果洛无线位移传感器

磁致伸缩位移传感器的工作原理
磁致伸缩线性位移（液位）变送器（简称磁尺），是采用磁致伸缩原理制造的高精度、长行程**位置测量的位移变送器。不但可以测量运动物体的直线位移，同时给出运动物体的位置和速度模拟信号或液位信号，根据输出信号的不同，分为模拟式和数字式两种。灵活的供电方式和较为方便的多种接线方法和多种输出形式可满足各种测量、控制、检测的要求；由于采用非接触测量方式，避免了部件互相接触而造成磨擦或磨损，因此很适合应用于环境恶劣、不需定期维护的系统工程或场合。不仅仅是传感器的性能优良，更重要的是工作寿命长、良好的环境适应性、可靠性、能有效和稳定的工作，与导电橡胶位移传感器、磁栅位移传感器、电阻式位移传感器等产品相比有明显的优势。而且安装、调试方便，再加上有较高的性能价格比；及时周到的售后服务，足可让用户更加放心地使用。其中，防爆（隔爆型）磁尺严格按照GB3836.1-83《爆炸性环境用防爆电器设备通用要求》，并取得国家防爆电气产品质检中心颁发的防爆合格证。隔爆标志：EXdⅡBT5。
磁致伸缩线性位移传感器的工作原理
磁致伸缩线性位移（液位）变送器主要由测杆、电子仓和套在测杆上的非接触的磁环（浮球）组成。测杆内装有磁致伸缩线（波导丝）。工作时，由电子仓内的电子电路产生一起始脉冲，此起始脉冲在波导丝中传输时，同时产生了一沿波导丝方向前进的旋转磁场。当这个磁场与磁环（浮球）中的*磁场相遇时，产生磁致伸缩效应，使波导丝发生扭动，产生扭动脉冲（或称“返回”脉冲）。这一扭动脉冲被安装在电子仓内的拾能机构所感知并转换成相应的电流脉冲，通过电子电路计算出两脉冲起始和返回之间的时间差，即可精确测出被测的位置和位移。
三、主要技术性能指标
★ 量程范围（mm） 80 150 300 500 800 1000 1200 1500 2000 2200 2500 2800 3000 3500 4000 4500 5000(用户可定制)
★ 输出形式/工作电压（三线制）
位移信号：0?5VDC/+24VDC±10%
0?10VDC/+24VDC±10%
（-5?+5）VDC/±15VDC±10%
（-10?+10）VDC/±15VDC±10%
4?20mADC/+24VDC±10%
速度信号：1V/25.4mm/s（较大10VDC）
★ 负载能力 电压信号输出较大负载2mA
电流信号输出较大负载600Ω
★ 非线性误差 ±0.05%FS；300mm以下较大误差150 μm
★ 重复性误差 优于0.002%FS
★ 分辨率 优于0.002%FS
★ 迟滞 优于0.002%FS
★ 温度影响 优于0.007%/FS/℃
★ 储存温度 -40?+100℃
★ 工作温度 0?+70℃ -25?+80℃ -40?+85℃
★ 满量程调整范围 20%FS
★ 零点调整范围 20%FS
★ 纹波 低噪声环境小于2mVrms
伺服工作状态（80?1600mm）小于6mVrms
伺服工作状态（1600?300mm）小于10mVrms
★ 测杆材料 0Cr18Ni9（304）
316不锈钢（特殊定制）
★ 电子仓外壳材料 1Cr18Ni9Ti
★ 引线方式 PVC屏蔽电缆线（默认长度：2.8m，也可根据用户要求提供）
航空插头（不适用于隔爆产品）
接线端子
★ 隔爆防爆标志 EXdⅡBT5
★ 外壳防护等级 IP65

