微压差传感器

微差压传感器的简介

此产品是烟台奥特仪表压力仪表产品的一种型号。1. 性能规格（零基准校验范围，参考条件下，硅油充液，316 L不锈钢隔离膜片。）1.1. 参考精度1.1.1. 数字、智能：±0.2%校验量程1.1.2. 模拟、线性：±0.5%校验量程1.2. 稳定性1.2.1. 数字、智能：6个月，±0.2%URL1.2.2. 模拟、线性：6个月，±0.5%URL1.3. 环境温度影响1.3.1.数字、智能：零点误差：±0.2%URL/56℃总体误差：±(0.2%URL+0.18%校验量程）/56℃1.3.2.模拟、线性零点误差：±0.5%URL/56℃总体误差：±(0.5%URL+0.5%校验量程）/56℃1.4. 静压影响零点误差为±0.5%URL。可在线通过重新调零来修正。1.5. 振动影响在任意轴向上，200Hz下振动影响为±0.5%URL/g1.6. 电源影响：小于±0.005%输出量程/伏特。1.7. 负载影响：没有负载影响，除非电源电压有变化。1.8. 电磁干扰/射频干扰（EMI/RFI影响）由20至1000MHz，场强达至30V/M时，输出漂移小于±0.1%量程。1.9. 安装位置影响零点漂移至多为±0.25kPa。所有的零点漂移都可修正掉；对量程无影响。2. 功能规格2.1. 测量范围：见选型表2.2. 零点与量程2.2.1. 数字、智能：可用本机量程和零点按钮调整，或用HART手操器远程调整2.2.2. 模拟、线性：量程和零点连续可调2.3. 零点正、负迁移零点负迁移时，量程下限必须大于或等于-URL；零点正迁移时，量程上限必须小于或等于+URL。校验量程大于或等于最小量程。2.4. 输出数字、智能：4～20mA DC，用户可选择线性或平方根输出,数字过程变量叠加在4～20mA DC信号上，可供采用HART协议的上位机使用。模拟、线性：4～20mA DC,与过程压力成线性。2.5. 阻尼时间常数数字、智能：时间常数可调，以0.1秒递增，由最小至16.0秒。模拟、线性：时间常数可调，由最小至1.67秒。2.6. 环境温度极限数字、智能: -40至85℃模拟、线性: -40至93℃带液晶表头: -30至60℃2.7. 过程温度极限充硅油 : -40至104℃充惰性液 : -18至71℃2.8. 贮存温度极限数字、智能 : -51至85℃模拟、线性: -51至121℃带液晶表头 : -40至70℃2.9. 环境湿度0-100%相对湿度2.10. 静压与过压极限变送器任意一侧加0至6.9MPa压力不会引起损坏。在3.45kPa至6.9MPa的静压范围内工作时符合性能规格要求。2.11. 容积变化量小于0.16cm3

