基于SAWRs的无源无线阻抗负载传感器的建模和研究

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时间:2019-05-16

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1、华中科技大学博士学位论文摘要无源无线声表面波传感器被认为是最有希望取代有源的无线传感器,然而到目前为止,通过改变布局图的方法,或者采用不同声表面波形式的方法对拓展其应用范围的作用都是有限的。声表面波的物理特性决定了被测量直接施加到其传播路径上是最好的,然而有些被测量不适宜直接施加,限制了其测量领域。利用阻抗传感器做为声表面波器件的负载,使被测量施加到阻抗传感器上,通过负载的改变来影响声表面波器件的响应,成为扩展声表面波无源无线传感范围的新途径。因此,本文围绕着基于声表面波谐振器(简称SAWR)的无源无线阻抗负载型传感器开展研究,具有重大的理论意义和现实的应用价值。论文首先对无源无线

2、声表面波传感器的研究和发展状况进行了综合评述。然后采用自内到外的思路和样条插值相结合的方法提取了SAWR的分立元件等效电路参数。获得的结果是,在主谐振峰,串、并联谐振频率的相对误差都为零,串联谐振点电导的误差0.135%;二阶谐振频率的最大误差为2.88ppm,谐振电导误差3.67%。包括谐振点在内共2MHz的考查频率范围内,测量与计算特性曲线一致性明显。在SAWR提取参数的基础上,确定以最佳匹配的匹配网络为研究对象。按照着眼于整体匹配导纳特性的思路,先用双电抗元件将SAWR在谐振点频率附近匹配成等效RLC串联谐振电路,再串联阻抗传感器来获得稳定的低失配匹配网络。研究首先表明,阻抗

3、传感器出现在X3所在的位置对于获得稳定的低失配是必要的。然后,该匹配网络对应电容值0.6~7.5pF的变化范围可以获得270KHz的中心频率变化量,每点所对应的最小驻波比都在1.015以下,该特性在双SAWR结构中得以保持。试验获得驻波比的平均值小于1.2。T-CLC型低失配网络要求电容传感器具有初始电容小相对变化量大的特点。本文在周边固支的双振动膜模型基础上,采用中心岛型电极结构,通过控制电极/振动膜半径比值m的方法来实现该要求。研究表明,当固定两振动膜的中心位移与初始间距的比值,m增加则电容比按指数规律下降。当m=0.37,获得的电容比为10.将I华中科技大学博士学位论文获得的

4、电容-压力数据带入前述低失配网络,得到具有良好线性度的中心频率-压力关系曲线。最后,将发射和接收天线的二端口网络模型引入无源无线SAWR传感单元,构建了可以考察天线间距影响的完整模型。基于该模型,讨论了其影响机制,并提出将天线自阻抗与传输线特性阻抗相匹配,可以获得最小的间距变化对中心频率的影响。试验结果表明,当采用单SAWR结构,对应约20cm的间距变化范围,获得低至-1.75ppm/cm的中心频率-间距灵敏度。关键词:无源无线声表面波谐振器阻抗负载参数提取低失配匹配网络电容压力传感器完整模型II华中科技大学博士学位论文AbstractPassiveWirelessSAWSenso

5、rs(PWSS)areconsideredthemostpromisingcandidatesinplaceofactivewirelesssensorssofar.However,changingthelayoutplan,orusingdifferentSAWsformsseemsnottomakeanyfurtherprogressfortheexpansionoftheapplicationscope.TheSAW’sphysicalpropertiesdeterminethatitisthebestmethodtoapplythephysicaltothetransmis

6、sionpathoftheSAW.Butsomearenotsuitablefordirectmeasurement,whichrestricttheapplicationareaofPWSSs.TakingconventionalimpedancesensorsastheloadsofSAWdevices,thenewsensorswhicharenamedthePassiveWirelessSAWImpedance-loadedSensors(PWSIS)canbeconstructed.ItisanewwaytoexpandthesensingscopeofPWSSs.The

7、refore,thePWSISsbasedSAWresonator(SAWR)needstobeextensivelyinvestigatedandthereofthetheoreticalandapplicationvaluesaresignificant.Inthispaper,thecurrentstatusofPWSSsandresearchprogressesarereviewedinthepreface.Then,combiningthefrom-insi

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