INNO 광섬유 온도 센서 ,온도 모니터링 시스템.
포인트 유형 광섬유 온도 센서 전력 장비의 안전 모니터링에 사용할 수 있습니다.. 응용 프로그램 품질을 효과적으로 유지하는 것을 기반으로 합니다., 온도 감지 소자는 측정 프로세스를 제한하는 데 사용할 수 있습니다.. 이러한 센서의 높은 측정 정확도와 간단한 원리로 인해, 운영의 적시성을 향상시킬 수 있습니다., 그들은 온도 측정 및 분석의 실제 수준을 최적화하기 위해 전력 장비 모니터링 프로젝트에서 널리 사용됩니다.
Fiber Optic Sensors의 특성
광섬유 센서 자체는 절연 및 전자기 간섭에 대한 저항과 같은 특성을 가지고 있습니다, 모니터링 프로세스의 안전을 보장할 수 있습니다., 그리고 걸출한 내식성 및 고열 저항이 있습니다. 높은 DC 전기장에 적용하면 온도의 접촉 측정을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다, 높은 측정 정확도, 해당 측정 네트워크를 구축합니다., 전력 장비 작동의 후속 자동화 모니터링을 위한 토대 마련.
광섬유 온도 감지 기술의 적용 과정에서, 국내외적으로, 초점은 센서 연구와 광섬유 온도 관리에 있습니다.. 그러므로, 광섬유 격자 온도 센서는 광섬유 온도 감지 기술 연구 프로젝트의 핵심이 되었습니다.. In the fiber optic distributed temperature measurement system, 광섬유 온도 감지 기술에 대한 연구는 화재 예방과 통합되어야 합니다., 다지점 온도 제어, 그리고 포괄적인 분석을 위한 다른 프로젝트, 그러나 전체 비용은 상대적으로 높습니다.
실제 응용 분야에서 점형 광섬유 온도 센서의 기본 온도 측정 원리는 반도체 흡수 스펙트럼의 임계 가장자리가 온도에 따라 변하고 그에 따라 이동한다는 것입니다. 반도체 칩이 광도 처리를 거친 후의 변화 정도에 대한 효과적인 분석 및 판단을 확립할 수 있습니다. 또한, 반도체 매체의 흡수율은 광 흡수 과정에서 반도체의 밴드갭 폭과 직접적인 관련이 있습니다. 온도가 변한 후, 열팽창 및 온도 변화는 결정의 진동 상태에 영향을 미칩니다., 밴드갭의 실제 너비 매개변수에 변화를 일으키고 비정상적인 흡수 스펙트럼을 초래합니다..
특정 조건 하에서, 광원 조명의 두께는 다양합니다. 투영된 광도는 It ddt RR I α α − − −=1 e의 도움으로 특정 매개변수에 대해 측정해야 합니다. (1) 22회. 그중, R은 전체 광원 조명 시스템의 전력 반사 계수를 나타냅니다, 이는 굴절률에 비례합니다, 흡광 계수, 그리고 재료의 입사각; D는 전체 반도체 구조의 실제 두께를 나타냅니다.; α는 반도체 재료 자체의 흡수 계수를 나타냅니다.. 실제 측정 데이터를 결합하여, 해당 시스템의 실제 수준을 효과적으로 분석할 수 있습니다, 그리고 광원 파장 결정 기능 간의 관계를 결합함으로써, 전체 파장 범위에서 적분을 계산합니다.. 즉,, 실제 작동 중, 입사 광대역 광원과 일치하는 광 다이오드를 선택하면 투과 광 강도를 효과적으로 계산하고 분석 할 수 있습니다, 또한 관련 매개변수는 환경 온도의 변화에 따라 다양한 추세를 보여줄 수 있습니다, 온도 감지 작업의 전반적인 효율성을 효과적으로 향상시킵니다..
의 구현 광섬유 센서 System in Power 시스템 감지
전력 시스템의 하드웨어 구현에서, 개폐 장치의 작동 수준은 매우 중요합니다, 또한 기술자는 이동식 카트와 개폐 장치가 실제 가치를 발휘할 수 있도록 회로 차단기를 통합해야 합니다. 그중, 고전압 개폐 장치 자체에는 다음이 있습니다. 6 연락처, 상부와 하부의 3상 각각에 하나씩 분포되어 있습니다, 시스템 작동의 신뢰성을 효과적으로 향상시키고 접점의 도움으로 실시간 모니터링 및 온도 측정을 가능하게 할 수 있습니다.. 그러므로, 시스템의 고전압 배폐 장치의 온도 모니터링 과정에서 프로브 및 회로 신호 처리 시설을 개선해야합니다, 그리고 다음과 같은 점을 달성하기 위해.
