别任何偏移长期漂移问题,并且会被拒绝。
偏移位置灵敏度:由于传感器位置的变化而引起的偏移电压的变化。用于测量超过 15 psi 压力的传感器几乎没有位置灵敏度。因为传感器的膜片有质量,而且质量与膜片厚度的比率随着压力范围的减小而增加,所以对位置的灵敏度随着压力范围的减小而增加。由于大多数 All Sensor 低压传感器使用双芯片电气交叉耦合补偿,因此即使是最基本的传感器也具有固有的偏移位置灵敏度补偿。
偏移可重复性:误差带表示传感器在 25°C 下测量并暴露于指定范围内的任何其他温度和压力后重现偏移电压的能力。
偏移稳定性:误差带表示传感器在恒定压力和温度下保持偏移电压的能力。
失调温度系数:误差带定义为温度从 25°C 变化到指定范围内的任何其他温度时失调电压的最大偏差。
偏移温度偏移:输出偏移电压在指定温度范围内的变化。对于非放大传感器,规格限制在三个温度点进行测试;25°C,最高温度,最低温度,然后回到 25°C。对于放大压力传感器,测量的数据点更多,并且补偿在数学上适合数据点。通常没有一致的方程来描述偏移温度偏移特性。由于大多数 All Sensor 低压传感器使用双芯片电气交叉耦合补偿,因此即使是最基本的传感器也具有固有的偏移温度偏移补偿。
偏移电压:当传感器在膜片上的压差为零时的输出电压。对于绝对压力传感器,当传感器的绝对压力为零时,膜片上的压差为零。对于表压或差压传感器,当隔膜两侧承受相同压力时,差压为零。
Offset Warm-up Shift : 在运行的第一个小时内,当传感器通电时可能发生的输出偏移电压的变化。所有传感器针对此参数测试所有低压传感器。由于大多数公司的低压传感器使用双芯片电气交叉耦合补偿,因此即使是最基本的传感器也具有固有的偏移预热偏移补偿。
工作范围:传感器已被测试的压力范围。对于具有毫伏输出的传感器,该范围通常可以扩展到规定范围的至少两倍,而对规格的降级幅度很小。对于放大输出传感器,在输出“轨”到输出电压限制之前,范围只能扩展 10%。
输出跨度:是指定工作压力范围的输出电压。对于没有内部电压参考的传感器,跨度与传感器的电源电压成比例。传感器电源电压的变化会导致所施加压力的输出范围发生变化。跨度是满量程压力下输出电压与偏移电压的差值。
过压 – 最大值:可以施加的最大正常模式(测量)压力,而不会改变传感器的性能或超出指定限制的精度。这将应用于差分传感器的任一端口。这也称为“证明压力”。
总体精度 - 校准:相对于 BSL 的组合误差带,强制参考对一个特定传感器而言是唯一的。它不包括偏移和灵敏度校准误差。它包括所有其他偏移和跨度误差:温度、重复性、稳定性、线性度和滞后。
总体精度 - 可互换:相对于理想传感器响应特性的组合误差带。它排除了稳定性误差,因为稳定性误差已经包含在指定的校准误差中。它包括所有其他偏移和量程误差:校准、温度、重复性、线性和滞后。
耐压:是可以施加到传感器上而不会导致性能指标发生任何变化的最大压力。
参考压力:在测量传感器误差时用作参考的压力。
参考温度:用作测量传感器误差的参考温度。
重复性:表示传感器在指定压力和温度下,在指定范围内的任何其他压力和温度下再现输出信号参数(例如偏移或跨度)的能力的误差带。
灵敏度:输出信号电压变化与相应输入压力变化的比值。灵敏度是通过计算量程与指定输入压力范围的比率来确定的。
灵敏度校准:由校准灵敏度的最大误差定义的误差带。
量程:在指定的最小和最大工作压力下测得的传感器输出信号的算术差异。
量程误差:由量程与其指定值的最大偏差定义的正常模式误差带。它可能包括灵敏度校准温度、线性度、滞后、可重复性和稳定性偏差。
量程重复性:误差带表示传感器在 25°C 下测量并暴露于指定范围内的任何其他压力和温度后重现其量程的能力。
跨度温度系数:由跨度的最大偏差定义的误差带,当温度从 25°C 变化到指定范围内的任何其他温度时。
量程稳定性:误差带表示传感器在温度保持恒定的情况下在指定范围内的任何压力下保持量程电压的能力。
稳定性:误差带表示传感器在恒定温度和压力输入下保持输出参数值(例如偏移或量程)的能力。
电源电压:施加在压力传感器输入端子上的电源电压。
温度系数 (TC):当温度从 25°C 变化到指定范围内的任何其他温度时,由传感器输出参数(例如偏移或量程)的最大偏差导致的误差带。它通常以 (ppm/°C 或 µV/V/°C) 为单位进行测量。
温度补偿输出:压力传感器的输出被补偿以抵消与温度相关的误差,特别是对跨度和偏移的温度相关性进行补偿。
压力传感器输出参数对温度变化很敏感,特别是压力响应(Span)和零压差输出(Offset)表现出温度依赖性。为了抵消这种温度依赖性,All Sensors 为传感器产品提供了内部电路,可在指定的温度范围内补偿跨度和偏移的温度变化。温度补偿输出产品提供模拟(非放大 mV、放大 4V)和数字(SPI 和 I2C)输出。
真空:完美的真空是指没有气态流体。
真空范围:完美真空 (0 psia) 和一个标准大气压 (14.697 psia) 之间的绝对压力范围。
真空传感器:为真空范围内的压力测量而定标的传感器。这通常是一个绝对传感器,但有时是一个仪表传感器。
最坏情况误差:通过简单添加为传感器指定的所有适用误差而获得的误差带。(总误差)
转自:http://www.allsensors.com/engineering-resources
收起阅读 »基于相位的ToF测距方法避免了背景光影响
飞行时间(Time of Flight,简称ToF)测距方法属于双向测距技术,主要利用信号在两个异步收发机之间往返的飞行时间来测量节点间的距离,如图1。
ToF测距方法属于双向测距技术,它主要利用信号在两个异步收发机(Transceiver)之间往返的飞行时间来测量节点间的距离。传统的测距技术分为双向测距技术和单向测距技术。在信号电平比较好调制或在非视距视线环境下,基于RSSI(Received Signal Strength Indication,接收的信号强度指示)测距方法估算的结果比较理想;在视距视线环境下,基于ToF距离估算方法能够弥补基于RSSI距离估算方法的不足。
ToF测距方法有两个关键的约束:一是发送设备和接收设备必须始终同步;二是接收设备提供信号的传输时间的长短。为了实现时钟同步,ToF测距方法采用了时钟偏移量来解决时钟同步问题。Intersil最新的ToF信号处理IC——ISL29501方案就是典型的ToF方案,可用于所有光照条件,并且实现了小型化和电池应用的低功耗。因为Intersil专利的信号处理器技术使用了基于相位的ToF来应对检测物体周围的环境光的影响(如图2)。
ISL29501方案克服了背景光限制
Intersil在美国半导体厂商云集的“euroasia PRESS 1:1”会议上,公司移动电源产品部高级副总裁Andrew Cowell登台,介绍了在2000勒克斯(lx)的高照度下也能高精度测量距离的接近传感器信号处理IC“ISL29501”。
在ISL29501上采用了根据射出光和反射光的相位差测量与对象物之间距离的技术。光源发出脉冲状红外光后,该红外光被对象物反射,在利用光电二极管检测的阶段,脉冲的相位会延迟,因此利用IC内的DSP处理射出光及接收光的脉冲信号,从而计算出距离。
