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2019 - 07 - 18
1、产品概述RBRD12-F是26G 高频雷达式物位测量仪表,输出4~20mA模拟信号, 测量最大距离可达30米。天线被进一步优化处理,新型的快速的微处理器可以进行更高速率的信号分析处理,使得仪表可以用于:反应釜或固体料仓非常复杂的测量条件。2、工作原理雷达物位计天线发射较窄的微波脉冲,经天线向下传输,微波接触到被测介质表面后被反射回来,再次被天线系统接收并将其传输给电子线路部分自动转换成物位信号。3、产品特点▲  非接触测量,无磨损,无污染▲  天线尺寸小,便于安装▲   波长更短,对在倾斜的固体表面有更好的反射▲   测量盲区更小,对于小罐测量也会取得良好的效果▲   波束角小,能量集中,增强了回波能力的同时,又有利于避开干扰物▲  几乎不受大气中水蒸气、温度压力变化影响▲  严重粉尘环境仪表也能准确读取到真实物位回波▲  高信噪比,即使在波动的情况下也能获得更优的性能▲  26GHz频率,是测量固体和低介电常数介质的最佳选择北京精诚瑞博仪表有限公司 价格合理 质量过硬  服务一流专业生产各种物位仪表  咨询电话:400-6616-819
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2020 - 03 - 06
超声波传感器应用起来原理简单,也很方便,成本也很低。但是目前的超声波传感器都有一些缺点,比如,反射问题,噪音,交叉问题。  1.反射问题  如果被探测物体始终在合适的角度,那超声波传感器将会获得正确的角度。但是不幸的是,在实际使用中,很少被探测物体是能被正确的检测的。  其中可能会出现几种误差:  2.三角误差  当被测物体与传感器成一定角度的时候,所探测的距离和实际距离有个三角误差。  3.镜面反射  这个问题和高中物理中所学的光的反射是一样的。在特定的角度下,发出的声波被光滑的物体镜面反射出去,因此无法产生回波,也就无法产生距离读数。这时超声波传感器会忽视这个物体的存在。  4.多次反射  这种现象在探测墙角或者类似结构的物体时比较常见。声波经过多次反弹才被传感器接收到,因此实际的探测值并不是真实的距离值。  这些问题可以通过使用多个按照一定角度排列的超声波圈来解决。通过探测多个超声波的返回值,用来筛选出正确的读数。  5.噪音  虽然多数超声波传感器的工作频率为40-45Khz,远远高于人类能够听到的频率。但是周围环境也会产生类似频率的噪音。比如,电机在转动过程会产生 一定的高频,轮子在比较硬的地面上的摩擦所产生的高频噪音,机器人本身的抖动,甚至当有多个机器人的时候,其它机器人超声波传感器发出的声波,这些都会引 起传感器接收到错误的信号。  这个问题可以通过对发射的超声波进行...
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2020 - 06 - 02
雷达料位计是先进的雷达式物位测量仪表,测量距离可达70米。天线被进一步优化处理,新型的快速的微处理器可以进行更高速率的信号分析处理,使得仪表适用于固体料、过程容器或强粉尘易结晶、结露场合。四大常见故障1、断电重启雷达料位计本身有很多防护功能,如果正常运行中雷达料位计自身出现故障保护,可进行断电重启,此时雷达料位计内部的故障有可能消除,重新上电后恢复正常。这种处理方法适用于高液位测量的储罐雷达料位计的维修。毕竟十多米高的储罐,爬到罐顶上处理雷达料位计不是一个简单的事情,能在地面解决的先解决。2、通过面板消除故障如果断电重启仍然不能消除故障,要到现场实际查看故障,通过雷达料位计面板首先观察有无错误代码,有无故障保护措施,如果有通过面板清除,重启后观察雷达料位计是否正常。3、做空频谱雷达料位计的测量原理是检测接受到的电磁波频谱,若被测液体与雷达天线之间的净空中有较强的电磁波反射或干扰,那么雷达料位计极有可能把这反射的雷达波作为真实液面的雷达反射波来处理,从而得出错误的液位显示。检修规范检修类别:小修、中修检修周期:3个月、6个月检修内容:1、小修a.清理传感机构的灰尘、杂物、卫生,检查紧固件的完好;b.检查电动变送器部分的防水、防爆密封;接线端子紧固;c.检查电动变送器部分供电及角位移传感器输出信号与液位是否对应;d.检查各部位螺钉有否松动。2、中修a.检查杠杆、支点、平衡杆、中心轴和平...
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受启发于蜘蛛网 世界上最精确的微芯片传感器之一诞生

