传感器实验报告应变片测量

传感器实验报告

一、实验原理

利用电阻式应变片受到外力发生形变之后，金属丝的电阻也随之发生变化。通过测量应变片的电阻变化再反算回去应变片所受到的应变量。利用电桥将电阻变化转化成电压变化进行测量，电桥的输出电压经过应变放大仪之后输出到采集卡，labview 采集程序通过采集卡

读取到应变放大仪的输出。

1

4

电桥输出电压与导体的纵向应变ε之间的关系为： 1

4

v V K ε=⨯⨯⨯

(1.1) 其中K 为电阻应变片的灵敏系数，V 为供桥电压，v 为电桥输出电压。由上式可知通过测量电桥输出电压再代入电阻应变片的灵敏系数就可以求出导体的纵向应变，即应变片的纵向应变。

二、实验仪器

悬臂梁

一条 应变片 一片 焊盘 两个 502胶水 一瓶 电阻桥盒 一个 BZ2210应变仪 一台 采集卡 一个 电脑 一台 砝码

一盒

三、实验步骤

1、先用砂纸摩擦桥臂至光滑，再用无水乙醇擦拭桥臂；

2、拿出应变片和焊盘，将502胶水滴在应变片及焊盘背面，把其贴在桥臂上，并压紧应变片；

3、使用电烙铁将应变片和焊盘焊接起来，再将焊盘跟桥盒连接起来，这里采用的是1

桥的接法；

4、将桥盒的输出接入到应变放大仪的通道1；

5、应变仪的输出接到采集卡上；

6、运行labview 的采集程序进行测试；

7、改变砝码的重量，从采集程序记录得出的数据。

8、对所得的数据做数据处理。

四、实验数据

五、数据分析

1、线性度分析

取出实验数据的0~250g的部分做线性度分析，数据如表2所示。

对上述数据进行初步分析，第一组跟第三组数据都是呈线性的，而第二组数据在70g-100g 这里却有了0.0013的变化，变化较大，不符合理论值，所以在进行数据分析时排除第二组数据，仅适用第一、第三组数据进行数据分析。对第一、第三组数据使用MATLAB 进行分析，先将两组数据做曲线拟合，得到拟合曲线之后将x 代入拟合曲线中求出对应的值，再把两组数据的端点取出做直线，将两条线相减得到最大差值，分别求出两组数据的最大差值，再代入公式max

=100%L FS

L Y γ∆±

⨯ 求出每组数据的线性度。FS Y 指的是满量程输出，这里取重量为250g 的数据。 具体实现的MATLAB 代码：

x=[0 10 20 30 40 50 70 100 120 150 170 200 250]; x0=[0 250];

y01=[2.8646 2.8734]; y03=[2.8736 2.8828];

y1=[2.8646 2.8646 2.8648 2.8652 2.8653 2.8687 2.8662 2.8677 2.8681 2.8696 2.8701 2.8715 2.8734];%第一组数据

y2=[2.8613 2.8615 2.8619 2.8623 2.8625 2.8629 2.8637 2.865 2.8657 2.8668 2.8836 2.8847 2.886];%第二组数据

y3=[2.8736 2.8739 2.8742 2.8745 2.8749 2.8752 2.876 2.8771 2.8778 2.879 2.8798 2.8807 2.8828];%第三组数据

p1=polyfit(x,y1,1); p2=polyfit(x,y2,1); p3=polyfit(x,y3,1); p4=polyfit(x0,y01,1); p5=polyfit(x0,y03,1);

y11=polyval(p1,x);%第一条拟合曲线得到的值

y22=polyval(p2,x);%第二条拟合曲线得到的值

y33=polyval(p3,x);%第三条拟合曲线得到的值

y001=polyval(p4,x);

y003=polyval(p5,x);

e1=y001-y1;

e3=y003-y3;

e11=abs(e1);

e33=abs(e3);

lmax1=max(e11);%第一组数据的非线性绝对误差lmax3=max(e33);

subplot(1,2,1)

plot(x,y1,'r+',x,y3,'b*',x,y11,'r',x,y33,'b')

title('原始曲线与拟合曲线');

subplot(1,2,2)

plot(x,y001,'r',x,y003,'b')

title('端点拟合曲线');

yfs1=2.8734;%第一组数据的满量程输出

yfs3=2.8828;%第三组数据的满量程输出

rl1=(lmax1./yfs1);

rl3=(lmax3./yfs3);

得到的结果如图所示：

第一组数据的线性度为8.1437e-04；第三组数据的线性度为9.0190e-05。可得实验使用的梁的线性度为8.1437e-04。

2、迟滞性分析

先求出每组数据的正反行程的拟合曲线，再将自变量代入拟合曲线求出曲线对应的函数值，将每组数据的正反行程的拟合曲线相减求出最大差值，再代入公式

max

100%H FS

H Y γ∆=±

⨯ 求出γ的值。 具体实现的MATLAB 代码：

x=[0 10 20 30 40 50 70 100 120 150 170 200 250];

y01=[2.8646 2.8646 2.8648 2.8652 2.8653 2.8687 2.8662 2.8677 2.8681 2.8696 2.8701 2.8715 2.8734];%第一组数据正行

y03=[2.8736 2.8739 2.8742 2.8745 2.8749 2.8752 2.876 2.8771 2.8778 2.879 2.8798 2.8807 2.8828];%第三组数据正行

y11=[2.8605 2.861 2.862 2.8624 2.8627 2.8634 2.8658 2.8672 2.8679 2.869 2.8698 2.8711 2.8734];%第一组数据反向

y13=[2.8723 2.8727 2.8733 2.8734 2.8744 2.8747 2.8756 2.8765 2.8774 2.8787 2.8793 2.8808 2.8828];%第三组数据反向

p01=polyfit(x,y01,1);%第一组数据曲线拟合 p11=polyfit(x,y11,1);

p03=polyfit(x,y03,1);%第三组数据曲线拟合

p13=polyfit(x,y13,1);