“利用相位差测距的技术历史悠久,并不是只有英特矽尔利用该技术。但把该测距技术“以小封装尺寸和低耗电量实现的只有我们”。Intersil移动电源产品部高级副总裁Andrew Cowell称,他在美国半导体厂商云集的“euroasia PRESS 1:1”会议上指出: “ISL29501克服了基于振幅的传统接近传感器和其他ToF解决方案的缺点,这些缺点包括在照度高于2000勒克斯的照明条件下性能不佳,以及在目标物与传感器不垂直时无法提供距离信息。而之前传统的替代解决方案则对小型电池供电的应用显得过于昂贵、笨重或耗电厉害。”
据称在0.1~2m的范围内,该方案能以±20mm的精度测量距离。主要用于移动产品,适合用于智能手机摄像头功能的自动对焦及无人机躲避障碍物使用的传感器等。
Intersil的ToF感测系统的元件框图如图3所示。光源采用LED或VCSEL(垂直腔面发射激光器)。光传感器是光电二极管。光路采用玻璃盖、光圈和孔径等。驱动器电子方面,发射器采用固定频率和客户定义的电流。
工作原理可参考图1,感测和计算方面,探测发射脉冲和接收脉冲之间的相位差,校准串扰和其他系统错误源,计算距离。传感器工作在加权平均模式,这其中包括信号被接收到的是一个从所有观测点反射的信号的平均值;这不是一个基于时间延迟的ToF传感器——其弊端是会受到环境光的影响;它不是ToF多像素摄像头技术。
ISL29501测量观测目标的单个和多个目标的方法如图4所示。对于单个目标:当主要的目标被探测到时测量距离。多个目标时,距离将在多个目标之间平均。
这是高可配置发感测系统,可以提供应用优化。包括采样波形的优化;可编程性,能够控制采样和整合时间,定义系统的工作循环来达到合理的功耗和精确的目标探测,还有附加的工作模式,可以有连续模式,单个模式。再有,带来系统视野内的探测,包括在一个用户特殊范围内的已有/没有的目标,距离测量,测量目标距离,假定FoV中的一个主要目标。移动探测,FoV(Field of View,视野)物体现在和移动中。
“与本公司接近的A竞争公司的产品,测距范围为10~150cm,耗电量高达150mW,IC的外形尺寸也要22mm×8mm×7.2mm。B竞争公司的产品虽然IC外形尺寸只有4.8mm×2.8mm×1mm,但测距范围还不到30mm”Cowell称。
转自:电子产品世界
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基于MSE的传感器融合
在上一节中,观测变量是
其中没有来自罗盘的信息。由于ω是角速率,我们只能使用四 元数来导入罗盘数据q. 我们使用MSE方法获得q, 即观测变量 中的组分。
我们将各变量定义如下:
mb和ab: 体坐标系里的罗盘磁值和加速度值。
mn和an: 导航坐标系里的罗盘磁值和加速度值。
mn0和an0: 导航坐标系里的初始静态罗盘磁值和加速度值。
为从体坐标系到导航坐标系的姿态转换矩阵,用四元数表示,可以写成
其给出了导航坐标系中初始值与实时从体坐标系映射到导航坐标系的值之间的误差ε。
根据之前的定义,MSE方法可用于求取最优值。
通过求方程8的最小值:
对f(q)求导并使其等于零,
我们将获得方差意义上的最优q。我们使用高斯-牛顿方法,用一阶梯度收敛来求解以上非线性方程。
通过组合角速率,我们将得到观测变量
其中融合了卡尔曼滤波器中的罗盘数据和IMU数据。
该过程可以简单地描述为图5中的框图。
图5. 使用MSE方法的传感器融合框图。
松耦合
如前所述,我们经常遇到无法使用罗盘传感器的情况。如果磁数据受到干扰,则求解的姿态精度将比仅使用IMU时更差。因此,我们使用松耦合来判断磁传感器是否可用。当磁传感器不可用时,我们只用IMU来求解姿态;当磁传感器可用时,我们将使用融合算法找到姿态,如图6所示。
图6. 姿态计算流程图。
在获得新数据之后或者在求解新的姿态时(在某些系统中,采样周期与姿态解算周期不同,但我们在此处进行的是单采样周期解算),我们计算加速度的大小,如果结果不等于1g, 我们 就不会使用加速器的输出进行姿态计算。然后我们计算罗盘输出的大小并将其与初始值进行比较。如果它们彼此不相等,我们就不会在此周期中使用地磁传感器的数据。当满足两个条件时,我们会使用卡尔曼滤波器并执行MSE融合。
使用ADIS16470进行航位推算(DR)
在导航中,航位推算是计算当前位置的过程,先使用先前确定的位置,然后在解算周期中基于已知或估计的速度或加速度更新该位置。这里将使用ADIS16470里的加速度计。基于上一节解出的姿态,我们可以得到捷联系统的移动方向,然后需要计算该方向上的距离,最后确定位置。
捷联航位推算需要使用基于加速度测量的比力方程来跟踪INS的位置。比力方程可以简单描述为等式10、等式11和等式12:
其中ae是地球坐标系里的加速度,ab 是体坐标系里的加速度,ve是地球坐标系里的速度,se是地球坐标系里的距离,ge 是 地球坐标系里的重力加速为[0 0 1],单位为 g。需要强调的是,地球坐标系与导航坐标系不同——地球坐标系是基于NED的。该 δtt是解算周期。
用第一个等式可以得到从IMU体坐标系到地球坐标系的加速度映射,如格式
第二个等式将加速度积分或累加为速度;然而,由于测量的加速度包含了重力分量,所以需要减去重力。
与等式11类似,等式12将速度积分成距离。
传统方法存在几个问题。
● 加速度计输出总是有偏置,与重力相结合后,难以从公式10中减去,因此更准确的表达式应为:
除非是用一些专业设备来测量该偏置,例如分度头。
● 基于数值积分的实现方式,通常使用零阶保持器方法(前一个值)进行积分。但是,对于连续移动,这将带来重大的误差。例如,我们来比较以下方法:
方法1:
(零阶保持器)
方法2:
(线性插值)
在5秒内加速度为为0.5 m/s2时,位移最高将相差4m。仿真结果如图7所示。
图7. 速度计算中的零阶保持与一阶积分方法比较。
基于前面的讨论,基于应用,我们修改了传统比例方程中的两个地方:
X 我们不使用地球坐标作为导航坐标系。相反,正如我们在计算先前姿态时所做的那样,我们用初始姿态
作为导航坐标系。通过这种方式,偏置和重力都可以轻松取消,如公式14所示:
虽然姿态中同时包含了偏置和重力分量,但这样我们就不需要将它们分开成单独的分量,而是直接一起减去它们。
基于零阶保持器与一阶插值之间的比较,我们使用一阶方法来获得更准确的积分结果。
运动学模式和零速更新技术(ZUPT)
通过使用IMU的初始值作为导航坐标系,我们可以消除一部分加速度的偏置影响。然而,即使我们在使用设备之前能用分度头准确测量偏置,仍然很难取消,除非使用另一个精确的传感器来定期校准它。这主要是由两个原因引起的:一是偏置不稳定,这意味着我们之前测量的偏置不是现在的实际偏置。二是速度随机游走,由加速度噪声积分而来。前面提到的不良特性会使我们计算的距离显著漂移。即使我们停止移动并保持静止,从加速度积分而来的速度仍然存在,距离仍会增加。
要解决这个问题,我们需要找到一种通过使用ZUPT技术重置速度的方法。ZUPT技术与具体的应用密切相关,因此我们需要获得系统和应用的运动学特征,然后给出一些算法规则。我们发现的运动学模式越多,结果就越准确。
我们通过移动带有SINS系统的转椅来进行实验。由于我们的研究不限于特定应用,我们使用以下运动学假设:
● 对于航位推算,导航坐标系中没有z轴移动。此限制仅适用于航位推算,不适用于姿态求解。显然,我们是在二维空间中移动系统。这有助于消除z轴误差。
● 所有转弯都发生在停止后。如果在移动时发生转弯,则会因为引入额外加速而干扰姿态求解。