什么是无线传感器网络

无线传感器网络作为计算、通信和传感器三项技术相结合的产物,是一种全新的信息获取和处理技术。由于近来微型制造的技术、通讯技术及电池技术的改进,促使微小的传感器可具有感应、无线通讯及处理信息的能力。此类传感器不但能够感应及侦测环境的目标物及改变,并且可处理收集到的数据,并将处理过后的资料以无线传输的方式送到数据收集中心或基地台。这些微型传感器通常由传感部件、数据处理部件和通信部件组成,随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点通过自组织的方式构成网络。借助于节点中内置的形式多样的传感器测量所在周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号,从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等众多我们感兴趣的物质现象。在通信方式上,虽然可以采用有线、无线、红外和光等多种形式,但一般认为短距离的无线低功率通信技术较适合传感器网络使用,一般称作无线传感器网络。
无线传感器网络的应用
无线传感器网络节点的微处理能力和无线通信能力使无线传感器网络有广阔的应用前景,以下分为五大类加以描


述其应用及潜力:
a、军事应用
b、生物环境监测
c、健康应用
d、家庭应用
e、工业控制和监测
无线传感器网络体系结构


无线传感器网络体系结构由三个主要部分组成:传感节点,终端节点( Sink)和观察对象。传感节点散布在观察区域内采集与观察对象相关的数据,并将协同处理后的数据传送到Sink。Sink可以通过Internet或通信卫星实现传感器网络与任务管理节点通信。

无线传感器网络的主要用途


虽然无线传感器网络的大规模商业应用，由于技术等方面的制约还有待时日，但是较近几年，随着计算成本的下降以及微处理器体积越来越小，已经为数不少的无线传感器网络开始投入使用。目前无线传感器网络的应用主要集中在以下领域： 环境的监测和保护
随着人们对于环境问题的关注程度越来越高，需要采集的环境数据也越来越多，无线传感器网络的出现为随机性的研究数据获取提供了便利，并且还可以避免传统数据收集方式给环境带来的侵入式破坏。比如，英特尔研究实验室研究人员曾经将32个小型传感器连进互联网，以读出缅因州“大鸭岛”上的气候，用来评价一种海燕巢的条件。无线传感器网络还可以跟踪候鸟和昆虫的迁移，研究环境变化对农作物的影响，监测海洋、大气和土壤的成分等。此外，它也可以应用在精细农业中，来监测农作物中的害虫、土壤的酸碱度和施肥状况等。
医疗护理
无线传感器网络在医疗研究、护理领域也可以大展身手。罗彻斯特大学的科学家使用无线传感器创建了一个智能医疗房间，使用微尘来测量居住者的重要征兆（血压、脉搏和呼吸）、睡觉姿势以及每天24小时的活动状况。英特尔公司也推出了无线传感器网络的家庭护理技术。该技术是做为探讨应对老龄化社会的技术项目Center for Aging Services Technologies（CAST）的一个环节开发的。该系统通过在鞋、家具以家用电器等家中道具和设备中嵌入半导体传感器，帮助老龄人士、阿尔茨海默氏病患者以及残障人士的家庭生活。利用无线通信将各传感器联网可高效传递必要的信息从而方便接受护理。而且还可以减轻护理人员的负担。英特尔主管预防性健康保险研究的董事Eric Dishman称，“在开发家庭用护理技术方面，无线传感器网络是非常有前途的领域”。
军事领域
由于无线传感器网络具有密集型、随机分布的特点，使其非常适合应用于恶劣的战场环境中，使其非常适合应用于恶劣的战场环境中，包括侦察敌情、监控兵力、装备和物资，判断生物化学攻击等多方面用途。美国*部远景计划研究局已投资几千万美元，帮助大学进行“智能尘埃”传感器技术的研发。哈伯研究公司总裁阿尔门丁格预测：智能尘埃式传感器及有关的技术销售从2004年的1000万美元增加到2013年的几十亿美元。
目标跟踪
DARPA支持的Scnsor IT项目探索如何将WSN技术应用于军事领域，实现所谓“**视距”战场监测。UCB的教授主持的Sensor Web是Sensor IT的一个子项目．原理性地验证了应用WSN进行战场目标跟踪的技术可行性，翼下携带WSN节点的无人机（UAV）飞到目标区域后抛下节点，较终随机布撤落在被监测区域，利用安装在节点上的地震波传感器可以探测到外部日标，如坦克、装甲车等，并根据信号的强弱估算距离，综合多个节点的观测数据，较终定位目标，并绘制出其移动的轨迹。虽然该演示系统在精度等方面还远达不到装备*用于实战的要求，这种战场侦察模式目前还没有真正应用于实战，但随着美国*部将其武器系统研制的主要技术目标从精确制导转向目标感知与定位，相信WSN提供的这种新颖的战场侦察模式会受到军方的关注．
其他用途
无线传感器网络还被应用于其他一些领域。比如一些危险的工业环境如井矿、核电厂等，工作人员可以通过它来实施安全监测。也可以用在交通领域作为车辆监控的有力工具。此外和还可以在工业自动化生产线等诸多领域，英特尔正在对工厂中的一个无线网络进行测试，该网络由40台机器上的210个传感器组成，这样组成的监控系统将可以大大改善工厂的运作条件。它可以大幅降低检查设备的成本，同时由于可以提前发现问题，因此将能够缩短停机时间，提高效率，并延长设备的使用时间。尽管无线传感器技术目前仍处于初步应用阶段，但已经展示出了非凡的应用价值，相信随着相关技术的发展和推进，一定会得到更大的应用。

