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面向微差压、关键环境压力应用

发布日期:2023-01-12 11:01:24 作者:广州沃华仪器有限公司阅读量: 52

如何选择差压变送器

系统制造商正在提供有史以来节能的汽车、飞机、汽轮机和燃气发动机以及相关部件。这在很大程度上是因为制造商对这些产品日益增长的严格

测试和测量要求。差压传感器是要求高可靠性,可重复性和高精度的应用工艺中的一部分。

差压传感器通常被用于试验台、风洞、泄漏检测系统和其他应用中。每种应用的工程师都在寻求对他们所在行业十分重要的传感器改进。

当今差压传感器的性能已经提高到可为严苛应用提供解决方案。本文说明了如何在关键压力应用中使用差压传感器,差压传感器的两个性能特性,以及这两个参数的重要意义。

1.微压差传感器应用

差压传感器通常被用于试验台、风洞、泄漏检测系统和其他应用中。每种应用的工程师都在寻求对他们所在行业十分重要的传感器改进。例如,设计和使用试验台的工程师希望测量仪器具有非常高的精度,因为计算系统性能需要精确的空气流量测量,试验台可能会使用微压传感器来测量进入柴油发动机的燃气流量,从而确定性能,或者测量非公路车辆发动机的效率。

另一方面,风洞工程师对具有高精度和快速响应时间的传感器非常感兴趣。低速风洞应用需要测量不断变化的气流速度。因此,传感器可能会用于计算飞机的风速,测量空气如何流过汽车,或者帮助确定风力涡轮机叶片的最佳曲率和间距。这些应用依靠差压传感器与皮托管共同使用,来进行精确可靠的局部气流速度测量。

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相反,基于差压降低测量的泄漏检测系统的工程师更重视过压保护,因为施加高压时很容易发生意外过载。这些泄漏检测系统使用差压传感器来计算泄漏速率(基于压力降低),从而确定小容积部件的密封完整性。例如,可以对燃气发动机进行测试来确定其密封件是否气密,监测正在使用的高压过程管道来检测泄漏,或者单独密封机加工铸件的各个通道,并按照90 PSIG下3 sec/m的测试规范进行检查。施加的静态管路压力越高,可分辨的压差越小,则可检测的泄漏速率就越低(见下图)

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2.精度

输出读数极其精确,小于等于+0.07% FS RSS(满量程,方和根法),因为电容传感器降低了噪声影响并且使用了数字线性化处理。这些传感器使用频率信号输出替代了模拟信号,20-40MHz的频率范围可减少进入电路的传导噪声。这些高频信号易干被精确测量,并且已经为通过数字信号处理进行调节做好“数字化准备"。压力传感器的精度一般通过方和根(RSS)法量化:

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当这三个误差值尽可能小时,可以获得更高的精度(更低的%FS)。精度计算的三个特性如冬4-6所示。非重复性和滞后是感测元件设计的固有特性,在制造过程中难以补偿。通常这些值是传感器质量和稳定性的基本指 标。在校准过程中可以补偿的特性是非线性。计算非线性的最佳拟合直线(BFSL或BSL)方法通过实际曲线拟合一条直线,以便最大限度降低实际曲线与直线 之间的相对误差。这种情况下,曲线的终点与最佳拟合直线间没有关联。

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计算非线性的最佳拟合直线(BFSL或BSL)方法通过实际曲线拟合一条直线,以便最大限度降低实际曲线与直线之间的相对误差。这种情况下,曲线的终点与最佳拟合直线没有关联。

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计算非线性的更精确和更严格的方法是终点法(图6),该方法测量在绘制连接终点PO(零差压)到PFS(满量程)的直线时的非线性。这种情况下,对零点偏移,或者量程进行校准调整后,可以保持终点精度。测量非线性的不同方法会影响RSS传感器精度的报告方式。例如,采用终点法具有士0.03%非线性的传感器,使用最佳拟合直线法时非线性可能为士0.015%。BSFL方法的非线性数值更低,但是这并不会提高精度。

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在制造过程中,传感器会进行全数字化处理来线性化输出信号。数字信号线性化相比模拟信号线性化更加精确,因而可实现监控过程状态的实时,精确、可靠的数据。此外,数字化处理可提供比模拟处理更高的抗电子噪声干扰性。另一个显著的传感器改进是总误差。由于较新的传感器都经过热特性测量,它们被更好地热补偿,这可提高总误差带。总误差带通常包括零点和量程偏移的最大不确定性误差、零点和量程漂移、滞后、非线性和非重复性(见图8)。总误差是真值最大正偏差与最大负偏差之间的差值。它通过检查传感器在压力测量限值和工作温度范围内的所有可能误差来确定。总误差值被用于确定传感器在其补偿温度范围内的最差性能。

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传感器在其校准温度范围(如-20到+60℃)内被特性化。在该过程中,通过记录在自动制造过程中不同温度时的零点偏移和量程,收集制造过程的数据。采用非 线性曲线拟合算法来特性化传感器的表现。通过该过程,补偿数据加载到各个传感器中,以便有效地补偿热环境影响。获得在宽温度补偿范围内小 于+0.5%满量程的总误差结果。

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在所有环境影响因素种,温度对信号输出的影响最大。因此,不要忽视选择具有低热误差的压力传感器的重要性,这样可以实现工作温度范围内的最佳性能。

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