● 如果系统正在移动,加速度不能保持不变超过500毫秒。速度不能保持不变超过2秒。由于我们在推动或拉动转椅,因此很难手动使力精确地保持不变超过500毫秒,并且个人很难以匀速持续推动转椅2秒以上。事实上,我们正是运用这一规则来实施ZUPT。
● 加速度不能大于±1 m/s2。该规则用于一些噪音过滤,后者基于我们施加于椅子上、不会很大的拉力或推力。
如图8所示,当系统在X方向上移动时(投影到导航坐标系后),Y方向也会产生加速度;积分后,Y方向速度不会为零,这意味着即使我们只是在X方向上移动,航位推算系统仍然会给我们带来Y分量。
图8. 导航坐标系中三个方向的加速度。
基于第三条运动学假设,我们可以使用ZUPT来消除此误差。经ZUPT处理之后的积分速度如图9所示。
图9. 导航坐标系中三个方向的速度。
虽然我们使用了第三条假设,如前所示,误差仍然无法完全取消。误差消除取决于设定的零加速度和零速度的判断阈值。但是,大多数误差已得到修正。
虽然使用了ZUPT,但有时仍然无法达到零速。这由两个因素导致:
● 我们无法用ZUPT完全消除偏置不稳定误差和速度随机游走。
● 我们求出的姿态有一些误差,结果将导致投影(从体坐标系到导航坐标系)后的加速度误差。
以图10为例。图10中的左图是ADIS16470的原始数据(体坐标系),图10中的右图是投影到导航坐标系的加速度。可以看出,停止移动时,投影加速度不为零。由于它总是在变化,我们此处称之为基线漂移。
图10. 体坐标系(左)和导航坐标系(右)的加速度。
为了消除基线漂移,我们需要实时连续获得偏移偏置并从投影加速度中减去该值。结果如图11所示
Figure图11. 基线漂移消除之前(上)和之后(下)的加速度。
上图是基线漂移消除前的加速度,下图中的绿色轨迹是我们计算的基线偏移,红色轨迹是基线偏移消除后的加速度。
可以使用图12中的框图简要描述航位推算过程。我们将体坐标系加速度ab和姿态转移矩阵(来自AHRS)输入
到DR系统。完成后,我们将获得导航坐标系中的位置。
图12. 航位推算流程图
实验结果与结论
实验结果
使用SPI端口,我们将ADIS16470评估板和RM3100罗盘评估板连接到ADI公司的ADuCM4050电路板,构建出我们的系统,如图13所示。ADuCM4050 调整数据格式并进行时间同步(因为IMU和罗盘的数据速率不同)。然后使用UART将捕获的数据传输到计算机。所有计算(包括校准、AHRS和DR在MATLAB)均在MATLAB®中执行。
图13. 实验平台设置。
将评估板和计算机放在转椅上,并在实验室中推着转椅绕圈。
● AHRS输出:姿态以四元数格式和DCM格式表示,如图14所示。
图14. 四元数格式(左)和DCM格式(右)的姿态。
● DR输出:带XYZ位置的航位推算结果和三维图如图15所示。
图15. 位置计算结果。
结论
本文介绍了使用ADI公司的IMU ADIS16470和地磁传感器RM3100构建捷联惯导系统的基本过程,介绍了我们使用的校准、AHRS和DR方法。在平台和实验环境等条件有限的情况下,很难进一步测试平台和算法。
有很多方法可用于改善结果,例如:
● 使用里程表或UWB距离测量方法与IMU中的加速度计融合,以在DR中获得更准确的距离值。
● 使用更复杂的运动学模型,从而在AHRS和DR中在传感器和系统层次引入更多特性,例如系统的振动、加速和减速模型、地面平整度等。这意味着为了提高导航结果的准确性,需要给出更多的边界条件。
● X 使用更精确的数值计算方法,比如用辛普森规则或三次样条插值在DR中进行积分,或者使用牛顿方法而非高斯-牛顿方法求解非线性MSE方程等。
最后但也是最重要的一点,我们在试验中发现INS与应用或运动学模型紧密相关。例如,我们在两个地方进行了实验:未铺地毯的实验室和铺有地毯的办公室。如果我们使用相同的参数集,DR结果会显示出巨大的差异。因此,无论哪种应用,例如患者跟踪、AGV导航或停车定位,或者对于同一应用中的不同条 件,我们都需要全面了解其运动学模型。
基于IMU和地磁传感器的捷联惯性导航系统(1)
简介
随着服务机器人市场和技术的发展,导航已成为研究和应用中的一个热点。与车辆、船舶或飞机相比,服务机器人体积小,成本低,因此它们的导航系统应该具有捷联和低成本的特点。传统的稳定平台导航系统通常要采用独立的加速度计和光纤或激光陀螺仪,所有传感器都机械且刚性地安装在与正在移动的车辆隔离的稳定平台上。这导致了尺寸大、可靠性差、成本高的缺点。相反,在捷联惯导系统中,惯性传感器直接固定在车辆本体上,这意味着传感器会与车辆一起旋转。这种捷联方法消除了稳定平台惯导的缺点。然而,平台惯导的准确性通常高于SINS。平台惯导往往可以达到战略级(0.0001°/时的陀螺仪偏置,1μg的加速器偏置)或军用级(0.005°/时的陀螺仪偏置,30μg的加速器偏置),而多数SINS只能到达导航级(0.01°/时的陀螺仪偏置,50μg的加速器偏置)或战术级(10°/时的陀螺仪偏置,1mg的加速器偏置)。对于大多数服务机器人或AGV导航应用,这一精度足够了。
导航方法很多,包括机器视觉、GPS、UWB、SLAM型激光雷达等。基于IMU的惯性导航始终是导航的重要组成部分。然而,由于这种传感器的限制——例如偏置误差、轴间误差、噪声,特别是零偏不稳定性——惯性导航通常需要采用一个伙伴传感器,定期为它提供参考或校准,本文将这种情况称为传感器融合。许多传感器都可以与IMU融合,例如摄像头和里程表,但在这些传感器中,地磁传感器是一种低成本的方案,可与IMU配合获得姿态信息。
在本文中,我们使用ADI的IMU ADIS16470和地磁传感器来开发平台和算法,实现捷联惯性导航系统。但是,地磁传感器只能提供姿态信息。对于航位推算或距离测量,我们只能使用IMU中的 加速度传感器。
ADIS16470 IMU简介
ADI公司的ADIS16470是一款微型MEMS IMU,集成了3轴陀螺仪和3轴加速度计。其陀螺仪零偏稳定性为8°/时,加速计零偏稳定性为13μg 其关键参数都经过出厂校准。此外,ADIS16470的 低价格在同级产品中具有吸引力,得到了许多客户的广泛使用。在本文中,我们使用微控制器与ADIS16470通过SPI接口进行通信。
地磁传感器介绍
地磁传感器是用于测量罗盘体坐标(即坐标系)中的地磁场的传感器,可为航向提供绝对参考。其x、y和z分量值由本地地磁场投影而来。这种传感器有两个主要缺点——一是精度和分辨 率不高——例如,常用的霍尼韦尔罗盘传感器HMC5883L的分辨率仅为12位。另一个缺点是传感器容易受到周围环境的干扰,因为地磁场非常弱,强度范围为毫高斯到8高斯。
尽管有这些缺点,仍然可以在许多情况下使用,例如户外、低EMI环境等。将地磁传感器与IMU进行松耦合,就可以在大多数环境中使用这类传感器。
在本文中,我们使用PNI传感器公司的高性能电子罗盘传感器RM3100,它提供了24位分辨率。PNI使用主动激励法来提高抗噪声能力。
罗盘传感器的校准
在使用罗盘传感器之前,需要对其进行校准以消除两个主要误差。一个是失调误差,这原本是由传感器和电路的失调误差引起的。另一个是标度误差。这两种误差都容易受到周围磁环境的干扰。例如,如果有一个x轴向的外部磁场施加到传感器上,就会给出外部x轴失调误差。同时,x轴标度也将与y轴和z轴不同。
通常用于校准磁传感器的方法是在xy平面上转动传感器绕圈,然后抽取数据。一个地点的地磁场强度是一个常数值,因此绘制的数据应该是一个圆;然而,事实上,我们将看到一个椭圆形,这意味着我们需要移动椭圆并重新缩放到以零为中心的圆。
