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传感器与微系统
传感器与微系统

刘学林

月刊

1000-9787

st_chinasensor@vip.126.com

0451-82514848

150001

哈尔滨市南岗区一曼街29号（哈尔滨44信箱）

传感器与微系统/Journal Transducer and Microsystem TechnologiesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由中国电子科技集团公司第四十九研究所主办，系高新技术与实用技术相结合的高科技期刊。侧重发表具有新结构、新功能、新用途、微型化、多功能化、智能化、系统化和网络化、能促进信息技术发展、更新换代的新型传感器与微系统制造方面的论文。
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    压杆式光纤光栅位移传感器的研制

    朱万旭宋天明刘丰荣徐建丰...
    83-87页
    查看更多>>摘要：基于光纤弹性应变与圆柱螺旋压缩弹簧轴向变形的传递机理,提出了一种压杆式光纤光栅位移传感器.推导出波长漂移与压簧自由端位移的关系式,采取光纤光栅两端夹持的应变传递封装,结合压簧、弹簧管与紧定装置组成弹性转换结构,采用线径0.6 mm,中径6 mm,有效圈数14的压簧元件制备了传感器原型,并对其静态性能和温度响应特性进行了标定试验研究.结果表明:在15 mm的量程内,传感器的位移灵敏度为451.36 pm/mm,线性度为0.69％,重复性为1.54％,迟滞性为1.13％;应变、温补光栅的温度灵敏度分别为10.15,19.18pm/℃,误差分别为1.39％,1.50％,具有良好的温度补偿效果.

    光纤光栅位移传感器压簧温度补偿

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    基于混合干涉结构的光纤温盐深传感器设计

    张雨微李永倩姚国珍赵旭...
    88-91页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于法布里-珀罗干涉仪(FPI)级联马赫-曾德干涉仪(MZI)的混合干涉型光纤温盐深传感器.利用两段单模光纤与二氧化硅(SiO2)毛细管制作了 28 μm的FPI微腔.FPI导出单模光纤依次与大芯径多模光纤、细芯光纤对准熔接,并在细芯光纤后错位熔接单模光纤,FPI导出单模-多模-细芯-错位熔接单模构成MZI.对传感器的温度、折射率及深度响应特性进行了理论分析和实验研究,通过监测反射谱和透射谱,选取不同的特征波长.实验结果表明:FPI对折射率变化不敏感,温度和深度灵敏度为0.578 nm/℃和1.2972 nm/cm,MZI两个特征波谷对温度灵敏度分别为0.0524nm/℃和0.055 2 nm/℃,折射率灵敏度分别为-35.157nm/RIU和-27.581 nm/RIU,对深度变化不敏感.该传感器具有制作简单、成本低廉等优点.

    光纤传感法布里-珀罗干涉仪马赫-曾德干涉仪温度折射率深度

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    预应力锚索用腐蚀传感器的设计

    江雪徐建丰刘丰荣宋天明...
    92-95页
    查看更多>>摘要：预应力锚索的腐蚀程度与结构安全密切相关,但一直缺乏有效的监测手段.考虑到腐蚀的发生与周围环境pH变化密切相关,选用HEMA-AA水凝胶作为敏感材料并结合光纤光栅的传输优势设计传感器,识别灌浆部分受拉开裂时腐蚀介质侵入引起的pH值变化,在锚索面临腐蚀威胁时做出预警.测试结果表明:传感器的测量范围为pH值4～11,灵敏度为25pm/pH,相关系数0.997;对比裸光纤发现将水凝胶的涂覆并没有带来光纤光栅温度特性的明显变化,灵敏度为9.5pm/℃;试验模拟传感器在环境中持续进行监测的性能较为稳定.若考虑应用环境干湿循环的限制,则需提高水凝胶和光纤光栅结合度.通过在锚索内设置腐蚀传感器,可以达到腐蚀监测的目的.

    锚索腐蚀传感器光纤光栅水凝胶pH值

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    浮选槽液位高度和泡沫层厚度测量系统设计

    于占超张春堂樊春玲
    96-99页
    查看更多>>摘要：在金矿浮选过程中,矿浆液位高度和泡沫层厚度是一个关键的技术参数,对金矿的出金率有很大影响.针对浮选槽中泡沫层厚度难以测量的问题,设计了一种基于阻抗测量的金矿浮选槽液位高度及泡沫层厚度测量系统.该系统使用32个电极测量31组阻抗数据,根据浮选槽矿浆与泡沫导电性能不同的特点,通过阻抗分析仪判断各电极所处位置并计算得出液位高度和泡沫层厚度.经实验验证,该系统可直接测量出液位高度和泡沫层厚度且效果理想,为金矿浮选中液位的实时控制提供了基础.

    浮选槽液位泡沫层厚度阻抗测量

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    用于纳米压电定位平台的电容传感器设计

    付连壮刘曰涛韩振蔡如岩...
    100-103页
    查看更多>>摘要：针对纳米压电定位平台中电阻应变片式传感器无法满足定位精度的问题,设计了一种非接触式测量的双极板电容式位移传感器.首先,详细分析了电容传感器的基本测量原理和闭环控制原理.对电容传感器固有的边缘效应问题进行理论分析,并通过保护环措施消除其影响.在建立电磁仿真参数模型的基础上,带保护环结构的电容仿真值与理想值误差小于1.8％.改进了一种基于有源电桥的高灵敏度运算放大器式电容检测电路,使电路具有更高的分辨率和线性度.通过对该传感器进行标定,其测量范围在0～30 μm内,线性度为0.05％,分辨力优于0.01 μm.