大规模传感器网络中的节点移动性管理


这个问题实质上就是没有无线基础设施的无线传感器网络中的节点查询问题。较简单的资源查询方式是全局泛洪法，但是对于资源有限的无线传感器网络不适用，因此在设计工作中应该尽量避免使用全局泛洪法。扩展环搜索法（expanding ring search）用增加生存时间（Time-To-Live， TTL）的方式重复泛洪，这种方式和由此派生出来的方式也不适合无线传感器网络。在改善泛洪法的效率方面，文献[6]中提出的方案是通过减少查询每个节点时出现的多余消息去减少泛洪法固有的冗余，在没有出现明显的冗余情况下，这种方案对提高效率没有太多贡献。在ad hoc网络中，查询节点是通过基于簇（clusters）和界标（landmarks）的层次表来实现的，这种方式需要在节点之间设置复杂的协调机制，当节点移动时或者簇头（cluster-head）或界标失败时，层次表需要重新配置。而且，通常簇头会成为一个瓶颈，所以我们通常避免这种分层次的协调表，也避免使用簇头。


GLS[7]中提出的技术是基于一种所有节点都已知的网络网格图。节点使用位置服务器保存它们的位置，并用一种基于ID号的算法去更新它们的位置，当节点寻找*ID号的节点位置时，也用这种算法去服务器寻找目标节点的位置。对于知道网络的网格图和它们自己的位置并且知道目标节点的ID号的节点，这种方法是一个好方法。


文献[8]中介绍了一种针对大规模移动传感器网络的查询方法，这种方法借用了小世界（small worlds）的概念，利用节点的移动性去提高查询效率，并引入了关联（contacts）的概念。其工作原理是首先在相邻节点间建立关联，当它们移动时，再关联新的相邻节点，这样提高了查询的效率。与传统的路由查询方式不同，这种设计基本目标不是去优化路由或者响应延时，而是去减少通信的系统开销，这一点在能量受限的环境中非常重要，特别是对于传感器数量众多的网络中的一次性查询(通信的生存时间很短)。文中给出的协议是可升级的（scalable）、自动配置的，非常适应节点的移动性要求。仿真结果显示它比边缘泛洪法提高效率60-70％，比泛洪法提高效率80-90％，比扩展环搜索法则有更大的改善。