上述2D校准方法有一些缺点,并且需要用加速器来测量其倾斜度。我们使用3D球面拟合方法来校准罗盘传感器。首先,我们需要将传感器旋转到x-y-z空间中的每个方向,并在3D坐标中绘制其值。然后我们需要使用最小平方误差(MSE)方法将数据拟合为椭球面。
椭球方程可以表示为
其中,X、Y和Z是罗盘输出在三个方向上的地磁分量。将这些值拟合为椭球面意味着,我们需要得到一组最优系数解。我们将系数定义为:
在拟合时,我们定义向量:
所以我们需要计算最优σ,并使用公式2来找出最小值:
这样我们就可以得到图1所示的拟合结果。
图1. 原始罗盘数据分布(左)和使用椭球拟合后的罗盘数据(右)。
为了校准传感器,我们需要拉伸或压缩拟合的椭球面并将其移至以零为中心的球面上。我们使用矩阵奇异值分解(SVD)方法来进行这种校准。校准后的球体如图2所示。1,2
图2. 用SVD方法进行球体校准后的罗盘数据。
校准后,我们可以看到,测得的磁场强度(球半径)几乎恒定不变,如图3所示。
图3. 校准前和校准后的磁场比较。
使用ADIS16470和罗盘的姿态和航向参考系统
AHRS由三个轴上的传感器组成,提供姿态信息,包括横滚角、俯仰角和偏航角。AHRS是一个来自飞机导航的概念。我们用它来描述方向,即姿态。
在介绍我们的方法之前,有必要首先解释为什么确定姿态需要进行融合。事实上,我们的系统现在有三种传感器:陀螺仪、加速器和罗盘(地磁传感器)。
陀螺仪提供围绕各轴的旋转角速度。通过角速率积分计算,我们可以得到旋转角度。如果我们知道初始航向,通过角度就始终能够得到航向姿态。积分将累积陀螺仪的不稳定零偏,这将导致角度误差。此外,来自陀螺仪的高斯分布噪声将积分成一个布朗运动过程,并导致随机游走误差。因此,我们很难长时 间使用陀螺仪,陀螺仪需要定期校准。
加速度计提供每个轴方向的移动加速度。在静态状态下,我们可以得到每个轴与重力加速度之间的角度。由于重力加速度在方向和值上恒定不变,我们可以获得相对于重力方向的航向姿态。然而,该方法使用重力加速度作为参考,因此不能解出围绕重力加速度旋转的角度。
罗盘提供从地磁场投影的每个轴的值。我们可以从每个轴与恒为常数向量的地磁场方向之间的关系推导出角度值。如前一节所述,由于对外部磁场的抗扰性较差,罗盘需要一个低干扰的环境。
从这一解释中,我们可以看到,很难靠一个传感器来找到姿态,我们需要组合使用两个或三个传感器并把信息融合起来。本文用加速度计、陀螺仪和地磁罗盘查找姿态。这种融合也被称为磁、角速率和重力(MARG)系统。
扩展卡尔曼滤波器的设计与传感器融合
有多种方法可以将IMU和罗盘数据融合起来,例如互补滤波器、统计学ARMA滤波器,卡尔曼滤波器等。我们在本文中使用的是扩展卡尔曼滤波器。
首先,我们需要介绍本文中使用的一些定义。
坐标定义
T航向或方向是两个坐标(即坐标系)之间的关系。一个坐标总在变化,另一个坐标保持不变。对于坐标定义方法,我们使用导航坐标和体坐标。与东北地(NED)坐标系或地理方法相反,我们将测量的初始体坐标值定义为导航坐标系,此后该坐标为恒定坐标。从体坐标到导航坐标的映射(投影)矩阵定义为
姿态定义
与欧拉角或方向余弦矩阵(DCM)不同,我们在这里使用四元数,定义为
常用于导航以避免奇异性。
用卡尔曼滤波器更新姿态
我们在本文中使用的运动学方程(即状态转移方程)是非线性微分方程,因此需要使用一个EKF,用于对该微分方程进行一阶近似。对于EKF设计,我们定义
一个1×7向量作为状态变量,其中
为角速率;
为姿态四元数。
一个1×7向量作为观测变量,与状态变量具有相同的分量。
一个7×7矩阵作为状态转移矩阵,其中,A的第一部分是角速率的数字化微分方程,第二部分是数字化四元数更新方程,后者从运动学方程推导而来。
一个7×7矩阵作为观察矩阵。
为误差协方差矩阵,这是一个7×7矩阵,其中e估计向量 x̂真实值xx之间的误差我们在测试中将初始误差设为相对较小的值。该值会自动收敛到一个小值。
R,Q被设为状态转移噪声和观测噪声的协方差矩阵。我们得到它们的初始值,
R0和Q0在保持IMU和罗盘处于静止状态的同时,通过测量陀螺仪和加速器的交流均方根值的平方得到。我们设
R0 = Q0
根据以上定义,卡尔曼滤波器将通过以下五个步骤完成:
步骤1:使用公式3计算卡尔曼增益K
步骤2:计算误差协方差矩阵,P:
步骤3:输出估算状态x̂:
步骤4:更新状态x̂–:
步骤5:更新误差协方差矩阵P–:
该过程可以简单地描述为图4中的框图。
图4. 用于更新姿态的卡尔曼滤波器流程图。
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二极管测量温度的原理解析
由于 制造工艺的特殊性,我们可以利用二极管的伏安特性来测量CPU的温度,它的伏安特性如下图:
众所周知,将PN结用外壳 起来,并加上电极引线就构成了 二极管,简称为二极管。由P区引出的电极为阳极,由N区引出的电极为阴极,如下图所示,
温度对二极管的性能有较大的影响,这是由于半导体材料的特性所致,温度升高时,二极管的正向压降将减小,每增加1oC,正向压降减小约2mV,可以从下图看出,
由半导体理论可以得出,PN结所加端电压u与流过它的电流i的关系为:
其中, Is为反向饱和电流,对于硅材料来说,Is约为10pA;
q为电子的电量,q=1.6*10-9C;
k是玻耳茨曼常数,k=1.38*10-23 J/K;
T为绝对温度,
kT/q可以用UT来代替,则
常温下,即T=300K时,UT约为26mV。
对于足够大的电压,二极管方程可以近似写成:
那么,二极管两端的电压可以推导出为:
一个比较典型的应用例子就是美信公司的MAX1617,它就是通过使得两个不同的电流流过二极管,并比较所产生的电压来测量CPU温度的。
从MAX1617的Functional Block Diagram可以看出,为了测量温度,MAX1617首先使电流iD1流过二极管,然后再使电流iD2流过二极管,所产生的电压分别是uD1和uD2,它们的差为:
因此只要确定了iD1和iD2,那么上式中的电压差就正比于绝对温度了,也就达到了测量温度的目的。
传感器性能如何支持状态监控解决方案
半导体技术和能力的进步为工业应用(特别是状态监控解决方案)检测、测量、解读、分析数据提供了新的机会。基于MEMS技术的新一代传感器与诊断预测应用的先进算法相结合,扩大了测量各种机器和提高能力的机会,有助于高效监控设备,延长正常运行时间,增强过程质量,提升产量。
为了实现这些新能力并获得状态监控的益处,新解决方案必须准确、可靠、稳健,以便实时监控能够扩展到对潜在设备故障的基本检测之外,提供富有洞察力和可操作的信息。新一代技术的性能与系统级洞察力相结合,有助于人们更深入地了解解决这些挑战所需的应用和要求。
振动是机器诊断的关键要素之一,已被可靠地运用于监控各种工业应用中的最关键设备。有大量文献来支持实现高级振动监控解决方案所需的各种诊断和预测能力。但是,关于振动传感器性能参数(如带宽和噪声密度)与最终应用故障诊断能力之间关系的文献则不是很多。本文介绍工业自动化应用中的主要机器故障类型,并确定了与特定故障相关的振动传感器关键性能参数。
下面重点介绍几种常见故障类型及其特性,以便深入了解开发状态监控解决方案时必须考虑的一些关键系统要求。所述故障类型包括但不限于不平衡、未对准、齿轮故障和滚动轴承缺陷。
不平衡
什么是不平衡,什么原因导致不平衡?