呼吸机中可以用到哪些传感器？

近日，新型冠状病毒是大家较为为关注的一个话题，该病毒导致的肺炎典型症状之一就是呼吸困难，尤其是危重病人，一旦不能自主呼吸，甚至在无意识的情况下就会离开人世。这个症状的直接缓解办法就是吸氧，然后再视情况使用机械通气，即我们说的呼吸机。呼吸机能够起到预防和呼吸衰竭的作用，减少并发症，它成为了挽救及延长病人生命的至关重要的医疗设备，可以称之为“疫情战机”。对于新冠肺炎，呼吸机是极有效的疗法之一，通过佩戴呼吸机，可以有效改善新冠病毒肺炎患者血氧，降低死亡率。钟南山院士在央视连线中指出：经鼻高流量氧疗、机械通气，是目前新冠病毒肺炎的主要方式之一。呼吸机，资料图作为呼吸机的主要组成部件，现代呼吸机，几乎都会采用氧电池氧传感器，对呼吸机吸入氧浓度的监测功能。目前，呼吸机大多采用电化学方式的氧传感器。由于氧传感器发生化学反应时需要消耗原料，所以，呼吸机氧气传感器又被称作呼吸机氧电池，使用寿命相对较短。　　氧浓度报警，是临床使用过程中发生概率较多的报警现象。现代呼吸机，几乎无一不采用对呼吸机吸入氧浓度的监测功能。目前，氧浓度的监测方法大多采用氧传感器，其原理是采用电化学方式。具体来说，由氧离子导体、参考电极和待测试样构成伽伐尼电池，通过测量此装置的电动势，就可确定待测试样的氧含量或氧分压。在呼吸机中通常还会用到以下几类传感器：氧气传感器、压力传感器，温湿度传感器和气体流量传感器。压力传感器在呼吸机中压力传感器主要是将气道压力转化为差动信号，并将测量值交给电路MCU准确做出吸气和呼气判断。之后由MCU发出指令控制进气泵，增大或者减小管道压强。使患者呼吸自然顺畅，不会产生抵触感。温湿度传感器温湿度传感器在呼吸机中主要是用于对管道中的空气温湿度进行测量，并对通入气体的温湿度进行调节，以便给使用者提供适宜温湿度空气，使病人感觉自然舒适，提高睡眠质量。气体流量传感器气体流量传感器主要是用于对气体的流量进行测量，以此判断使用者睡眠时的呼吸节奏。跟据患者呼吸速度的快慢可以对呼吸机的通气速度进行控制，使患者呼吸和进气频率保持一致。如此既可以保证呼吸自然通畅，还能有效减少进气泵的工作量，起到节能的作用。

微压差传感器的概述

微压差传感器采用进口高精度、高稳定性微压芯片，经严格精密温补偿，线性补偿， 信号放大，V/I转换，逆极性保护，压力过载限流等信号处理。广泛用于石油，化工，治金，电力，轻纺，电子，医药，食品，环保等领域对生产过程中十分微小的非腐蚀性气体的差压，流量，风压等进行可靠的控制，是超净厂房和锅炉自动化检测的理想产品。

理工学科是什么

理工 理工是一个广大的领域包含物理、化学、生物、工程、天文、数学及前面六大类的各种运用与组合。理工事实上是自然、科学、和科技的容合。在西方世界里，理工这个字并不存在；理工在英文解释里，是自然(Science)与科技(Technology)的结合。理工二字最早是1880年代，由当时的中国留学生从国外的Science和Technology翻译合成的。时至今日，但凡有人提起世界理工大学之最，人人皆推麻省理工学院。麻省之名蜚声海外，成为世界各地莘莘学子心向神往，趋之若鹜的科学圣殿。 [编辑] 理工领域包含 物理-研究大自然现象及规律的学问 化学-研究物质的性质、组成、结构和变化的科学 生物-研究有生命的个体 工程-应用科学和技术的原理来解决人类问题 天文-观察及解释天体的物质状况及事件为主的学科 数学-研究量、结构、变化以及空间模型的学科;被誉为“科学的语言”

differential pressure是什么意思

differential pressure
英[ˌdɪfəˈrenʃəl ˈpreʃə]
美[ˌdɪfəˈrɛnʃəl ˈprɛʃɚ]
压差;压力降;压力落差;差动压力
[例句]The differential pressure remains almost constant as the flowrate varies.
压差几乎保持恒定的流量变化。

differential pressure是什么意思

differential pressure[英][ˌdɪfəˈrenʃəl ˈpreʃə][美][ˌdɪfəˈrɛnʃəl ˈprɛʃɚ]压差; 压力降; 压力落差; 差动压力; 例句:1.The differential pressure remains almost constant as the flowrate varies. 压差几乎保持恒定的流量变化。2.Wedging actions help affect a tight seal in low differential pressure services. 楔形的作用有助于在低压差应用中产生紧密的密封。3.The sealing rings are pressed against the cylinder wall by the differential gas pressure. 通过气压差将密封圈压入气缸壁。