针对无线传感器网络中的分布式定位，文献[9]比较了三种定位算法：ad hoc、鲁棒定位、N跳多向法（N-hop multilateration）。具体选择哪种算法要取决于某些网络参数，比如差错分布和连通性等。
位移传感器的典型应用
位移传感器种类较多，目前市场热销的产品（工业级）就有：电位器原理直线位移传感器、拉绳式位移传感器、磁致伸缩位移传感器、LVDT位移传感器、电涡流位移传感器、光栅尺与磁栅尺位移传感器等。其应用范围也非常广泛，较主要的是机械设备行业与汽车领域，除此之外，在建筑、交通、冶金、矿业、环保、医疗、化工与科研实验等领域也有不错的市场。

常用位移传感器分类表


位移传感器在机械设备行业中的应用


机械设备制造与加工行业是我国经济的重要组成部分。随着社会的发展，传统的机械设备制造技术渐渐趋于没落，智能化设备制造技术作为主力军为经济健康发展提供源源不断的新动力。位移传感器在智能化机械设备中主要用于位移测量与位置定位；也可以通过在线监测指示程度，例如LVDT位移传感器、电涡流传感器在特殊机械设备中的振动、涨差或者偏心性能监测，可在设备出现异常状况时提前预警并传输给控制系统做出相应的关联操作；还可以用作限位传感器、速度或者加速度的测量、计数器等。


位移传感器是自动化机械设备控制系统不可缺少的一部分，传感器性能的优劣直接决定了设备控制效果的好坏。较经典应用就是位移传感器在电液伺服控制系统中的应用，通过内置或者外置位移传感器，可以实时检测液压缸气缸的活塞位置，将其转换为成比例关系的电信号反馈给控制系统，经过系统修正与运算后在传输给设备驱动器与执行器，完成闭环控制操作。


位移传感器在汽车制造业中的应用


汽车行业是智能化、集成化程度较高的特殊产业，传感器技术在此领域的应用历久而弥新，各种各样微型化、多功能化、集成化和智能化传感器是汽车或者汽车加工设备不可缺少的重要零配件。


位移传感器在汽车领域的主要应用是对汽车零部件的尺寸检测与组装中的位置定位。为了满足汽车行业的高精准的检测，LVDT位移传感器等高精度传感器已经被广泛地应用在汽车的零部件加工、发动机制造、整车厂的冲压、涂装、焊装、总装等自动化生产中的各种位置检测。


位移传感器在电子制造业中的应用


消费电子类产品的普及使电子制造业得到了迅速发展。在电子制造生产线，无论是自动化生产流水线、工业机器人、还是电子元件的在线与离线检测，常常需要位移传感器的参与。传感器技术的进步直接推动了电子制造业机械设备不断更新，更多高效率、高成品率、高安全性智能设备在电子产业中的应用，全面提升了整体行业的生产能力与生产效率。


位移传感器在工业机器人中的应用


工业机器人性能的提升与制造成本的降低，使现代化企业机器换人成为热潮。工业机器人常需要集成大量的位移传感器、角度传感器、力觉传感器、接近度传感器等，提高机器人的环境适应能力与作业精度。为了**作业人员的安全，工业机器人还需要安装安全传感器，在机器人感知到异常的状况时，能够触发紧急停止，确保作业人员的人身安全。