不平衡是指质量分布不均匀,会导致载荷使质心偏离旋转中心。系统不平衡可归因于安装不当(例如联轴器偏心)、系统设计错误、部件故障,甚至碎屑或其他污染物的累积。举例来说,大多数感应电机内置的散热风扇可能由于灰尘和油脂的不均匀积聚或扇叶损坏而变得不平衡。
为什么不平衡系统是一个问题?
不平衡系统会产生过大振动,这些振动会机械耦合到系统内的其他部件,如轴承、联轴器和负载,进而可能导致处于良好运行状态的部件加速劣化。
如何检测和诊断不平衡
整体系统振动增加可能表明存在由不平衡系统引起的潜在故障,但振动增加的根本原因需要通过频域分析来诊断。不平衡系统以系统的旋转速率(通常称为1×)产生一个信号,其幅度与旋转速率的平方成比例,F = m×w2。1×分量在频域中通常总是存在,因此,通过测量1x和谐波的幅度可以识别不平衡系统。如果1×的幅度高于基线测量且谐波远小于1×,则很可能存在不平衡系统。水平和垂直相移振动分量也可能出现在不平衡系统中1。
诊断不平衡系统时须考虑哪些系统规格?
噪声必须很低,以便降低传感器的影响并支持检测由不平衡系统产生的小信号。这对于传感器、信号调理和采集平台非常重要。
为了检测微小的不平衡,采集系统需要有足够高的分辨率来提取信号(尤其是基线信号)。
另外还需要足够的带宽来捕获充分的信息(不光是旋转速率),以提高诊断的准确性和可靠性。1×谐波可能受其他系统故障的影响,例如未对准或机械松动,因此分析旋转速率(或1×频率)的谐波可以帮助区分系统噪声和其他潜在故障1。用于慢速旋转机器,基本旋转速率可能远低于10 rpm,这意味着传感器的低频响应对于捕获基本旋转速率至关重要。ADI公司的MEMS传感器技术可以检测低至直流的信号,并能够测量较慢的旋转设备,同时还能测量宽带宽,以获得通常与轴承和齿轮箱缺陷相关的更高频率内容。
图1.旋转速率或1X频率的幅度增加可能意味着存在不平衡系统。
未对准
什么是未对准,什么原因导致未对准?
顾名思义,当两根旋转轴未对准时,就会发生系统未对准现象。图2显示了一个理想的系统,其中从电机开始对准,然后是轴、联轴器,一直到负载(本例中是泵)。
图2.理想的对准系统
未对准可以在平行方向和角度方向上发生,也可以是两者的组合(参见图3)。当两根轴在水平或垂直方向上错位时,称为平行未对准。当其中一根轴与另一根轴成一个角度时,称为角度未对准2。
图3.不同未对准示例,包括(a)角度、(b)平行或两者的组合。
为什么未对准是一个问题?
未对准误差可能会迫使部件在高于最初设计能力的应力或负载下工作,从而影响更大的系统,最终可能导致过早失效。
如何检测和诊断未对准
未对准误差通常表现为系统旋转速率的二次谐波,称为2×。2x分量在频率响应中不一定存在,但当它存在时,其与1x的幅度关系可用来确定是否存在未对准。增加的对准误差可以将谐波激励到10×,具体取决于未对准的类型、测量位置和方向信息1。图4突出显示与潜在未对准故障相关的特征。
图4.不断增加的2×谐波加上不断增加的更高次谐波,表明可能存在未对准现象。
诊断未对准系统时须考虑哪些系统规格?
为了检测细小的未对准,需要低噪声和足够高的分辨率。机器类型、系统和工艺要求、旋转速率决定了允许的未对准容差。
另外还需要足够的带宽来捕获充分的频率范围,以提高诊断的准确性和可靠性。1×谐波可能受其他系统故障的影响,例如未对准,因此分析1×频率的谐波有助于区分其他系统故障。这尤其适合于较高转速的机器。例如,为了准确可靠地检测不平衡,转速超过10,000 rpm的机器(机床等)通常需要2 kHz以上的高质量信息。
系统相位与方向性振动信息相结合,可进一步改善对未对准误差的诊断。测量机器上不同点的振动并确定相位测量值之间或整个系统内的差异,有助于深入了解未对准是角度、平行还是两种未对准类型的组合1。
滚动元件轴承缺陷
什么是滚动元件轴承缺陷,什么原因导致这些缺陷?
滚动元件轴承缺陷通常是机械引起的应力或润滑问题的假象,这些问题在轴承的机械部件内产生小裂纹或缺陷,导致振动增加。图5提供了滚动元件轴承的一些示例,并显示了若干可能发生的缺陷。
图5.(上)滚动元件轴承和(下)润滑与放电电流缺陷的示例
为什么滚动元件轴承故障是一个问题?
滚动元件轴承几乎在所有类型的旋转机械上都会使用,从大型涡轮机到慢速旋转电机,从相对简单的泵和风扇到高速CNC主轴。轴承缺陷可能是润滑污染(图5)、安装不当、高频放电电流(图5)或系统负载增加的迹象。故障可能导致灾难性的系统损坏,并对其他系统部件产生重大影响。
如何检测和诊断滚动元件轴承故障?
有多种技术可用来诊断轴承故障,并且由于轴承设计背后的物理特性,每个轴承的缺陷频率可以根据轴承几何形状、旋转速度和缺陷类型来计算,这有助于诊断故障。轴承缺陷频率如图6所示。
对特定机器或系统的振动数据的分析,常常依赖于时域和频域分析的结合。时域分析可用来检测系统振动水平整体增加的趋势。但是,这种分析包含的诊断信息非常少。频域分析可提高诊断洞察力,但由于其他系统振动的影响,确定故障频率可能很复杂。
对于轴承缺陷的早期诊断,使用缺陷频率的谐波可识别早期或刚出现的故障,从而在灾难性故障发生之前对其进行监控和维护。为了检测、诊断、了解轴承故障的系统影响,包络检测(如图7所示)等技术与频域中的频谱分析相结合,通常可提供更具洞察力的信息。
诊断滚动元件轴承故障时须考虑哪些系统规格?
