计量器具校正九江-CNAS检测机构

计量器具校正CNAS检测机构我们选用的PLC为台达公司的DVP32EH，附加8路AD和DA模块，使用Delta_ WPLSoft_ V2.33软件编写PLC控制程序，程序内容包括PLC对高低温试验装置各个组件例如抽气泵、阀门、加热关等的逻辑控制，数据的读出和写人以及其他相关功能。

数控机床在运行过程中，其精度会产生一定误差，正确地运用激光干涉仪，并进行科学地分析，可有效提高数控机床的精度。数控机床是数字控制机床的简称，是一种装有程序控制系统的自动化机床。其较好地解决了复杂、精密、小批量、多品种的零件问题，是一种柔性的、能的自动化机床，代表了现代机床控制技术的发展方向，是一种典型的机电一体化产品。机床工具行业作为 基础性和战略性产业，在"十二五"规划中，已明确将自主创新战略作为 主要的一个组成部分，着重强调了要以技术创新工程来支撑和引领行业发展。

3、传感器的仪器校准实验

(1) 仪器校准实验过程

传感器的校准实验是为了测试高温微压力传感器在不同温度环境下，尤其是在高温环境下能否保持较高的测量精度和重复性，进而根据实验数据对传感器进行仪器校准，使得传感器能够在温度变化的环境下保持较高的测量精度和测量重复性。

仪器校准实验按照校准原理可分为以下环节:①测试传感器在不同温度下的压力敏感性能;②测试传感器输出与环境温度之间的关系，并以此对传感器进行校准，对温度的影响作出补偿;③压力、温度复合加载试验，测试校准后的传感器能否满足实际的应用需求。
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差分测量在进行时差或传输延迟的测量时，请确保使用的是同样长度的两个探头。电缆的传输延迟大约为1.5ns/ft。电缆长度不一样会给你带来麻烦。，使用一根3英尺和一根6英尺长的电缆示波器探头测量传输延迟，电缆长度差会造成大约4.5纳秒(ns)的误差，当要分辨以1ns为单位的测量时，这是相当大的误差。尽管以上这些提示和技巧单个看上去并不值得注意，但合在一起就能显著提高测量的度。即使您在测量中只用了其中几个方法但它们仍能确保您每次进入实验室都能得到快速而可靠的测量结果。

如果不符合要求则需要重新校准，结果仍不理想则表明传感器自身存在缺陷，需要进一步优化设计。

由上述可知，传感器的校准需要大量的实验，受篇幅所限在此不多赘述，故这里只测试传感器在不同温度下的压力敏感性能，目的是验证该仪器校准实验系统是否达到期望的使用要求。

(2) 实验结果

调节载荷室温度至30℃，保持温度恒定的同时逐步增大压力，记录反射光波长，反复测量3次;提高载荷室腔内温度至250℃，重复上述实验。实验数据如表1所示。

经过计算，在30℃温度环境下，传感器非线性为1.77%，重复性 高温环境下，传感器非线性为3.05%，重复性为2.07，综合精度为5.12%。以上结果表明，温度升高对实验传感器的输出有较明显的影响，整体性能也有所降低。此外，通过此次仪器校准实验，很好地验证了该校准实验系统的使用性能，在实验过程中，载荷室内温度能长时间稳定在设定值±2℃的范围内，压力调节方便可靠，能较快地达到设定气压值，并稳定在设定值10.2Pa的范围内。
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在产品功能上，将所有软硬件资源面向电源测试需求深度优化。在产品设计的时候我们坚守两个理念：：围绕电源测试的需求深度优化；克制：去除电源测试不关注的通用功能避免冗余。为什么要选择“电源行业”去版示波器？首先，示波器是电源工程师的必备调试工具，在整个工业研发领域占比，因此电源工程师的需求代表了研发工程师对示波器的主流需求。其次，通用示波器电源测试不仅资源冗余，同时没有标配专业的电源分析软件。

综上所述，该仪器校准实验系统使此次校准实验进行顺利，很好地满足了实际需求，达到了设计要求。

4、结束语

通过分析高温光纤微压力传感器的测量结构和仪器校准原理，设计了一套基于高低温试验装置和上位机人机软件的校准实验系统，在地面实验室模拟了传感器实际测压环境，实现了传感器在高温微小压力环境下的校准。实验结果表明，该仪器校准实验系统能很好地满足测试需求，是一个稳定可靠、安全便捷的测试，为下一步传感器的仪器校准工作了保障。

计量器具校正九江-CNAS检测机构示波器的采样根据Nyquist采样定理，当对一个频率为f的带限信号进行采样时，采样频率SF必须大于f的两倍以上才能确保从采样值完全重构原来的信号。这里，f称为Nyquist频率，2f为Nyquist采样率。对于正弦波，每个周期至少需要两次以上的采样才能保证数字化后的脉冲序列能较为准确的还原原始波形。如果采样率低于Nyquist采样率则会导致混迭（Aliasing）现象。采样率SF2f，混迭失真和显示的波形看上去非常相似，但是频率测量的结果却相差很大，究竟哪一个是正确的？仔细观察我们会发现中触发位置和触发电平没有对应起来，而且采样率只有250MS/s，中使用了20GS/s的采样率，可以确定，显示的波形欺骗了我们，这即是一例采样率过低导致的混迭（Aliasing）给我们造成的像。