洞察未来!解读压力传感器的6大发展动向

传感器大佬 20200110

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从世界范围看,随着市场变化,压力传感器的应用在不断发生演变,未来,压力传感器的发展动向主要有以下几个方向。

  从世界范围看,随着市场变化,压力传感器的应用在不断发生演变,未来,压力传感器的发展动向主要有以下几个方向。 

  1、光纤压力传感器。

  光纤压力传感器是一类研究成果较多的传感器,但投入实际领域的并不是太多。

  它的工作原理是利用敏感元件受压力作用时的形变与反射光强度相关的特性,由硅框和金铬薄膜组成的膜片结构中间夹了一个硅光纤挡板,在有压力的情况下,光线通过挡板的过程中会发生强度的改变,通过检测这个微小的改变量,我们就能测得压力的大小。这个工作原理类似于光纤位移传感器。光源发出的光出发剔光纤传输并投射到膜片的内表面上,然后反射,再由接收光纤接收并传回光敏元件,使股最的位置发生变化,从而输出的信号随之发生变化。

  目前光纤压力传感器已被应用与临床医学,用来测扩张冠状动脉导管气球内的压力。可预见这种压力传感器在显微外科方面一定会有良好的发展前景。同时,在加工与健康保健方面,光纤传感器也在快速发展。 


  2、电容式真空压力传感器。

  电容式压力传感器,是一种利用电容敏感元件将被测压力转换成与之成一定关系的电量输出的压力传感器。它一般采用圆形金属薄膜或镀金属薄膜作为电容器的一个电极,当薄膜感受压力而变形时,薄膜与固定电极之间形成的电容量发生变化,通过测量电路即可输出与电压成一定关系的电信号。特点是,输入能量低,高动态响应,自然效应小,环境适应性好。

  而电容式真空压力传感器性能比普通的电容式压力传感器要优越。

  比如,EH公司的电容式压力传感器是由一块基片和厚度为0.8~2.8mm的氧化铝(Al2O3)构成,其间用一个自熔焊接圆环钎焊在一起。该环具有隔离作用,不需要温度补偿,可以保持长期测量的可靠性和持久的精度。测量方法采用电容原理,基片上一电容CP位于位移最大的膜片的中央,而另一参考电容CR位于膜片的边缘,由于边缘很难产生位移,电容值不发生变化,CP的变化则与施加的压力变化有关,膜片的位移和压力之间的关系是线性的。

  最重要的一点是,当电容式真空压力传感器遇到过载时,膜片贴在基片上不会被破坏,无负载时会立刻返回原位无任何滞后,过载量可以达到100%,即使是破坏也不会泄漏任何污染介质。

  因此电容式真空压力传感器具有广泛的应用前景。 

  3、耐高温压力传感器

  新型半导体材料碳化硅(SiC)的出现使得单晶体的高温传感器的制作成为可能。Rober.S.Okojie报导了一种运行试验达500℃的α(6H)SiC压力传感器。实验结果表明,在输入电压为5V,被测压力为6.9MPa的条件下,23500℃时的满量程输出为44.66~20.03mV,满量程线度为20.17%,迟滞为0.17%。在500℃条件下运行10h,性能基本不变,在100℃和500℃两点的应变温度系数(TCGF),分别为20.19%/℃和-0.11%/℃。

  这种传感器的主要优点是PN结泄漏电流很小,没有热匹配问题以及升温不产生塑性变行,可以批量加工。Ziermann,Rene报道了使用单晶体n型β-SiC材料制成的压力传感器,这种压力传感器工作温度可达573K,耐辐射。在室温下,此压力传感器的灵敏度为20.2muV/VKPa。 

  耐高温压力传感器可在高温环境下对各种气体、液体的压力进行测量。主要用于测量锅炉、管道、高温反应容器内的压力、井下压力和各种发动机腔体内的压力、高温油品液位与检测、油井测压等领域。

  4、MEMS压力传感器。

  在微机械加工技术逐渐完善的今天,硅微机械传感器在汽车工业中的应用越来越多。而随着微机械传感器的体积越来越小,线度可以达到1~2mm,可以放置在人体的重要器官中进行数据的采集。据报道,用于测量眼球的眼压计,其膜片直径为1mm。在内眼压为60mmHg时,静态输出为40mV,灵敏度系数比较高。 

  基于MEMS技术生产出来的MEMS压力传感器,有着智能化、微型化、集成化、成本低、效能高、可大批量生产等优点,现已逐步取代传统机械传感器的主导地位,被广泛应用于消费电子、汽车制造、物联网、航空航天、医药化工等领域。


  5、具有自测试功能的压力传感器。

  为了降低调试与运行成本,具有自测试功能的压阻、电容双元件传感器被研究出来。它的自测试功能是根据热驱动原理进行的,尺寸很小,适用于生物医学领域。 

  6、多维力传感器。

  六维力传感器的研究和应用是多维力传感器研究的热点,现在国际上只有美、日等少数国家可以生产。

  在我国北京理工大学在跟踪国外发展的基础上,又开创性的研制出组合有压电层的柔软光学阵列触觉,阵列密度为2438tactels/cm2,力灵敏1g,结构柔性很好,能抓握和识别鸡蛋和钢球,现已用于机器人分选物品。 

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