粉尘浓度智能传感器的样机研发

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时间:2019-02-28

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1、万方数据论文题目:粉尘浓度智能传感器的样机研发作者姓名:’坌量苤专业名称:塑趔墅篁壹鲎I避指导教师:程堂珍论文提交日期:论文答辩日期:授予学位日期:入学时间:呈Q曼!生鱼旦研究方向:让篁扭控剑皇鱼真职称:趱垄Q曼垒生量旦至Q呈垒生鱼旦旦象∥万方数据RESEARCHANDDEVELoPMENToFTHEDUSTCONCENTRATIoNINTELLIGENTSENSoRPRoTOTYPEADissertationsubmittedinfulffilmentoftherequirementsforthedegreeofMASTERoFPHILoSOPHYfr

2、omShandongUniversityofScienceandTechnologybyXuJingdongSupervisor:ProfessorChengXuezhenCollegeofElectricalEngineeringandAutomatio.nMay2014万方数据声明尸明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文,除了所列参考文献和世所公认的文献外,全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名:日知1.≮。6.《勺’Ideclarethatthisdissertation,submittedi

3、nfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhoHymyownworkunlessreferencedofacknowledge·ThedocumenthasnotbeensubmittedforquaHficafionatanyotheracademicinstitute.stgnature:枷飞Date:扣L岭.6、l幻万方数据山东科技大学硕士学位论文摘要随着传感技术、电子信息技术和通

4、讯技术的不断融合,传感器的研究设计也开始往集成化和智能化的方向转变、发展。现今数字化的矿山中,对于现场粉尘检测任务的要求也越来越高,传统的检测仪器已经不能够满足其功能需求。因此,本文基于静电感应的原理,结合传感、电子、通信等技术,研究设计了一种拥有自动数据采集、自检测、自校正、人机交互、数据通信等功能的粉尘浓度智能传感器样机。本文结合粉尘浓度智能传感器的功能要求,设计了传感器样机的整体方案,根据粉尘带电基理,确定了静电感应的检测方法,选取了传感器前端的静电感应电极,结合电磁兼容理论对传感器的结构进行了法拉第笼的整体屏蔽设计;分析设计了传感器的硬件系统,系

5、统电路以STM32为核心控制器,电路前端设计了T型反馈网络放大电路、巴特沃斯低通滤波电路和双T陷波电路,并分别对各电路进行了分析与测试,以确保电路设计的合理性,从而实现对感应信号的数据采集与滤波处理,调理后的信号在STM32微处理器中进行相应的算法处理,处理后的数据即可以在LED数码管显示,也可以经由RS232/RS485接口或4.20mA工业标准接口等通信模块与上位机进行数据传输,达到实时显示和在线监测的要求;在硬件系统之上对传感器样机进行了软件编程,设计传感器的自检程序,对感应信号进行滤波、自校正的算法处理,并通过曲线拟合建立了静电感应信号与粉尘浓度

6、的关系;最后在实验室中对设计的样机进行了测试与性能分析。关键词:粉尘检测,智能传感器样机,STM32,滤波电路,自校正,曲线拟合万方数据山东科技大学硕士学位论文摘要ABSTRACTWiththeintegrationofsensortechnology,electronicinformationandcommunicationtechnologies,theR&Dofsensorstartstodeveloptowardsthedirectionofintegrationandintelligent.Tothedigitalmine,therequire

7、mentsofdustdetectiontaskarealsogettinghigherandhi曲er,thetraditionalsensorhasbeenunabletomeetthefunctionalrequirements.So,basedontheprincipleofelectrostaticinduction,combinedwiththesensor,electronics,communicationtechnology,adustconcentrationintelligentsensorprototypewiththefuncti

8、onofautomaticdataacquisition,self-inspec

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