低噪声和足够高的分辨率对于早期轴承缺陷检测至关重要。在缺陷刚刚出现时,缺陷特征的幅度通常很低。由于设计容差,轴承固有的机械滑动会将幅度信息传播到轴承频率响应中的多个仓,从而进一步降低振动幅度,因此要求低噪声以便较早地检测到信号2。
带宽对于轴承缺陷的早期检测至关重要。在旋转期间,每次撞击缺陷时,都会产生包含高频内容的脉冲(参见图7)。对轴承缺陷频率(而非旋转速率)的谐波进行监测可发现这些早期故障。由于轴承缺陷频率与旋转速率之间的关系,这些早期特征可以在数千赫兹范围内出现,并延伸到10 kHz到20 kHz范围之外2。即使是低速设备,轴承缺陷的固有性质也要求较宽带宽以便及早检测到缺陷,避免系统谐振和系统噪声(会影响较低频段)的影响3。
动态范围对于轴承缺陷监测也很重要,因为系统负载和缺陷可能影响系统所经受的振动。负载增加会导致作用在轴承和缺陷上的力增加。轴承缺陷也会产生冲击,激发结构谐振,放大系统和传感器所经受的振动2。随着机器在停止/启动情况下或正常运行期间的速度上升和下降,变化的速度会为系统谐振激发创造潜在的机会,导致更高幅度的振动4。传感器的饱和可能导致信息丢失、误诊断,在某些技术的情况下甚至会损坏传感器元件。
图6.轴承缺陷频率取决于轴承类型、几何形状和旋转速率。
图7.诸如包络检测之类的技术可以从宽带宽振动数据中提取轴承早期缺陷特征。
齿轮缺陷
什么是齿轮缺陷,什么原因导致齿轮缺陷?
齿轮故障通常发生在齿轮机构的齿节中,原因有疲劳、剥落或点蚀等。其表现为齿根出现裂缝或齿面上有金属被削除。造成的原因有磨损、过载、润滑不良和齿隙,偶尔也会因为安装不当或制造缺陷而引起5。
为什么齿轮故障是一个问题?
齿轮是许多工业应用中动力传递的主要元件,承受着相当大的应力和载荷。齿轮的健康状况对整个机械系统的正常运行至关重要。可再生能源领域有一个众所周知的例子,造成风力涡轮机停机(以及相应的收入流失)的最大因素是主动力系统中多级齿轮箱的失效5。类似的考量也适用于工业应用。
如何检测和诊断齿轮故障?
由于难以将振动传感器安装在故障附近,以及系统内多种机械激励引起的相当大背景噪声的存在,齿轮故障的检测很棘手。在更复杂的齿轮箱系统中尤其如此,其中可能有多个旋转频率、齿轮比和啮合频率6。因此,检测齿轮故障可能要采用多种互补的方法,包括声发射分析、电流特征分析和油渣分析。
在振动分析方面,加速度计通常安装在齿轮箱壳体上,主要振动模式是轴向振动7。健康齿轮产生的振动特征的频率是所谓齿轮啮合频率,等于轴频率和齿轮齿数的乘积。通常还存在一些与制造和组装容差相关的调制边带。健康齿轮的这些情况如图8所示。当发生齿裂纹之类的局部故障时,每次旋转中的振动信号将包括系统对相对低能级的短时冲击的机械响应。这通常是低幅度宽带信号,一般被认为是非周期性和非静态的7,8。
图8.健康齿轮的频谱,曲轴转速为~1000 rpm,齿轮转速为~290 rpm,齿轮齿数为24。
由于这些特性,仅凭标准频域技术并不能精确识别齿轮故障。由于冲击能量包含在边带调制中,其中还可能包含来自其他齿轮对和机械部件的能量,因此频谱分析可能无法检测早期齿轮故障。时域技术(例如时间同步平均)或混合域方法(例如子波分析和包络解调)一般更合适9。
诊断齿轮故障时须考虑哪些系统规格?
一般来说,宽带宽对齿轮故障检测非常重要,因为齿轮齿数在频域中是乘数。即使对于相对低速的系统,所需的检测频率范围也会快速上升到数kHz区域。此外,局部故障进一步扩展了带宽要求。
出于多种原因,分辨率和低噪声极其关键。将振动传感器安装在特定故障区域附近是很困难的,这意味着机械系统可能会使振动信号发生较高程度的衰减,因此能够检测低能量信号至关重要。此外,由于信号不是静态周期信号,因此不能依赖于从高本底噪声中提取低幅度信号的标准FFT技术,传感器本身的本底噪声必须很低。在混合了不同元件的多个振动特征的齿轮箱环境中尤其如此。除了这些考虑因素之外,早期检测的重要性不仅仅是出于资产保护的原因,还出于信号调理的原因。已经证明,单齿断裂故障的情况与两个或更多齿断裂的故障情况相比,前者的振动严重程度可能更高,这意味着在早期进行检测可能相对更容易。
结语
虽然常见,但不平衡、未对准、滚动元件轴承缺陷和齿轮齿节故障只是高性能振动传感器可以检测和诊断的许多故障类型中的几种。更高传感器性能与适当的系统级考量相结合,有助于实现新一代状态监控解决方案,让人们更深入了解各种工业设备和应用的机械运作。这些解决方案将改变维护的执行方式和机器的运行方式,最终减少停机时间,提高效率,并使下一代设备具备新能力。
表1.对每个传感器参数的要求
对于表1,一般认为低带宽小于1 kHz,中带宽介于1 kHz到5 kHz之间,高带宽大于5 kHz。低噪声密度大于1 mg/√Hz,中等噪声密度介于100 μg/√Hz到1 mg/√Hz之间,高噪声密度小于100 μg/√Hz。低动态范围小于5 g,中等动态范围在5 g到20 g之间,高动态范围大于20 g。
选择最佳的振动传感器来进行风轮机状态监控
据保守估计,目前全球至少安装了25万台风轮机。未来四年里,全球风轮机市场预计将增长278 GW的陆上容量、44.3 Gw的海上容 量。1 这相当于至少100,000台3 MW的风轮机。随着可再生能源呈现这种增长,加上国家电网的电力投入,风轮机(WT)装置的可靠运行已成为工业和政府结构着重研究的课题。对WT可靠性的量化研究显示,可靠性随时间不断提升。例如,2016年美国国家可再生能源实验室报告2 显示,在2007年至2013年间,包括变速箱在内的大多数WT子系统的可靠性都得到了提高,变速箱停机时间缩短了7倍。但是,在2018年,变速箱仍然是三大常见故障点之一,且材料成本最高。2,3 变速箱每次故障的平均成本最高,一次大型更换平均花费€230,000。4
变速箱组件的可靠性相对较差,因此需要重点对齿轮、轴承和轴实施状态监控。除了变速箱之外,转子叶片和发电机是WT系统中 故障率最高的组件。5,6 目前商用风轮机状态监控系统有很多,其中大部分使用振动传感器来实施变速箱分析。目前已经有一些 商用的转子叶片监控系统 7 ,但这个领域尚待继续研究。大量相关资料支持在风轮机中使用振动监控系统,包括详细调查和分 析各种系统的优势。8 但很少有资料会介绍风轮机应用对振动传感器的要求。本文从系统角度,提供关于风轮机组件、故障统计、 常见故障类型和故障数据收集方法等的见解。本文从WT组件上的常见故障入手,讨论振动传感器要求,例如带宽、测量范围和噪声密度等。
系统组件、故障和传感器要求
图1和图2显示风轮机系统的主要组件,并提供风轮机变速箱的详细结构。下面几节将重点介绍变速箱、叶片和塔架对状态监 控的要求,重点介绍振动传感器。对于其他系统,例如偏航驱动、机械刹车和发电机,我们一般不使用振动传感器进行监控,而是监控扭矩、温度、润滑油参数和电信号。
图1. 风轮机系统组件
图2. 变速箱的结构
变速箱
风轮机变速箱将机械能从低转速的转子轮毂传输到高速发电机。同时,WT变速箱承受着不同风速带来的交替载荷,以及频 繁制动导致的瞬变脉冲。变速箱包括一个低速转子轴和主轴承,在风力驱动转子叶片时以0 rpm至20 rpm(不到0.3 Hz)的转速运 行。要捕获不断增加的振动信号,需要振动传感器使用直流电运行。行业认证指南特别指出,振动传感器的性能需要达到0.1 Hz。9 变速箱的高速轴通常以3200 rpm (53 Hz)的转速运行。为了提供足够带宽来捕捉轴承和齿轮故障的谐波,推荐低速和高速轴振动传感器的性能达到10 kHz及以上。9 这是因为无论转速多大,轴承谐振一般都在几千赫范围内。10
