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Case 行业快讯
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目前,世界经济形势总体上仍处于缓慢的恢复阶段。从2011年开始,全球传感器市场持续保持着5%左右的低速成长,预计至2017年该市场容量可超过767亿美元。而同时,在另一方面,由于物联网建设和中国制造转型升级的共同促进,最近几年中国传感器市场呈现出年均15%以上的发展速度。 力/扭矩传感器可对各种旋转或非旋转机械部件上的力和扭转力矩进行感知及检测,因而被广泛应用于各种动力设备、过程/流程工业、实验室测试部门等应用场所。多轴力/扭矩传感器能够测量并输出在笛卡尔直角坐标系中多个坐标轴(X,Y和Z)上的力和扭矩,主要用于工业机器人手臂、远程控制机器人系统、牙科研究和外科手术、产品测试、汽车部件测试等专业市场。 为了满足用户对生产工艺、测试要求越来越高的需求,特别是小体积、高精度、长期稳定性,以及能够适应各种严酷环境下的使用要求,力/扭矩传感器的未来发展主要体现在两个面向:一是在机械方面,用户要求传感器的尺寸越来越小,同时要求尽可能地减轻重量和采用小形化材质;二是在电子方面,无线信号、数字信号传输将是一大趋势,特别是无线通信技术将会彻底解放繁琐的接线工程。 未来传感器产业也或将遵循以下三个方向:第一,以工业控制、汽车、通讯、环保为重点服务领域,以传感器、弹性元件、光学元件、专用电路为重点对象,发展具有自主知识产权的原创性技术和产品。 第二,以增加品种、提高质量和经济效益为主要目标,加速产业化,使国产传感器的品种占有率达到70%~80%,高档产品达60%以上。 第三,以MEMS工艺为基础,以集成化、智能化和网络化技术为依托,加强制造工艺和新型传感器和仪表元器件的开发,使主导产品达到和接近国外同类产品的先进水平。
发布时间: 2017 - 10 - 18
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在喧嚣的交通枢纽,绿灯刚跳出来一会儿就转红;而在人迹罕至的郊区,空荡荡的十字路口红绿灯却有板有眼地切换……这种让人抓狂的交通信号管制方式可能就要被淘汰了!智能交通应当依据实际通行车辆,自动修正信号灯切换方式。 智能交通应该做到的是通过视频分析软件,可自动侦测车辆大小、车速等资讯,采集到的数据将转换为实时车流量信息、并按照拥堵程度划分为1-10的等级。计算机自动判定拥堵级别后,将决策反馈给信号灯,从而实时调整红绿灯的节奏。节省出来的都市人的时间将不可估量。 传感器技术的应用为智能交通系统的信息采集、传输和发布提供一种有效手段,用来监测路面与路口各个方向上的车流量、车速等信息,并及时发布提示信息,服务公众出行和政府决策。智能交通系统主要由信息采集输入、策略控制、输出执行、各子系统间的数据传输与通信等子系统组成。信息采集子系统主要通过传感器来采集车辆和路面信息,然后由策略控制子系统根据设定的目标,并运用计算方法计算出最佳方案,同时输出控制信号给执行子系统,以引导和控制车辆的通行,从而达到预设的目标。 在智能交通工程中,行进中的车辆轮胎通过压力传感器,产生一个与施加到传感器上的压力成正比的模拟信号,信号输出周期与轮胎停留在传感器上的时间相同。每当一个轮胎经过传感器时,传感器就会产生一个电子脉冲。通过对电子脉冲信号强度及时间间隔的分析,获取车辆载荷、轴距、轴数、车辆类型等交通信息。 利用压电传感器技术,结合电磁感应线圈,可以构成一套完整的固定式交通情况调查及轴载称重系统。系统由中央数据采集控制器、感应线圈、压电传感器等组成。其中压电传感器用于检测过车轴重信号量,感应线圈用于车辆收尾分车,中央数据采集器用于处理压电传感器和线圈传送的车辆信息。 系统的中央数据采集控制器可以采用先进的ARM处理器或高性能DSP芯片作为核心控制器,主控卡是系...
发布时间: 2017 - 10 - 18
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预应力测试的产品分为二大类,一种就是非接触式位移传感器是指磁致伸缩位移传感器,也就是大家平时说的磁性位移传感器、磁环位移传感器、液压缸位移传感器、分体式位移传感器、精密位移传感器等等,另一种接触式位移传感器包括:直线位移传感器,拉绳位移传感器,角度位移传感器,lvdt位移传感器,压力传感器等。这些位移传感器大家平时在日常生活中常常以其连接方式或显箸的外观特性分别叫不同的名子,如电子尺、拉绳编码器、拉杆位移传感器、拉绳传感器、拉绳式位移传感器、回弹式位移传感器、自复位位移传感器、防爆位移传感器、微型位移传感器、微型拉绳位移传感器及特殊位移传感器等等。其实所有的这些都是各各地方的人们的习惯叫法而已。 预应力概念:预应力是预加应力的简称,在结构承受外荷载之前,预先对其在外荷载作用下的区域施加应力,以改善结构使用的性能。可以用预压应力来抵抗结构承受的拉应力或弯矩,又可用预拉应力来抵抗结构承受的压应力。善于运用预应力原理和技术,就可能获得改善结构性能和提高结构承载能力的效果。 预应力张拉的作用:在工程结构构件承受外荷载之前,对受拉模块中的钢绞线,施加预应力,提高构件的抗弯能力和刚度,推迟裂缝出现的时间,增加构件的耐久性。对于机械结构来看,其含义为预先使其产生应力,其好处是可以提高构造本身刚性,减少振动和弹性变形,这样做可以明显改善受拉模块的弹性强度,使原本的抗性更强。 由于传统的预应力张拉施工作业存在张拉力控制误差大、测量误差大,回缩值不可测、两端同步率低、无法实现张拉力与的双重控制、缺乏可靠的过程控制手段和有效的检测评估办法等缺点,所以才逐渐被智能、数控的张拉技术所取代。 现代的预应力程控(智能、数控)张拉技术是指依托以计算机智能及直线位移传感器技术为基础的自动化测控技术来实现张拉作业的自动化控制。现代的程控张拉系统由程控主机及作业前端组成。...