朱家岩隧道涌水BP网络模型分析

4.4.1 神经网络模型的发展自Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopfield模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。目前，神经网络中应用最广的是前向多层神经网络的反传学习算法，即BP法，它最早是由Werbos于1974年提出来的，Rumelhart等人于1985年发展了反传网络学习算法，实现了Minsky的多层网络设想。数学上已经证明：一个前向三层神经网络可以实现任何非线性映射，可以逼近任何复杂的函数。4.4.2 神经网络控制过程与岩溶隧道涌水过程的相似性从结构上分析，涌水过程与人工神经网络（Artificial Network，简称ANN）是同构的。涌水过程是一个非线性系统，以降雨为输入，涌水为输出，从降雨到涌水，中间要经过复杂的过程，受到地形地貌条件、地层岩性、地质结构特征及水文地质条件等多种因素的影响，各个环节形成一个相互制约、相互联结的网络结构，而人工神经网络就是一个大型非线性动力系统，各神经元分层排列并互相联结，因其联结方式的不同形成不同的网络结构，如前馈网络，反馈内层互联网络，反馈型局部联结网络等。从概念上看，涌水机理研究就是利用观测的相关资料，分析研究涌水量等水文要素的规律，而神经网络利用观测历史数据建立系统的数学模型，识别并估计系统参数从而掌握客观水文规律。因此，神经网络可以在一定程度上用来解决涌水机理研究的问题。BP神经网络是人工神经网络中最为重要的网络之一，这种基于误差反传递算法的BP网络有很强的映射能力，可以解决许多实际问题，迄今为止，它的应用最为广泛。4.4.3 BP 神经网络的基本原理BP神经网络是典型的多层网络，网络不仅有输入层节点、输出层节点，而且有隐含层节点。隐含层可以是一层，也可以是多层。当信号输入时，首先传到隐含层节点，经过作用函数后，再把隐含层节点的输出信号传播到输出层节点，经过处理后给出输出结果（图4.11）。图4.11 神经网络拓扑结构示意图节点的作用函数通常选用Sigmoid型函数，其表达式为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究网络的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信号从输入层经隐含层单元逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将输出信号的误差沿着原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得期望输出与实际输出的误差信号最小。这种误差信号一般采用平方型误差函数，表达式为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究对于只含有一层隐含层的BP网络模型来说，假设有p个样本，输入层、隐含层、输出层的神经元数分别为l，m，n；每个学习样本由输入x=（x1，x2，…，xn）及期望输出t=（t1，t2，…，tn）组成；隐含层输出为y=（y1，y2，…，ym）；输出层输出为 =（ ， ，…， ）；Wij为输入层节点i到隐含层节点j的权值；Wjk为隐含层节点j到输出层节点k的权值；Hj为隐含层节点j的阈值；Hk为输出层节点k的阈值；Ek为第k个样本误差；E为总误差。则BP网络的算法可简述如下：1）为权系数Wij、Wjk与阈值Hj和Hk设置初值，一般为较小随机数。2）将随机调用的一个学习样本（x1，x2，…，xn，t1，t2，…，tn）输入主程序。3）求隐含层节点j的输入值netj及相应节点的输出yj，即岩溶地区地下水与环境的特殊性研究yj=f（netj）（4.20）节点的作用函数为Sigmoid型函数，岩溶地区地下水与环境的特殊性研究4）求输入层节点k的输入值netk与相应节点的输出 