VM704S系列振弦采集模块工程监测仪器设备二次开发

 


   VM704S系列模块是多振弦式传感器激励、 频率读取、 温度转换的专业化读数模块,具有集成度高、 体积小、精度高、适应能力强、极少的外围电路设计等突出性,具有多种激励方法、传感器接入检测、可编程激励电压、信号幅值检测和信号质量评定等先进功能。

 

   VM7XX系列模块是多振弦式传感器激励、 频率读取、 温度转换的专业化读数模块,具有集成度高、 体积小、精度高、适应能力强、极少的外围电路设计等突出特性,具有多种激励方法、传感器接入检测、可编程激励电压、信号幅值检测和信号质量评定等先进功能,能够测量传器信号质量、幅值、频率、频模、温度并转换为数字量和模拟量输出,另外,多路通用 GPIO、12 位 ADC、数据存储等附加硬件资源进一步增强模块的可扩展性。

 

优势与特点
  兼容性强:可以测量绝大多数厂家的单线圈式振弦传感器。
  传感器自动识别:可识别线圈50Ω~10KΩ。
  信号放大倍数:30~3000倍,可编程放大器、电阻调节器。
  多种激励方法:可编程高压激励、可编程扫频、智能扫频。
  温度检测:热敏电阻/DS18B20/核心温度检测。
  可最多读取振弦4通道+4温度。
应用领域:支坑支护监测,自动化监测,岩土工程监测,地质灾害监测。

 

基本概念 
振弦传感器:(vibrating wire sensor)是以拉紧的金属钢弦作为敏感元件的谐振 式传感器。当弦的长度确定之后,其固有振动频率的变化量即可表征钢弦所受拉力 的大小。根据这一特性原理,即可通过一定的物理(机械)结构制作出测量不同种 类物理量的传感器(如:应变传感器、压力传感器、位移传感器等),从而实现被测 物理量与频率值之间的一一对应关系,通过测量频率值变化量来计算出被测物理量 的改变量。 

振弦传感器读数模块:在本手册中,专指针对振弦传感器的特性而设计的传感器激励、读数模块。具有集成度高、功能模块化、数字接口的一系列特性,能完成振弦 传感器的激励、信号检测、数据处理、质量评估等专用针对性功能,进行传感器频 率和温度物理量模数转换,进而通过数字接口实现数据交互。振弦传感器读数模块 是振弦传感器与数字化、信息化之间的核心转换单元。 

激励:也称为“激振”,是振弦类传感器频率数据获取的必须过程,仅当传感器收 到合适的激励信号后才能产生自振,而仅当振弦传感器产生自振后才能输出频率信 号,进一步的,读数电路会检测并读取振弦传感器的自振信号,才能通过计算得到 振动频率值。振弦传感器的激励信号(能够使传感器产生自振的外部信号)一般分 为两类,一类为高压短促脉冲,一类为特定频率的多组连续低压脉冲信号。 

高压脉冲激励:使用较高电压(100~200V)向振弦传感器线圈发送短促脉冲,使任 意频率的振弦传感器产生自振的过程或方法。 

低压扫频激励:使用与传感器自振频率相当(接近)的频率向振弦传感器发送连续 的低压(3~10V)脉冲信号,使传感器产生自振的过程或方法。 

振弦传感器返回信号:当传感器产生自振后,钢弦自振切割传感器线圈,在线圈中 产生微弱电流,这种随钢弦振动变化的正弦电信号称为“振弦传感器返回信号”。 

采样值:或称为“单个样本”,在本手册中尤指传感器返回的单个正弦信号,为了 提高正弦波频率值的测量精度,需要采集多组正弦信号进行综合计算。由于传感器 返回的正弦信号是由强变弱逐渐消失,且本身信号十分微弱,不同厂家振弦传感器 返回信号强度和时长均不相同,因此振弦模块在数据采集时采用部分抽样的方法获 取若干采样数据进行综合计算,对于每个采集到的正弦波称之为“一个样本”或 “一个采样值”。 

标准差:(Standard Deviation),中文环境中又常称均方差,是总体各单位标准值 (采样值)与其平均数的算术平均数之差的平方根。标准差能反映一个数据集的离 散程度(平均数相同的两组数据,标准差未必相同)。一个较大的标准差,代表大部 分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值, 质量较高。 

ADC:(Analog-to-Digital Converter)模拟-数字转换器。是指将连续变化的模拟 信号转换为离散的数字信号的器件。

VREF:(Voltage reference)是指电路中一个与负载、功率供给、温度漂移、时间 等无关,能保持始终恒定的一个电压。参考电压可以被用于电源供应系统的稳压器, 模拟数字转换器和数字模拟转换器,以及许多其他测量、控制系统。

GPIO:(General Purpose Input Output)通用输入/输出(接口)或总线扩展器, 通俗地说,就是一些引脚,可以通过它们输出高低电平或者通过它们读入引脚的电 平状态。 

posted @ 2022-07-22 08:45  稳步向前121  阅读(34)  评论(0编辑  收藏  举报