到目前为止,轴承故障是引发变速箱故障的最大原因。一些研究表明,轴承故障是引发灾难性齿轮故障的根本原因。 11 当高速轴上的后轴承失效时,高速轴发生倾斜,造成中间(中部)轴齿轮的传输不均。在这种情况下,齿轮的接触齿极易发生故障,如图3所示。
图3. 中轴齿轮断齿
轴承润滑(油)不足是导致主轴轴承故障的主要原因。可用的解决方案(例如SKF NoWear)包括特殊轴承涂层, 12 可将缺油运行时间提高6倍以上。
即使采用特殊的轴承涂层和其他变速箱改进方法,我们仍然需要使用合适的振动传感器来监控变速箱的主要轴承和高速轴承。振 动传感器的本底噪声需要足够低,以便能够检测到早期振动幅度(g范围)较低的轴承故障。较老的MEMS技术,例如ADXL001 ,其本底噪声为4 mg/√Hz,足以捕捉轴承外环的故障。13 图4显示,外环故障先出现约0.055 g的频率峰值,且轴承表现良好,从噪声密度角度来看,本底噪声低于2 mg/√Hz。参考的13数据采集系统的过程增益导致噪声大幅降低,因此测量得出2 mg/√Hz本底噪声。只有在DAQ 系统实现了足够的过程增益,且噪声为随机的情况下,才适合使用本底噪声为4 mg/√Hz的传感器。一般情况下,最好使用本底噪声 为100 µg/√Hz至200 µg/√Hz的振动传感器,而不是基于过程增益,后者只有在噪声为随机且不相关的情况下适用。
本底噪声在100 µg/√Hz至200 µg/√Hz之间的传感器在捕捉正常的轴承运行状况方面表现出色,在捕捉mg/√Hz范围内的早期故障时则 表现卓异。事实上,使用本底噪声为100 µg/√Hz的MEMS传感器甚至能够更早检测出轴承故障。
图4. 使用MEMS加速度计ADXL001测量轴承外环的故障
在不到0.1 g时,显示初始轴承损坏,而在达到1 g时,通常表示深度 轴承损坏,这会触发维护。 14 图5显示,当振动幅值超过6 g时,需维护变速箱和更换轴承。如前所述,轴承故障频率会在更高频率下 发生。在更高频率下实施测量需要使用g范围规格更大的传感器。这是因为测得的加速度重力值与频率成比例。因此,与在低频率下 相比,在更高频率下,相同的少量故障位移会导致更高的重力范围。一般指定在50 g至200 g时使用测量范围高达10 kHz、更高带宽的传感 器,尤其指定适用于风轮机应用.由于结构冲击或突然的机械断裂,振动传感器也需要涵盖冲击载荷工况。因此,一般将典型的商用振动监控系统的满量程定为至少为50 g至100 g。
图5. 振动幅度为6 g时的轴承位移
对于风轮机主轴承,要求至少使用一个单轴振动传感器,推荐使用两个,并在轴向和径向上测量。 9 轴承环上的轴向开裂可能使轴 承寿命缩短至仅一到两年。15
由于变速箱本身很复杂,如图2所示,所以建议使用至少6个振动传感器来实施状态监控。 9 在选择传感器的数量和位置时,应确保能够可靠测量所有齿轮啮合和缺陷/转动频率。监控变速箱的 低速级时,需要使用一个单轴传感器,放置在尽可能靠近环形齿轮的位置。监控变速箱的中间和高速级时,需要在中心齿轮、 中间轴和高速轴位置使用一个单轴传感器。高速和中速轴承内环的轴向开裂已成为影响风轮机变速箱寿命的主要原因。15
对于变速箱监控,未来要改善的状态监控领域包括无线振动监控系统的采用,但持续研究才能持续为这些解决方案提供支持。8
转子叶片
风轮机的转子叶片和轮毂组件在低速下捕捉风并传输扭矩。导致叶片故障的主要原因包括极端风荷载、结冰或雷电等环境 影响,以及不平衡。这些因素导致断裂和边缘开裂,以及径节系统故障。目前只有少量商用振动监控系统,可以分布在叶片外部和内部。 8 已经使用MEMS振动传感器在叶片上开展大量学术研究,比如Cooperman和Martinez的工作, 16 其中还包括陀螺仪和磁力仪。我们使用这些传感器的联合输出来确定风轮机叶片的方向和变形。相比之下,很少有商用振动监控系 Weidmuller BLADEcontrol®,17 ,它使用每个转子叶片内的振动传感器来测量每个叶片的自动振动行为的变化。BL ADEcontrol系统主要用于检测引起涡轮过度振动的转子叶片上的极端结冰状况。
一般来说,大型风轮机叶片(即直径40米以上的叶片)的首级固有频率在0.5 Hz至15 Hz之间。 18 对涡轮叶片 18 上的无线振动监控系统的可行性研究显示,因振动激励导致的叶片频率响应远高于基频。其他研究 19 表明,由叶片边缘变形引起的叶片频率与叶片扭转变形引起的叶片频率之间有显著差异。叶片边缘变形的固有频率在0.5 Hz至30 Hz之间,叶片扭转变形的固有频率高达700 Hz。用振动传感器测量基频以外的频率需要更大的带宽。DNVGL状态监控规范认证9建议对转子叶片使用振动传感器,它能够测量0.1 Hz至≥10 kHz的频率范围,其中一个传感器放在转子轴上,另一个放在横向方向上。振动传感器在转子叶片上可以实现高频率测量范围,它也必须具备至少50 g的大幅度测量范围,与变速箱轴承的要求类似。
带风机的塔
风轮机塔为风机外壳和转子叶片总成提供结构支撑。塔身会遭受冲击损坏,导致塔出现倾斜。塔倾斜之后,叶片与风向之间无法保持最佳角度。测量倾斜度需要使用操作功率可以低至0 Hz的传感器,如此在零风条件下,也可以检测到倾斜。
基座部分的结构破坏会导致塔摇晃。塔摇晃监控集成在一些涡轮状态监控系统中,与变速箱振动监控相比,可以商用的选项并不多。 8 Scaime状态监控系统 20 使用加速度计、位移传感器、应变传感器和温度传感器来监控叶片、塔和基座的状况。根据DNVGL规范,Scaime加速度计的满量程范围为±2 g, 20 监控频率范围为0.1 Hz至100 Hz。 9如前所述,在静态条件下(无风力),当塔架结构发生故障导致倾斜时,频率的最低限值降低至0 Hz。要实施倾斜测量,需要使用具有良好的直流稳定性能的传感器。MEMS传感器,例如ADXL355采 用气密封装,可以实现行业领先的0 g失调稳定性。
研究 21 证实,最小±2 g范围的振动传感器足以对塔实施监控。在正常运行模式下,25 mps的最大风速可产生小于1 g的加速度重力电平。事实上,在"基于现场测量和有限元分析的风轮机塔基础系统可识别应力状态" 21 研究中,额定风速为2 mps到25 mps,风轮机会在风速为25 mps时关断(停用)。
总结
表1基于风轮机应用需求提供振动传感器的需求摘要。DNVGL状态监控规范认证中给出了传感器的数量、测量方向和频率范围。 9 如 前所述,0 Hz性能对于监控塔架的结构问题非常重要。表1还根据本文提供的现场研究和测量总结了合适的幅度范围和噪声密度。
故障数据收集方法
所有大规模实体WT都有标准的监控控制和数据采集(SCADA)系统,主要用于实施参数监控。监控参数的示例包括变速箱轴承温度和润滑、主动功率输出和相电流。一些参考资料 6 讨论使用SCADA数据进行风轮机状态监控,以检测趋势。英国杜伦大学的一项调查 7 列出了多达10个商用状态监控系统,这些系统可以适配并与使用标准协议的现有SCADA系统完全集成。GE Energy ADAPT.Wind就是这样一个示例。 22 对未来技术趋势的广泛调查 7 显示,在风轮机上安装振动监控系统是一个明显的倾向。
