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电容称重传感器温度特性分析与补偿的研究

作 者: 张栋
导 师: 郭伟
学 校: 天津大学
专 业: 机械工程
关键词: 电容称重传感器 参数化设计 非线性校正与温度补偿 神经网络
分类号: TP212
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要


电容传感器由于其具有测量灵敏度高、低功耗及结构简单等优点被广泛应用于测量压力、力以及位移等领域。然而电容传感器也存在一些缺点:(1)输入输出特性高度的非线性(2)工作时,容易受到周围环境因素如湿度、振动、电磁干扰以及温度变化的影响,尤其以温度对其影响最为显著。电容称重传感器是以电容传感器为基础实现质量测量,因此为了降低传感器非线性特性及温度因素的干扰,亟需对传感器的非线性校正和温度特性问题进行研究,以提高电容称重传感器测量结果的准确和稳定。基于上述背景,本文对电容称重传感器的非线性校正和温度特性问题进行了研究,主要内容如下:(1)分析了电容称重传感器的测量原理、灵敏度和线性度等技术指标以及温度对电容称重传感器的影响机理,给出了在温度影响下,传感器输出特性的计算公式,建立了温度特性分析的理论基础;(2)以200g量程分度值为0.001g的电子天平为研究对象,通过对其称重传感器受力的理论计算与仿真实验建立了称重传感器的力学分析模型,并利用ANSYS的APDL参数化设计语言对传感器弹性元件进行了参数化设计与分析,为传感器弹性元件的设计提供了理论依据和技术指导;(3)针对温度对电容称重传感器的影响主要表现在对传感器弹性元件的影响,利用ANSYS对称重传感器进行了力—温度耦合分析,分析了温度对称重传感器输出特性的影响,主要包括传感器零点温度特性分析、最小静负荷温度特性分析、满量程下温度特性分析以及温度对传感器灵敏度和线性度的影响,给出了对其温度特性进行有效补偿的方法;(4)针对电容称重传感器的非线性输出特性问题,利用改进的BP神经网络模型对其进行非线性校正,并对两种方法在收敛速度、计算精度以及推广能力三个方面进行了对比,证实了改进方法的有效性。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-15
  1.1 称重传感器  8-9
  1.2 电容式传感器  9-10
  1.3 传感器温度特性  10-11
  1.4 传感器的温度特性的国内外研究现状及问题  11-13
  1.5 本课题的目的和意义  13
  1.6 本章小结  13-15
第二章 电容称重原理与技术  15-24
  2.1 基于电容传感器的称重原理  15-17
    2.1.1 变间隙式电容传感器  15-16
    2.1.2 调频式电容传感器检测电路  16-17
  2.2 电容传感器静态特性  17-19
    2.2.1 灵敏度  17-18
    2.2.2 非线性  18
    2.2.3 温度对电容传感器的影响  18-19
  2.3 敏感元件特性  19-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 电容称重传感器力学建模与参数化设计  24-45
  3.1 弹性元件的力学模型  24-30
  3.2 弹性元件的有限元分析设计方法  30-31
    3.2.1 有限单元法简介  30
    3.2.2 应用有限元求解工程问题的方法  30-31
  3.3 电容称重传感器弹性元件的有限元分析  31-36
    3.3.1 传感器的弹性元件的受力描述  31-32
    3.3.2 参数定义  32
    3.3.3 网格划分  32-33
    3.3.4 传感器弹性元件的有限元分析模型  33-34
    3.3.5 有限元计算结果及数据处理  34-36
  3.4 传感器弹性元件的参数化设计与模态分析  36-44
    3.4.1 参数化设计方法  36
    3.4.2 弹性元件的参数化建模及分析  36-43
    3.4.3 弹性元件的模态分析  43-44
  3.5 本章小结  44-45
第四章 电容称重传感器温度特性分析与补偿  45-57
  4.1 热力耦合分析的理论基础  45-46
  4.2 称重传感器的 ANSYS 热力耦合分析  46-47
  4.3 称重传感器力—温度仿真分析  47-51
  4.4 称重传感器温度特性分析与补偿  51-56
    4.4.1 零点温度特性与最小静负荷温度特性  51-52
    4.4.2 温度对称重传感器的灵敏度和线性度的影响  52-53
    4.4.3 不同温度下的不同载荷的输出特性  53-54
    4.4.4 基于神经网络的电容称重传感器的温度补偿  54-56
  4.5 本章小结  56-57
第五章 基于实例的神经网络对电容称重传感器的非线性校正  57-67
  5.1 BP 神经网络对电容称重传感器非线性校正的可行性  57-58
  5.2 神经网络非线性校正模型  58-60
    5.2.1 算法改进前的 BP 神经网络  58-59
    5.2.2 基于贝叶斯正则化的 Levenberg-Marquardt 算法  59-60
  5.3 基于实例的电容称重传感器的非线性校正  60-63
    5.3.1 样本数据  60-61
    5.3.2 网络训练  61-63
  5.4 校正结果及评价  63-66
    5.4.1 改进算法前后网络模型的收敛速度与精度  63-65
    5.4.2 两种模型推广能力对比  65
    5.4.3 传感器输入—输出校正结果  65-66
  5.5 本章小结  66-67
第六章 总结与展望  67-69
  6.1 结论  67-68
  6.2 展望  68-69
参考文献  69-73
发表论文和科研情况说明  73-74
致谢  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化元件、部件 > 发送器(变换器)、传感器
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