为高阻抗压电传感器设计超低输出噪声放大器

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1、为高阻抗压电传感器设计超低输出噪声放大器摘要一个分析输出噪声的超声换能器的高阻抗低噪声放大器的电压模型被提了出来。运算放大器具有低输入偏置电流放大器是为了避免使用补偿电阻,补偿电阻会大大增加噪音在运算放大器输入时。建议的分析模型,包括超声波传感器,提供了一个有用的工具来设计,比较和选择的元件值。2005年ElsevierLtd公司版权所有。关键词:低噪声放大器;空气耦合超声;超声波无损检测;兰姆波1.简介空气耦合超声检查的方式可以避免液体耦合剂[1]。这是一种特别有用的当被检查的材料,如纸,可能会被改变或销毁时。但是,这种方法被限制了,因为大的声阻抗与气体和材料之间的不匹配让超

2、声能量转移到检查材料变得困难。一个标准的压电材料与空气之间阻抗不匹配的比例是相当大于与水的情况下,即声阻抗在室温下空气是430Rayls对水的150MRayls。这意味着,固态到空气接口采用插入损耗在60分贝范围和通常必须大于90分贝的动态范围[1,2]。兰姆波[3]超声技术大多是基于单一元件的超声传感器的应用是专门为适应于激发兰姆波模式。不幸的是,在网上应用,传感器的方向可能是一个问题,因为材料在试验没有一个稳定的位置[4]。在使用压电阵列下可以准确掌握播送,从而克服了传感器方向问题。然而,由于事实上只有几度可以达到一维线性阵列,是目前已在工作中使用的一种新型的凹阵列[5]。

3、由于他们的小尺寸,数组元素让高阻抗值和低信号功率可实现。因此,放大器的设计要求特殊注意,由于贫困信噪比。我们建议一个超低噪声和高增益电路[6]来接收数组元素,以提高信噪比。噪声不同的拓扑性能[7]进行了研究和比较,呈现出最好的选择。我们公布发达的方法来解决这个问题。在第二节中,详细介绍传感器的模型阻抗。放大器拓扑结构建议在第三节中与商业运算放大器使用输出噪声功率谱密度模型进行比较。运算放大器被选择处理其噪音和DC性能。在第4节,是一个总输出噪声电压分析模型的介绍。为了便于各前端元素的元件值计算。实验测量结果以及他们与提出的模型对比在第5节中讨论,之后的一节是结论。2.传感器等效

4、的阻抗主要要求进行放大器设计的是过低的噪音和高增益,高阻抗的传感器的构成要件的排列传统,过低噪音的运算放大器是无效的,因为他们当前的噪音不能看作是可忽略的。这表明频率依赖于单独元件的阻抗。围绕这共振的频率分析,一个压电的超声波传感器可以是作为图2表明的模型,其中C0是等效电容,遥感技术的代表辐射和机械性能损耗并最终没有。Ls和Cs是这些共振性能的传感器的模型。一个电阻与C0并联加到模型中会使电能消耗。这个传感器的阻抗被表达通过这模型的参数和(1)式的频率。Ws和Wp被串联和并联的共振频率。分别为:实部乘以阻抗的数量级如(2)和(3)式,这表达式将需要计算传感器的贡献,热噪声在这

5、放大器的输出:Fig.1阻抗级对一个传感器阵列元件的频率图Fig.2.压电陶瓷在共振频率附近的电气模型3.放大器设计一个非逆变的运算放大器配置被选择因为它高的输入阻抗,如图3所示。这RT电阻补偿运算放大器的偏差电流,IB和基本运算放大器非逆变输入。RT的值由(4)式给出,也就是说,逆变和非逆变的输入阻抗必须等同于最小运算放大器输入偏差电流的影响:设想这些高电压增益作为放大器的配置,这并联电路的等效电阻在R1和R2之间大约等于R1。因此,传感器的阻抗在低频率趋势于无限大的值,这个值包含由RT和Zs并联组成的电路的阻抗大约等于RT。因此,当R1和RT同时有相似的值时,输入偏差电流被

6、补偿。为避免非逆变运算放大器输入电压过度损耗而需要被外加:RT的最小值大约为20千欧姆然而在共振频率时传感器的阻抗大约为2千欧姆,如图1所示。应用(5)和R1=RT,(6)所示的一些电阻值最小的已经被选择为最小噪音:图4表明噪音的等效电相应的放大器配置被建议成图3所示。超声波传感器的噪音,Fig.3.一个同相放大器电路简图Fig.4为一个阶段放大器噪声等效电路与偏压电流的补偿电阻,RT。在超声波传感器中,是通过热量来控制噪声并且直接与相关传感器带电电阻(8)式的实部反过来依赖于频率,如在(2)式中看到。运算放大器噪声表现为它可以描述成三个等效输入噪声发电器:一个光谱密度电压发电

7、器,,连接到一系列非倒置的输入端和两个光谱密度电流发电器,和,同时连接发电器的非倒置和倒置输入端到接地。制造商在表一中列出仪器的精确参数和可供选择的设备。此外,,和分别对应于光谱密度噪声电压的、和。对噪声等效电路的分析可以得到输出噪声功率光谱密度:那里G是放大器的电压增益,它可以表示为:我们可以假设并且,然后(7)式就可以写成:正如接下来我们将要看到的,有趣的是当趋于无穷大时我们得到了输出噪声功率光谱密度的表达式。当趋向于无穷大时用这一作用来估计(10)式时我们得到(9)式的极限。输出噪声功

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