发布日期: 2021-12-02
浏览人气: 513

  来自代尔夫特理工大学的一个研究小组成功地设计了世界上最精确的微芯片传感器之一,该装置可以在室温下运行。他们将纳米技术和机器学习与自然界的蜘蛛网结合起来,能够使纳米机械传感器在与日常噪音极端隔离的情况下振动。这一突破发表在《先进材料》的新星期刊上,对引力和暗物质的研究以及量子互联网、导航和传感领域有很大影响。


  研究最小尺度的振动物体,如用于传感器或量子硬件的物体,最大的挑战之一是如何保持环境热噪声不与它们的脆弱状态发生作用。例如,量子硬件通常被保存在接近绝对零度(-273.15°C)的温度下,这种特种冰箱的价格为50万欧元一台。来自代尔夫特理工大学的研究人员创造了一种网状的微芯片传感器,在与室温噪声隔离的情况下能产生极好的共振,他们的发现将使建造量子设备的费用更加低廉。

受启发于蜘蛛网 世界上最精确的微芯片传感器之一诞生

  领导这项研究的理查德-诺特和米格尔·贝萨正在寻找结合纳米技术和机器学习的新方法。他们是如何想到用蜘蛛网作为模型的?诺特表示'我做这项工作已经有十年了,在禁闭期间,我注意到我的阳台上有很多蜘蛛网。我意识到蜘蛛网是非常好的振动探测器,因为它们要测量网内的振动来寻找它们的猎物,而不是网外的振动,比如风吹过树。因此,为什么不搭上数百万年的进化的便车,用蜘蛛网作为一个超敏感设备的初始模型呢?'


  由于该团队对蜘蛛网的复杂性一无所知,他们让机器学习来指导发现过程。贝萨表示:'我们知道实验和模拟的成本很高,而且很耗时,所以和我的小组一起决定使用一种叫做贝叶斯优化的算法,用很少的尝试来找到一个好的设计。'这项工作的共同第一作者Dongil Shin随后实现了计算机模型并应用机器学习算法找到了新的设备设计。


  令研究人员惊讶的是,该算法在150种不同的蜘蛛网设计中提出了一个相对简单的蜘蛛网,它只由六根弦以一种欺骗性的方式组合起来。'Dongil的计算机模拟显示,这种设备可以在室温下工作,在室温下原子振动很大,但从环境中泄露进来的能量仍然非常低,换句话说,质量系数更高。通过机器学习和优化,我们设法使理查德的蜘蛛网概念适应这一更好的质量系数。'

受启发于蜘蛛网 世界上最精确的微芯片传感器之一诞生

  基于这种新的设计,共同第一作者安德烈·库珀蒂诺(Andrea Cupertino)建造了一个微芯片传感器,该传感器带有一层超薄的、纳米级厚度的陶瓷材料--氮化硅。他们通过强行振动微芯片'网'并测量振动停止所需的时间来测试该模型。结果非常壮观:室温下的隔离振动打破了纪录,微芯片网的外面几乎没有能量损失:振动在内部一圈移动,不接触外面。这好比在秋千上给人推一把,就可以让他们不停地荡上近一个世纪。


  通过他们的基于蜘蛛网的传感器,研究人员展示了这种跨学科战略如何通过结合生物启发设计、机器学习和纳米技术,为科学领域的新突破开辟了道路。这种新颖的范式对量子互联网、传感、微芯片技术和基础物理学有着有趣的影响:例如探索超小的力量,如众所周知的难以测量的重力或暗物质。据研究人员称,如果没有大学的凝聚力资助,这一发现是不可能的,这导致了纳米技术和机器学习之间的合作。

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