发布时间: 2017 - 10 - 11
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目前传感器存在因温漂而导致稳定性差 、测量精度低的问题,表现为传感器的输出值不仅仅决定于标称的目标参量——压力。当压力恒定时,环境温度——非目标参量变化时,其输出值也随之变化。为增强其在环境温度变化条件下的稳定性,我们采用了多传感器数据融合的智能化技术。在传感器模块上增加一个温度传感器,用来监测非目标参量——环境温度,由测量目标参量的传感器与测量非目标参量的温度传感器的输出数据,经计算机信息融合处理后,可大大消除环境温度变化的影响,从而使压力传感器系统获得高稳定性与测量精度。 人工神经网络人工神经网络(Artificial Neuron Networks),缩写为ANN,是由大量的处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统。它是在现代神经生理科学研究成果的基础上提出来的,是人们试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式设计一种使之具有人脑那样的信息处理能力的新“机器”。目前神经网络广泛应用于传感器信息处理 、信号处理 、自动控制 、计量检测 、运输与通信等领域。 反向传播神经网络反向传播网络是一种多层前馈网络,它是人工神经网络的重要一类 。该网络的监督学习采用误差反向传播算法。反向传播网络自出现以来 ,一直是神经网络中最为流行的神经计算模型,得到了极其广泛的应用。反向传播学习算法简称 BP 算法 (Back Propagation,BP),采用BP算法的前馈型神经网络简称BP网络。作为一种前馈型神经网络模型,BP网络与多层感知器没有什么区别。但是,有了BP算法,BP网络便有了强大的计算能力,可表达各种复杂映射。 BP神经网络通常有一个或多个隐层。在实际应用中,用得最多的还是三层 BP 神经网络 。简单的三层BP 网络模型。网络的输入层包含 i(i=3 )个节点,隐层包含 j(j=4 )个节点,输 出层有k(k=2 )个节点 。连接权值w (j,...
发布时间: 2017 - 10 - 11
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机油压力传感器广泛应用于各种汽车和柴油车,其作用是实时检测发动机的机油压力,以保证发动机正常工作。一旦机油压力过低,发动机就会因为缺少机油润滑而造成强烈的摩擦,这样就会导致发动机严重磨损以及发热,进而可能会损坏发动机,对车辆整体的运转造成很大的影响。由此可见,机油压力是发动机的一个重要参数。所以,需要在发动机上安装油压测量装置,以检测发动机的机油压力信号。如果机油压力低于一定值,油压测量装置就会就会发出报警信号,安装在仪表盘内的报警灯就会被点亮,从而提醒驾驶员注意检查发动机的机油情况。 传统的机械式机油压力传感器的设计原理是利用金属膜片受压变形,通过一套较为复杂的机械装置推动滑片在一个小型的滑线变阻器上来回滑动,使滑线变阻器的阻值发生变化,来改变压力表线圈中的电流,以检测压力。然而其结构存在很大的缺陷:变阻器的滑线部分的耐磨性较差;压力报警部分采用滑动接触形式,瞬时冲击电流很大,频繁通断电时易产生电弧而烧坏报警触点。由此可看出,机械式机油压力传感器寿命较短,因此在对机械式机油压力传感器存在问题加以分析解决的基础之上,提出了一种新型结构和原理的电子式机油压力传感器。 机油压力传感器安装在发动机的主油道上,当发动机运行时,压力测量装置检测机油的压力,将压力信号转变为电信号送至信号处理电路,经过放大电路进行放大,然后通过信号线将放大后的压力信号连接至机油压力表,从而显示出发动机当前的机油压力。与此同时,经过放大电路放大的压力信号与报警电路中设定的报警电压进行比较,当低于报警电压时,报警电路则输出报警信号,并通过报警线点亮报警灯。电子式机油压力传感器的接线方式与传统的机械式压力传感器完全一致,不仅能代替机械式压力传感器,同时还可以直接与汽车机油压力表和低压报警灯连接,准确的显示发动机的机油压力和提供低压报警信号。与传统的机械式机油压力传感器相比,电子式汽车机油压...
发布时间: 2017 - 10 - 11
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