◆ 规格说明:
产品规格 |
齐全 |
产品数量 |
5555 |
包装说明 |
电议 |
价格说明 |
电议 |
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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。
OTA测试可以将产品内部辐射干扰、产品结构、
天线的因素、射频芯片收发算法等因素考虑进去,是非常接近产品实际使用场景的测试手段。我们以 早的3GUE
SISOOTA测试为例来了解OTA测试所需的 基本环境:吸波暗室,转盘(控制UE旋转)探头天线(在某一固置接收UE辐射信号)用于探头天线虚拟基站信号的无线测试(如KeysightUXM系列,图中未显示)测量过程中将通过旋转转台来控制并测量UE天线在不同方向的辐射特性。
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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CAN与I2C总线的许多细节很类似,但也有一些明显的区别。当CAN总线上的一个节点(站)发送数据时,它以报文形式广播给网络中所有节点。对每个节点来说,无论数据是否是发给自己的,都对其进行接收。每组报文头的11位字符为标识符,定义了报文的优先级,这种报文格式称为面向内容的编址方案。在同一系统中标识符是的,不可能有两个站发送具有相同标识符的报文。当几个站同时竞争总线读取时,这种配置十分重要。当一个站要向其他站发送数据时,该站的
CPU将要发送的数据和自己的标识符传送给本站的CAN芯片,并处于准备状态;当它收到总线分配时,转为发送报文状态。
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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模块
电源广泛用于设备、
接入设备、通讯、微波通讯以及光传输、
路由器等通信领域和汽车电子、航天以及生活的各方各面。为了保证模块电源的安全可靠性能,
电源模块离不完整的测试。AC-DDC-DC电源模块的完整测试往往包括机时间、关机时间、上升时间、下降时间的测试。测试系统,如艾德克斯ITS95电源测试系统可以完整的进行测试。如果不使用测试系统,如何使用
直流电源+直流电子负载的方式简单测试DC-DC电源模块的、关机时间和上升、下降时间呢?艾德克斯IT8515/IT853系列电子负载,创新的时间量测功能,可以方便快捷地实现电源机时间与上升时间的测试,在电源行业有非常广泛的应用。
(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。
仪器计量徐州-检测公司安全、决策制定延迟、数据带宽和计算能力是物联网应用中常见的一些工程难题。通过减少数据传输可大大减少这些工程问题,而这也是节点分析对物联网应用具有吸引力的原因。在分析应用中,有限的对比度和亮度依赖性是需要共同解决的难题。对数成像器是分析应用的关键,几乎可以解决这一难题。总的来说,使用节点分析技术和对数成像器可增强物联网中的分析应用。智能边缘通过基于预期视觉事件的数据,可迅速地将测量数据转换为适当的动作,不必向云服务器传输任何数据,或传输少量数据。