用于风轮机状态监控的合适的振动传感器
在等于或低于0.3 Hz时,压电振动技术难以或无法捕获振动特征。这意味着无法对低速WT部件,例如转子叶片、主轴承、低速变速箱,塔等实施正常监控。基于MEMS的传感器的性能可以低至0 Hz,可以捕捉所有主要风轮机组件中的关键故障。这为客户提供了用 于WT的单一振动传感器解决方案,仅使用MEMS来测量从0 Hz到高达10 kHz及以上的故障。
除了能够捕捉所有关键故障之外,MEMS还具有以下优点:
宽重力测量范围和超低的µg/√Hz噪声密度,可以轻松满足表1中给出的要求。
MEMS具有内置自测(BIST)功能。系统操作员无需访问WT来测试/确保传感器正确运行,可以节约成本。相比之下,压电技术不具备BIST功能。
与基于压电的解决方案相比,MEMS接口在数据接口和电源供应方面更加灵活。在将高阻抗压电传感器输出解译到长电缆 时,可用的选项有限。最常采用的是双线IEPE接口,使用第二根接地线通过共享电源/数据线为压电传感器供电。IEPE使用与压电解决方案匹配的放大器来提供低阻抗电缆驱动解决方案。IEPE接口解决方案可以使用MEMS传感器,但MEMS传感器也能与使用现场总线(RS-485、CAN)或基于以太网的网络操作的现有系统轻松集成。这是因为MEMS传感器可以提供模拟输出或数字输出(SPI、IC),并轻松传输至其他协议。
环保性能:WT通常在-40˚C到+55˚C的温度下运行,而MEMS器件很容易满足这一要求。
与基于压电的传感器相比,MEMS在长时间使用时具有更好的灵敏度和线性度。ADI加速度计的非线性程度很低,通常可以 忽略不计。例如, ADXL1001 MEMS加速度计在满量程范围内具有小于0.025%的典型非线性规格。相比之下,对基于压电传感器的标准化测量的学术研究显示,非线性度为0.5%或更低。23
如今可用的基于MEMS的振动传感器和解决方案
传感器
使用 ADXL1002、 ADXL1003、 ADXL1005、 和 ADcmXL3021 MEMS传感器(如图2 所示)可以轻松满足风轮机应用的振动监控对带宽、范围和噪 声密度的要求。 ADXL355 和 ADXL357 也适合用于实施风轮机塔监控, 具有较低的带宽和范围测量性能。ADXL355/ADXL357具有良好的直流稳定性,这对于测量风轮机塔的倾斜度非常重要。ADXL355/ ADXL357的气密封装保证了良好的长期稳定性。在10年使用寿命中,ADXL355的重复性在±3.5 mg以内,为倾斜测量提供了高度精准的 传感器。
风轮机状态监控解决方案
无线
ADI提供一套完整的验证参考设计、评估系统和即插即用机器健康传感器模块,以加速客户的设计进度。图6显示ADI无线振动监控评估平台。 该系统解决方案整合了机械附件、硬件、固件和PC软件,可以快速部署和评估单轴振动监测解决方案。该模块可以通过磁性方式或螺柱直接连接到电机或固定装置。作为基于状态的监控(CbM)系统的一部分,它也可以与同一无线Mesh网络上的其他模块组合使用,以提供具有多个传感器节点的范围更广的图像。
图6. 无线振动监控评估平台
CbM硬件信号链包含一个安装在模块底座上的单轴ADXL1002加 速度计。将ADXL1002的输出读入 ADuCM4050低功耗微控制器,并在此对其进行缓冲,转换至频域并传输至SmartMesh® IP终端。将ADXL1002的输出从SmartMesh芯片无线传输到SmartMesh IP管理器。管理器连接到PC,可以进行可视化处理和数据保存。数据显示为原始时域数据和FFT数据。还提供了有关时间汇总数据的其他摘要统计信息。提供了PC端GUI的完整Python®代码以及部署于模块上的C语言固件,以便客户修改。
有线
ADI的 Pioneer 1有线CbM评估平台 为 ADcmXL3021 三轴振动传感器提 供工业有线链接解决方案。CbM硬件信号链由三轴ADcmXL3021加速度计和Hirose flex PCB连接器组成。带有SPI和中断输出的ADcmXL3021 Hirose连接器与接口PCB相连,通过数米长的电缆将发送至RS-485物理层的SPI转化发送至远程主控制器板。SPI到RS-485 物理层的转换可以使用隔离或非隔离的接口PCB实现,其中包括 iCoupler® 隔离 (ADuM5401/ADuM110N)和RS-485/RS-422收发器(ADM4168E/ADM3066E)。该解决方案通过一根标准电缆将电能和数据结合在一起,从而降低了远程MEMS传感器节点的电缆和连接器成本。专用软件GUI可以简单配置ADcmXL3021器件,并在长电缆上捕捉振动数据。GUI软件将数据可视化显示为原始时间域或FFT波形。
图7. 有线振动监控评估平台
结论
本文证明基于MEMS的传感器可以测量风轮机的关键系统中的所有关键故障。MEMS传感器的带宽、测量范围、直流稳定性和噪声 密度均妥善指定,在风轮机应用中具有出色性能。
MEMS内置自测(BIST)、灵活的模拟/数字接口,以及长时间使用过程中的出色的灵敏度/线性度,这是MEMS传感器成为最佳风轮机 状态监控解决方案的另外一些原因。基于振动检测早期故障的维护系统是一项现代技术,可以防止整个风轮机出现成本高昂的停机。
转自EETOP
收起阅读 »上拉电阻与下拉电阻的解释
百度一下上拉电阻与下拉电阻,一堆一堆的解释就出来了,不过,好像没有一个解释的通熟易懂的,可能是写解释的人水平太高了,说的话小白听不懂。
我来给你来点通熟易懂的解释吧。
上拉电阻与下拉电阻用在什么场合?
答:用在数字电路中,存在高低电平的场合。
上拉电阻与下拉电阻怎么接线?
上拉电阻:电阻一端接VCC,一端接逻辑电平接入引脚(如单片机引脚)
下拉电阻:电阻一端接GND,一端接逻辑电平接入引脚(如单片机引脚)
如上图,R13和R14,一端接到了3.3V,一端通过J17连接到单片机引脚,这两个电阻就是上拉电阻。
如上图,R18的一端连接到了GND,一端连接到了单片机的引脚(只不过是串了一个电阻后连接到了单片机引脚)。所以这个就是下拉电阻。
上拉电阻和下拉电阻有什么用?
提高驱动能力:
例如,用单片机输出高电平,但由于后续电路的影响,输出的高电平不高,就是达不到VCC,影响电路工作。所以要接上拉电阻。下拉电阻情况相反,让单片机引脚输出低电平,结果由于后续电路影响输出的低电平达不到GND,所以接个下拉电阻。
在单片机引脚电平不定的时候,让后面有一个稳定的电平:
例如上面接下拉电阻的情况下,在单片机刚上电的时候,电平是不定的,还有就是如果你连接的单片机在上电以后,单片机引脚是输入引脚而不是输出引脚,那这时候的单片机电平也是不定的,R18的作用就是如果前面的单片机引脚电平不定的话,强制让电平保持在低电平。
再这么解释一下吧,如果IE_DATA那个地方,不连接任何引脚,那么由于R18的下拉作用,IE_DATA就是低电平,所以三极管就不会导通。
转自瑞生网
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