우선, 광원을 선택합니다. 광원에서 빛이 방출된 후, 투과율 강도는 프로브의 작용을 통해 온도 변화에 따라 점차적으로 변합니다.. With the help of a point type 광섬유 온도 센서, 투과 된 빛의 강도는 작업의 구현을 보장하기 위해 온도를 모니터링 할 수 있습니다.. 그러므로, 기술자는 광원을 선택할 때 센서의 측정 범위를 제한해야 합니다, 그리고 흡수 스펙트럼의 임계 가장자리의 온도 변화를 기반으로 판단하여 더 넓은 스펙트럼 폭 매개변수를 효과적으로 얻습니다.. 광원의 파장을 선택하는 측면에서 유의해야 합니다., 흡수 가장자리와 함께 충분한 매개변수 고려 사항을 이루어야 합니다., 매개변수는 사이에서 제어되어야 합니다. 864-908 nm을 사용하여 더 적합한 파라미터를 선택합니다., Detection Light Intensity Expansion 및 Center Wavelength Processing 작업의 종합적인 발전을 위한 토대를 마련합니다..
둘째, 프로브 설계 작업, 센서 자체의 적용 구조 및 원리와 결합, 전력 시스템의 고전압 개폐 장치의 접촉 처리에 적용합니다., 고전압 케이블 조인트에 대한 온도 테스트 수행, 센서 설치 작업에 대한 기본 매개변수를 제공할 수 있는지 확인합니다.. 프로브를 설계하는 과정에서, 프로브의 부피 및 열 균형 매개변수를 분석하고 결정해야 합니다. 일반적으로, 열전도율이 좋은 구리 재료는 가공 메커니즘의 적시성을 어느 정도 향상시키기 위해 선택됩니다.
셋째, 신호 처리 회로 설계. 센서 신호 처리에서, 실제 요구 사항에 따라 핵심 단위를 결정해야 합니다., 마이크로 컨트롤러 구조를 효과적으로 통합, 고성능 및 저전력 8비트 AVR 마이크로컨트롤러를 사용하여 관련 파라미터를 효과적으로 결정, 메모리 제어를 합리적으로 향상시킵니다., 하드웨어 인터페이스 회로를 얻기 위한 보장을 제공합니다., RISC 단순화 명령을 통합하여 구조의 통합 효과를 보장하고 시스템 프로그래밍 효과를 최적화합니다..
전력 장비 모니터링 시스템에서, 센서의 효율성 및 전반적인 적용 수준과 결합, 하드웨어 구조의 전반적인 관리 외에도, 또한 해당 시스템 구성 요소가 안전 모니터링 작업의 원활한 수행을 위한 기반을 마련할 수 있도록 소프트웨어 시스템을 개선해야 합니다.
우선, 신호 수집 및 제어 소프트웨어 시스템은 주로 적시에 신호를 캡처합니다, 해당 동작 명령의 후속 개발을 위해 신호 정보를 필터링하고 요약합니다.. 신호 수집에서 유의해야 합니다., 가공, 및 제어 시스템, 포괄적인 감독 및 제어 품질을 달성하기 위해 데이터 정보의 신뢰성에 주의를 기울여야 합니다.
둘째, 신호 필터링 소프트웨어의 구조는 주로 필터링 매개변수를 분석하고 결정하는 것과 관련이 있습니다, 관련 매개변수를 기반으로 결과의 적시성 결정, 관련 상황을 구체적으로 분석하고 처리합니다.
셋째, 평균 보간 계산 소프트웨어는 강력한 계산 기능을 갖춘 소프트웨어 시스템입니다, 평균 보간법의 실시간 계산 및 검증을 수행할 수 있습니다., 향후 계산 결과 및 데이터 비교 분석의 효율성을 향상시키기 위해.
넷째, 출력의 소프트웨어 구조를 표시합니다., 모든 프로세스가 완료된 후, 출력 소프트웨어를 사용하여 데이터 처리 및 출력을 완료합니다.. 장비 안전에 대한 실시간 모니터링을 더욱 구체화하기 위해, 피드백 매개변수를 결합하여 모니터링 프로세스의 적시성을 개선할 필요가 있습니다.
또한, 정보 수집 업무에서, 기술 부서는 수집 구조와 응용 프로그램 시스템 간의 관계에 초점을 맞춰야 합니다, 수집 과정의 합리성과 기계의 통신 과정을 효과적으로 향상시킵니다., 수집 프로세스를 업그레이드하여 실시간 성능과 응용 프로그램 효과의 무결성을 보장합니다.. 가장 중요한 것은 소프트웨어 시스템의 적용에 있어 CPU 개선을 전제 조건으로 삼아야 한다는 것입니다, 그리고 통합 활용 효율성을 기반으로 합니다, 소프트웨어 프로세스 초기화 작업의 품질에 대한 중앙 집중식 분석 및 판단 수행, 기능 처리 작업 지침, 및 시간 제한 인터럽트 기능 지침, 제어 기준을 합리적으로 개선하기 위해.
