工程类实验室云浮-第三方公司

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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。

一年一度的春运大戏即将上演，公室的小伙伴们都始抢回家的火车票。打败99%抢票族的验证码，让抢票难上加难。小编家乡偏远，每年只能坐汽车回家，虽不用受抢票之苦，但想起高速堵成长龙的情景，心里也是各种辛酸苦涩。值得欣慰的是，为了解决传统的人工停车收费造成的排队塞车现象，提高高速公路通行效率，交通运输部近年来大力推行ETC建设，并要求在215年底前实现ETC 联网。ETC简介电子不停车收费系统(ETC)是目前世界上进的路桥收费方式。
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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真的无法解决吗？我看并非如此。这里有两个比较常用也比较好的解决法，改善主板电流，保持机子干燥。只要到这两点，相信红外摄像机起雾问题可以得到很好的解决。另一方面，摄像头起雾也和镜头有关系的，有的厂商为了降低成本，专采购一些便宜的原料，就目前市场的产品而言，保守估计有50%的不合格产品。其实大家在讲“起雾”，大部份并不是水气，想想LED板那么热，一般除雾用的加热器都没它热，水气早被蒸发掉了。看起来像起雾，有几个原因：镜头遮光圈漏光及没跟玻璃密合，红外光折射进镜头，尤其4mm 严重；机板本身参数不对，如果只是拿一般机板换个滤光片就拿来用，肯定出问题，白茫茫一片，但白天还行；老问题：过热，CCD白底往上浮，看起来就发白雾了；水雾主要是防水不够好，再加上空气的潮湿，红外灯及CCD板工作时产生热量就导致水雾，起雾应该是摄像机里面的湿气在机子温度快速上升所致，同外界温度差距大时 为严重。
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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流通蒸气法是指在常压条件下，采用1摄氏度流通蒸气加热杀灭微生物的方法，时间通常为3-6分钟。该法适用于消以及不耐高热制剂的，但不能保证杀灭所有芽孢，是非可靠的方法。间歇蒸汽法利用反复多次的流通蒸汽加热，杀灭所有微生物，包括芽胞。方法同流通蒸汽法，但要重复3次以上，每次间歇是将要的物体放到37℃孵箱过夜，目的是使芽胞发育成繁殖体。若被物不耐1℃高温，可将温度降至75℃～8℃，加热延长为3～6分钟，并增加次数。

(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。

工程类实验室云浮-第三方公司对互联网带来的资源消耗需求是“疏”而不是“堵”，解决的思路之一是在空口对业务加以识别和支持。这样的需求对监测仪表的发展提出了新的要求，要求空口测试仪表能识别、分析业务，并与底层信令和物理层过程进行关联分析，以共同应对互联网的挑战。第二，从测试方式来看，测试数据采集技术自动化程度还不够高，仍有大量的数据采集通过人力来完成，工作效率有较大提升空间。数据自动化分析水平、智能分析功能及管理能力各地区发展参差不齐，东部沿海发达省份水平较高，中西部区域则有待提升。