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世通仪器关于高温微压力传感器校准实的研究

在航天领域，常常需要在恶劣环境下实时测量环境的各种相关参量，其中就包括微小压力测量。由于测试工作处于高温、高热流、强电磁干扰、剧烈振动等恶劣的条件下，并且待测压力微小，此外还要求小型化、低功耗，故而传统的硅微压力传感器已难以满足测试需求。

RS485接口标准特点：RS-485的电气特性：逻辑"1"以两线间的电压差为+（2-6）V表示；逻辑"0"以两线间的电压差为-（2-6）V表示。接口信号电平比RS-232-C降低了，就不易损坏接口电路的芯片，且该电平与TTL电平兼容，可方便与TTL电路连接。RS-485的数据传输速率为10MbpsRS-485接口是采用平衡驱动器和差分接收器的组合，抗共模干能力增强，即抗噪声干扰性好。
相比之下光纤压力传感器有着无可比拟的优势:测量精度高、抗电磁干扰能力良好、绝缘性能好、性能稳定等，因此光纤压力传感器*接近测试需求。F-P光纤压力传感器更是以极高的测量灵敏度和精度、成熟的微压测量技术成为*，且只需在探头结构上辅以耐高温技术手段，使其能够适应高温环境，即能*终满足测试的要求。

高温微压力传感器基于F-P干涉敏感原理，使用耐高温材料外壳和支撑架，部件连接采用固体焊接等耐高温工艺，实现了在无引压管情况下对800℃高温介质微小压力的直接测量，并且通过对性敏感组件等易损件采取专门的限位、加固措施，提高了抗冲击、振动能力。
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众所周知，Linux内核是使用make命令来配置并编译的，那必然少不了Makefile。如此复杂、庞大的内核源码绝不可能使用一个或几个Makefile文件来完成配置编译，而是需要一套同样复杂、庞大，且为Linux内核的Makefile系统。尽管这是一个复杂的系统，但对绝大部分内核发者来说只需要知道如何使用，而无需了解其中的细节。她对绝大部分内核发者基本上是透明的，隐藏了大部分实现细节，有效地降低了发者的负担，能使其能专注于内核发，而不至于花费时间和精力在编译过程上。
为了在地面实验室模拟传感器的实际测量环境，我们设计了一种适用于高温微压力传感器的仪器校准实验系统，通过高低温真空试验装置和人机软件的结合，为仪器校准了一个稳定可靠、安全便捷的实验。

1、传感器测量原理

(1) 微压力测量原理

高温微压力传感器采用的是F-P干涉敏感原理，根据Fabry-Perot共振效应，F-P共振腔反射光的波长变化与两反射面之间的距离呈函数关系。如图1所示，为传感器原理示意图，感压反射面及其支撑膜片和静止反射面就构成了一个完整的F-P共振式压力敏感结构。根据薄膜性形变原理，压力敏感膜片在外界压力的作用下发生形变，从而改变F-P腔腔长，引起干涉谱变化，通过测量干涉光谱，即可得到作用在压力敏感膜上的压力变化，从而达到测量压力的目的。该结构的特点是灵敏度极高，可感受两个镜面之间纳米级的位移变化，可满足500 Pa微小压力的测量需要。

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磁光玻璃光学电流传感器的难点之一是光学元件与磁光玻璃的封装，封装工艺决定了传感器长期运行的可靠性；难点之二是光程短造成的传感灵敏度低，采取信号的方法加以改善，另外由于其物理结构的原因，造成外形结构复杂，抗震性差。而光纤电流传感器是由元件间连接而成的，结构非常简单，非常容易与各种不同的电力设备实现配接。光纤电流传感器又分为直流光纤电流传感器与交流光纤电流传感器，其中直流光纤电流传感器结构更简单，特别是在大型直流传输导体上可以很方便地实现在不停电的情况下实现现场的，在技术测量参数上，这样的光纤直流传感器，不受电压等级的限制，因为其全部的材料均为不导电的玻璃材料和一些非金属材料制成，在电流测量方面，由于光纤材料没有磁饱和的特性，所以其测量电流的范围非常宽，完全可以适应各种电解行业超大电流的测量（几安培到几十万安培）。

(2) 传感器的仪器校准原理

在传感器探头确定的情况下，参数k1,k的值可以通过公式直接计算求得，而温度敏感系数k2以及补偿修正常数C则需要通过校准实验才能确定。

将被校传感器与压力、温度标准具置于同一载荷环境，通过标准具得到压力、温度的标准量，通过解调模块得到传感器的输出值。将标准输人量与被校传感器的输出值绘制成传感器的校准曲线，再根据校准数据采用*小二乘法确定传感器的工作直线，用工作直线反映传感器的输人和输出之间的关系，从而确定k2及C的取值。通过校准曲线与工作直线的比较，可以计算得到被校传感器的静态基本性能指标。

量具检测贺州-电话如变压器过载、网损增加等，可以采用相应的控制和调度策略来消除和，同时实现削峰填谷、消纳可再生能源等功能。文章通过探讨电动汽车的负荷特性、负荷模型，从4个方面阐述了其对电力系统的影响，并简述了相应的优化调度控制策略。电动汽车充电对电力系统的影响考虑到电动汽车充电行为的自由随机性：时间上，电动汽车到达充电站具体时刻的不确定，蓄电池状态不同导致充电时长的不确定；空间上，由于人们出行需求的不确定导致电动汽车位置的随机性。