점형 광섬유 온도 센서의 포괄적인 분석 및 시스템 최적화를 기반으로 합니다., 전력 장비 모니터링에서 센서의 적용 프로세스는 10kV 고전압 개폐 장치의 구조에서 테스트되었습니다., 효과적으로 9 점 감시를 형성할 수 있는지 어느 것이. 전통 기술을 기반으로, 시스템 보정 및 실험 테스트는 광섬유 센서를 장비의 전기 항온 상자에 직접 배치하여 수행됩니다., 효과적으로 온도 조종 효율성을 만나기. 실험 중, 온도는 실온에서 점차 상승했습니다.. 작업자는 서로 다른 온도 간격으로 일정한 온도 박스의 온도 및 계수 아날로그 출력을 측정해야 합니다, 온도 값을 효과적으로 통합, 최종 처리 효과를 향상시킵니다.. 열전대 온도계와 수은 온도 센서의 공동 작용을 기준으로 하여, 해당 온도 매개변수를 얻습니다.. 열전대 온도계와 수은 온도계를 사용하여 온도를 감지한 후, 항온 챔버의 온도에 대한 기준 값으로 사용할 수 있습니다.
실제 측정 작업에서, 작동 중 광섬유 온도 센서의 시간 안정성을 종합적으로 이해하기 위해, 지속적인 측정 후 데이터 피드백에 주의를 기울여야 합니다., 기본 온도 제어 조건 선택 보장, 그리고 이것을 기반으로, 시간 변화에 의해 형성된 광섬유 온도 센서의 차별화된 측정 결과 얻기,
광섬유 온도계의 시간 안정성 테스트 곡선
시간의 연속적인 축적의 맥락에서 온도 측정이 불안정하다는 것을 발견하는 것은 어렵지 않습니다. 측정 정보를 결합하면 온도 센서의 온도 드리프트 효과를 결정하고 온도 센서의 측정 정확도를 탐색할 수 있습니다. 시간의 안정성이 모니터링 프로세스의 품질에 매우 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 또한, 센서는 주로 광섬유 기술을 사용합니다., 내열성이 있으며 온도 제어 시스템에 직접 배치할 수 있습니다.. 사이의 온도를 제어함으로써 -20 받는 사람 125 °씨, 시스템은 또한 정상적으로 작동할 수 있습니다.
시스템 설치 시스템 교정 및 테스트 후, 개폐 장치의 실제 적용 수준을 보장해야합니다. 시스템 섀시의 설치 프로세스에서는 개폐 장치의 저전압 부분도 분석해야 합니다, 특히 섀시와 프로브를 연결하는 가벼운 번들링 및 파이프 구조. 처리 효율성의 적시성을 보장하기 위해, 섬유 굽힘 매개변수가 설치 과정에서 실제 요구 사항을 충족하는지 확인하고 섬유 활용에 영향을 미치는 섬유 혼합을 피해야 합니다. 보통, 데이터 파라미터를 측정하려면 RS485 시리얼 버스를 통해 연결 관계를 설정하고 모니터링실에 연결해야 합니다. 소프트웨어 작동 중 축적된 데이터와 결합, 온도 테스트 및 분석은 시스템 알람의 기본 수준을 효과적으로 개선하기 위해 여러 지점에서 수행됩니다.. 센서 적용 과정에서, 고전압 전송 케이블 조인트의 온도를 측정하고 분석해야 합니다. 모니터링 측정 횟수는 다음에서 제어해야 합니다. 20 또는 그 이상, RS485를 사용하여 모니터링 네트워크를 구축하여 정보를 분석하고 시스템의 다른 고정 지점으로 전송해야 합니다., 모니터링 구조 형성. 시스템이 케이블 시스템의 접점 온도를 측정할 수 있기 때문입니다, 그리고 온도가 높으면, 알람을 울립니다, 어느 정도 사고를 피할 수 있습니다..
Using fiber optic sensors for systematic analysis and safety monitoring of electronic devices can effectively improve data analysis results, 후속 데이터 분석의 무결성 보장 및 판단 효율성, 그리고 광도 매개변수를 효과적으로 통합하는 것을 기준으로 하여 흡수율의 합리성을 보장합니다., 측정 정확도의 포괄적인 최적화를 위한 토대 마련.
광섬유 온도 센서, 지능형 모니터링 시스템, 중국에 분포된 광섬유 제조업체
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