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溫鹽深多參數(shù)傳感技術研究

發(fā)布時間:2023-12-02 13:18
  海水溫度、鹽度、深度是海洋基本水文信息的三個重要參數(shù),海水溫鹽深檢測是海洋信息檢測的關鍵技術,溫鹽深傳感器是實現(xiàn)海水溫度、鹽度、深度檢測的核心器件。為快速檢測海洋剖面的溫度和鹽度在深度方向分布情況,以往的溫鹽深剖面儀需要以一定的速度進行釋放,釋放速度過快會引起檢測壓力的重力疊加,拖回速度過快會引起檢測壓力的負壓疊加,這兩種疊加效果都會導致深度檢測誤差的增大。研制基于新結構、新材料、新工藝的溫鹽深傳感器,適用于溫鹽深剖面儀、溫鹽深儀對快速深度檢測的需求,是擺在研究者面前的技術難題。本文基于厚膜鉑電阻具有性能穩(wěn)定、線性好、精度高的優(yōu)點,設計了一種能夠獲取較大長寬比和節(jié)省空間的“雙絞線”型厚膜鉑電阻敏感芯體;基于四電極結構的電導率傳感器與二電極結構相比可以有效避免電極極化的優(yōu)點,設計了一種結構簡單、中心對稱的開放式四電極電導率敏感芯體;基于電容式壓力傳感器具有較好的溫度特性、較高的檢測精度、功耗低等特點,設計了一種新型的基于厚膜工藝制造的雙面變極距電容式壓力傳感器敏感芯體。從材料選擇和結構設計等方面解決傳統(tǒng)溫鹽深傳感器存在的結構復雜、體積大、自重大的問題,并通過敏感芯體的組裝結構和封裝形式的...

【文章頁數(shù)】:124 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 相關領域發(fā)展與研究
        1.2.1 溫鹽深傳感技術的發(fā)展歷程及國內外現(xiàn)狀
        1.2.2 溫鹽深檢測方法與傳感器分類介紹
        1.2.3 厚膜溫鹽深傳感器的優(yōu)勢及發(fā)展前景
    1.3 論文研究內容及結構安排
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 結構安排
第2章 溫鹽深傳感機理研究
    2.1 鉑電阻溫度傳感機理分析
    2.2 電極式電導率傳感機理分析
    2.3 變極距電容式壓力傳感機理分析
    2.4 本章小結
第3章 傳感器總體結構設計與仿真分析
    3.1 溫鹽深敏感元件的材料選擇
        3.1.1 基片材料
        3.1.2 厚膜漿料
        3.1.3 引線材料
        3.1.4 封裝材料
    3.2 溫鹽深傳感器設計原則與結構設計
        3.2.1 設計原則
        3.2.2 厚膜圖形設計
        3.2.3 結構設計
    3.3 傳感器多場有限元模擬仿真分析
        3.3.1 感壓膜片應力場建模與仿真
        3.3.2 電導電極敏感電流場建模與分析
        3.3.3 厚膜鉑電阻溫度場建模與仿真
    3.4 設計指標
    3.5 本章小結
第4章 傳感器制造工藝與測試系統(tǒng)研究
    4.1 溫鹽深傳感器制造工藝及步驟
        4.1.1 掩膜板圖形設計制作
        4.1.2 轉印工藝
        4.1.3 燒結工藝
        4.1.4 溫鹽深傳感器制造步驟
    4.2 溫度傳感器測試系統(tǒng)搭建與性能試驗
        4.2.1 測試系統(tǒng)搭建
        4.2.2 檢測電路設計
        4.2.3 標定試驗與性能測試
        4.2.4 性能評定與誤差分析
    4.3 電導率傳感器測試系統(tǒng)搭建與性能試驗
        4.3.1 測試系統(tǒng)搭建
        4.3.2 檢測電路設計
        4.3.3 標定試驗與性能測試
        4.3.4 性能評定與誤差分析
    4.4 壓力傳感器測試系統(tǒng)搭建與性能試驗
        4.4.1 測試系統(tǒng)搭建
        4.4.2 檢測電路設計
        4.4.3 標定試驗
        4.4.4 性能測試
        4.4.5 性能評定與誤差分析
    4.5 溫鹽深數(shù)據采集與通信系統(tǒng)設計
    4.6 本章小結
第5章 傳感器非線性補償與信息融合方法研究
    5.1 溫鹽深傳感器非線性補償方法研究
        5.1.1 傳感器非線性補償方法研究
        5.1.2 溫鹽深傳感器非線性補償結果
    5.2 溫鹽深傳感器信息融合方法研究
        5.2.1 基于二次曲面擬合方程的壓力、溫度融合方法研究
        5.2.2 基于RBF神經網絡的溫鹽深數(shù)據融合方法研究
        5.2.3 基于灰色神經網絡的溫鹽深數(shù)據融合方法研究
    5.3 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝



本文編號:3869749

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