网络的自动配置和自动康复和维持系统能量有效性


无线传感器网络被布置在无人值守的环境中时，更换能源几乎不可能，为了节约能源，发射功率要尽可能小，传输距离要短，节点间通信需要中间节点作为中继。在地震救灾或者是无人*行器中，网络的自动配置和自动康复功能显得异常重要，而大规模的多跳无线传感器网络系统的可测量性（scalability）也是一个关键问题。实现可测量性的一种方法是“分而治之（divide and conquer）”，或者说是分层控制（hierarchical），即用某种簇标准将网络节点分成簇组（clusters），在每个簇中选出一个作为簇头（leader），它在比较高的层次上代表本簇；同样的机制也应用到簇头中，使之形成一个层次，这个层次中，每个级别应用当地控制（local control）去实现某个全局目标。大多数无线网络中的分类思想认为网络与地理位置无关，分类的标准是簇里的节点数量和簇间的逻辑直径（相对于地理直径而言）。但是，当簇头（cluster leader）和簇内其它节点间的链路很长，相邻簇间地理位置交迭很大，且不同的簇间路由消息载荷（routing traffic load）不平衡时，一个非簇头（non-leader）节点和它的簇头节点之间通过它们之间仅有的长链路通信将要消耗更多的能量，并且相邻簇间的并行通信冲突频发，簇间能量消耗不平衡，由此带来的结果是网络的寿命和通信质量与有效性都大幅减小。因此，为了节约能量和改善通信质量和有效性，在设计簇算法时，簇的地理半径应该考虑。文献[10]提出，在传感器节点内用一种简单的细胞聚类结构去构成路由协议，这样可以维持一种可测量的能量有效的系统，其关键的问题是使这种细胞簇结构具有自动康复性。作者针对大规模多跳传感器网络的自动配置和自动康复提出了一种分布式算法，这种算法可以保证网络节点在二维空间里自动配置成细胞簇结构，其细胞单元有紧凑的地理半径，细胞单元之间的交叠也很小。这种结构在各种扰动下是自动康复的，比如节点加入、离开、死亡、移动、被敌方捕获等。文献[11]给出了一种针对簇的分布式算法LEACH，它是通过全局上重复簇操作来处理扰动的，但这种算法既不能保证系统中簇的定位也不能保证簇的数量。文献[12]给出了另外一种簇算法，它仅考虑了簇的逻辑半径，而不考虑地理半径，当簇间存在比较大的交迭时，这种方法会降低无线传输的有效性。另外，它的康复不在本地处理，而是依赖于消息在整个系统中的多次循环。文献[13]中给
出了一种基于访问的簇算法，这种算法注重簇的稳定性，不考虑簇的大小，要求每个节点都有**定位系统（GPS）的支持。
无线传感器网络的节点定位机制
关于无线传感器网络的定位问题分为两类，一类是无线传感器网络对自身传感器节点的定位，另一类是无线传感器网络对外部目标的定位。本文主要讨论前者。


节点准确地进行自身定位是无线传感器网络应用的重要条件。由于节点工作区域或者是人类不适合进入的区域，或者是敌对区域，传感器节点有时甚至需要通过*行器抛撒于工作区域，因此节点的位置都是随机并且未知的。然而在许多应用中，节点所采集到的数据必须结合其在测量坐标系内的位置信息才有意义，否则，如果不知道数据所对应的地理位置，数据就失去意义。除此之外，无线传感器网络节点自身的定位还可以在外部目标的定位和追踪以及提高路由效率等方面发挥作用。因此，实现节点的自身定位对无线传感器网络有重要的意义。


获得节点位置的一个直接想法是利用**定位系统(GPS)来实现。但是，在无线传感器网络中使用GPS来获得所有节点的位置受到价格、体积、功耗以及可扩展性等因素限制，存在着一些困难。因此目前主要的研究工作是利用传感器网络中少量已知位置的节点来获得其他未知位置节点的位置信息。已知位置的节点称作锚节点，它们可能是被预先放置好的，或者采用GPS或其他方法得知自己的位置。未知位置的节点称作未知节点，它们需要被定位。锚节点根据自身位置建立本地坐标系，未知节点根据锚节点计算出自己在本地坐标系里的相对位置。


根据具体的定位机制，可以将现有的无线传感器网络自身定位方法分为两类：基于测距的(Range-based)方法和不基于测距的(Range-free)方法[6]。基于测距的定位机制需要测量未知节点与锚节点之间的距离或者角度信息，然后使用三边测量法、三角测量法或较大似然估计法计算未知节点的位置。而不基于测距的定位机制*距离或角度信息，或者不用直接测量这些信息，仅根据网络的连通性等信息实现节点的定位。