    电容传感器压电平台闭环控制保护环电磁仿真电容检测电路

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    基于石墨烯的太赫兹频率调谐天线

    马雯孙学宏刘丽萍田子陌...
    104-107页
    查看更多>>摘要：针对传统可调器件无法工作于太赫兹频段的问题,本文利用石墨烯电导率可控性质,设计了一种基于石墨烯的太赫兹频率调谐天线.对4组石墨烯贴片采用两种偏置电压调控方式均实现了天线在太赫兹频段下的频率调谐功能.开关调控方式下,频率调谐跨度为1.17 THz;微调控方式下,频率调谐范围为2.60～3.67 THz.仿真结果显示,两种调控方式的天线反射系数均小于-15 dB,-10 dB带宽均大于10％,辐射性能优良,说明石墨烯在太赫兹和新材料领域的天线设计中有巨大应用潜力.

    石墨烯太赫兹频率调谐微带天线

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    基于缺陷地和开口谐振环的三频段小型化天线

    李丹刘青爽史彩娟
    108-111页
    查看更多>>摘要：提出了一种新型三频段工作的小型微带贴片天线,天线采用不对称结构,在接地板上引入缺陷地结构(DGS)改变了天线表面电流分布,改善工作频率,衍生在无线局域网(WLAN)(2.4 GHz)处的频带.加载开口谐振环(SRR)金属环结构在独立控制WLAN(5.8GHz)的频带的同时,减小了 12％的天线体积.天线结构紧凑,整体尺寸为12.5 mm ×28.5 mm ×1.5 mm.结果表明,天线覆盖3个独立的阻抗带宽,分别为 800 MHz(1.96～2.76 GHz),200 MHz(5.65～5.85 GHz)和 1460 MHz(7.64～9.1GHz),在频段内的回波损耗均小于-10 dB,具有良好的方向性和增益,支持WLAN(5.8/2.4GHz)频段和国际电信联盟(ITU)(8.0～8.7GHz)频段的应用.

    多频段天线无线局域网国际电信联盟缺陷地结构开口谐振环小型化

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    工程化硅微谐振加速度计设计与实现

    高乃坤刘福民徐杰高适萱...
    112-114,118页
    查看更多>>摘要：提出一种基于MEMS敏感结构芯片与专用集成电路芯片(ASIC)集成封装的硅微谐振加速度计设计方案.敏感结构主要包括敏感质量块、一级微杠杆放大结构和双端固定音叉谐振器.整体结构采用左右差分对称布局,实现器件高灵敏度.敏感结构芯片基于全硅晶圆级封装工艺,实现敏感结构芯片的低应力与批量化加工.敏感结构芯片与ASIC芯片采用堆叠式集成封装,实现器件的小型化与低功耗.所设计加速度计的谐振频率约为18.2 kHz,量程为±20gn,标度因数为216 Hz/gn,标度因数稳定性为5×10-6,零偏稳定性为6.5μgn(1σ,10s).所提方案实现了器件的小型化、低功耗与集成化.

    硅微谐振加速度计差分检测集成封装

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    基于注意力机制改进的疲劳驾驶检测方法

    徐敬一田瑾刘翔龚利...
    115-118页
    查看更多>>摘要：由于疲劳驾驶采集过程中存在因识别角度不佳,部分区域遮挡等原因,在不同时间段丢失了不同特征的时间信息,导致算法的泛用性较差.此外,驾驶疲劳的检测需要在保证综合准确率的同时,需要具有更低的漏检率.针对以上问题,提出了一种基于注意力机制和长短期记忆(LSTM)神经网络的疲劳驾驶检测模型.通过对不同特征定位点计算多维特征向量,并对特征向量的时间序列进行学习,同时引入注意力机制,赋予各维度隐含状态不同的概率权重,加强重要信息对疲劳状态判定的影响和降低丢失特征信息的历史数据对参数的影响.根据实验可得,该方法在更普遍的检测环境下有着92.19％的准确率和1.9％的漏检率,同时在丢失部分特征的环境下漏检率仅有3.07％.

    疲劳检测特征丢失注意力机制长短期记忆

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    基于骨骼关键点的室外群体情绪识别

    顾春睿刘银华赵祥涛
    119-123,127页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种基于骨骼关键点的室外群体情绪识别方法.首先,通过YOLOPose算法对群体中每个人进行跟踪检测和姿态估计;其次,通过姿态估计得到骨架信息,并通过骨架信息计算每个人的情绪特征;最后,将骨架信息和情绪特征输入到建立的双分支姿态情绪识别模型(D-ConvLSTM)中,提取并融合2个分支的多层次时空特征,从而根据融合后的双分支特征进行情绪分类,得到群体中每个人的情绪识别结果.实验结果表明,所提方法具有较高的室外群体情绪识别精度.

    室外群体情绪识别骨骼关键点特征融合D-ConvLSTM模型

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