岩溶地区地下水与环境的特殊性研究5）求输出层节点k的参考误差δk岩溶地区地下水与环境的特殊性研究6）求隐含层节点j的参考误差δj岩溶地区地下水与环境的特殊性研究7）调整隐含层节点j到输出层节点k的权值Wjk和阈值σkWjk=Wjk+η1·δk·yj，η1∈（0，1）（4.26）σk=σk+η2·δk，η2∈（0，1）（4.27）8）调整输入层节点i到隐含层节点j的权值Wij和阈值θjWij=Wij+η1·δj·xj，η1∈（0，1）（4.28）θj=θj+η2·δj，η2∈（0，1）（4.29）9）调用下一个学习样本，返回步骤（3）重复学习，直到收集的样本全部参与学习；10）计算Ek、E，使得总误差E小于某一规定的精度值，则保留权值和阈值，学习过程结束；否则转到步骤（2），重新学习，岩溶地区地下水与环境的特殊性研究岩溶地区地下水与环境的特殊性研究为了加快网络的学习速度，不导致学习产生震荡，避免结果陷入局部最小，在调整权值和阈值时加入动量项：Wij（N+1）=Wij（N）+η1·δj·xj+a·[Wij（N）-Wij（N-1）]（4.32）式中：N为迭代次数；a为动量项系数。4.4.4 隐含层神经元个数的确定隐含层起抽象的作用，即它能够从输入样本中提取特征。增加隐含层可以增加神经网络的处理能力，但是同时也会增加训练的复杂度和训练时间。1988年Cybenko指出一个隐含层就可以实现任意判决分类问题，两个隐含层就可以表示输入图形的任意输出函数。相对于隐含层数的选择，隐含层神经元个数的选择更为复杂。其复杂的原因在于目前为止还没有明确的方法可以计算出实际需要使用的隐含层神经元个数。所有关于隐含层神经元个数选择的建议都是基于经验的。隐含层神经元的个数少时，会造成局部极小点多，难以训练，容错性差。而隐含层神经元个数多时又增加了网络的复杂度和训练时间，其误差也不一定最佳。Hecht-Nielsen 认为在输入神经元数为N，隐含层神经元数为2N+1时，使用单隐含层的神经网络可以实现输入的任意函数。将尝试着利用流量衰减分析和物理模拟的结果来指导隐含层神经元个数的选取。4.4.5 朱家岩隧道涌水过程的BP 网络模型分析4.4.5.1 研究区隧道涌水过程概化研究区地下水主要补给来源是雨水；三级台面的地表分水岭为研究区补给边界；西面隧道出口地带的渔泉溪，东面隧道进口处的干沟及南面的沿溪河流，为排泄地下水边界，分水岭补给边界与排泄边界，组成了该区水文地质单元边界条件。三级台面为补给区，四级、五级台面为补给、径流区，排泄区不明显。研究区排泄基准面以上无隔水层存在，对排泄点不存在层制现象，所以研究区岩溶水系统类型为基控-侵蚀类型。岩溶隧道的涌水过程极其复杂，从降雨到涌水，中间要经过蒸散发、下渗等环节，受到地形、地貌、下垫面、土壤地质以及人类活动等多种因素的影响。我们可以将一个隧道复杂的涌水过程概化为涌水系统，该涌水系统的性能可以通过其主要影响因素体现出来，而其中物理参数的次要特性以及物理参数精度的空间分布可以忽略，从而使问题得以简化。BP神经网络是一个非线形系统，可以用于逼近非线形映射关系，也可以用于逼近一个极为复杂的函数关系。对于研究区岩溶管道水系统来说，其一定时段内的水量平衡方程如下：Q=P-E±ΔS（4.33）式中：Q为隧道涌水量；P为降水量；E为蒸散发量；ΔS为地下水储量的变化量。即可得出：Q=f（P，E，ΔS）（4.34）这是一个非常复杂的映射关系，可以将之概化为一个系统，利用BP神经网络，对之进行模拟逼近。如前所述，从结构上来说，BP神经网络与隧道涌水系统是同构的。接下来，利用朱家岩隧道岩溶管道结构和BP神经网络结构进行类比分析，从而建立模型。4.4.5.2 朱家岩隧道岩溶管道涌水的BP网络模型研究（1）训练样本资料准备神经网络岩溶管道涌水模型分为系统识别与模型应用两个阶段：前者精选已知的实测资料作为样本来训练网络识别参数，后者则应用训练好的网络分析得到径流模拟值。一定时段内隧道的涌水量Q与该区域上的降雨量、蒸散发量以及地下水储量的变化量有关，而其中地下水储量的变化量与区域前期影响雨量以及本时段的降水量和蒸散发量有关，所以该变化量可以表示为该时段以及先前时段的降水量及蒸散发量的函数，故而可以进一步将Q表示为该时段及先前时段P、E的函数。在实际研究中，P通常为实测值，E因为主要与温度、日照时间、云量和湿度有关，所以E通常用温度、湿度等量值来计算，因此，可以用一个系统来概化Q与前面提及的影响因素之间的复杂关系，建立系统模型。本次模型参数识别、训练采用了2005年4月29日～2005年11月25日宜昌气象局日平均气温、日照时数和降雨量作为输入资料，朱家岩隧道的涌水量作为输出资料进行分析研究，其中将4月29日～7月9日、7月24日～11月25日共166组数据作为训练样本进行训练学习，7月10日～7月23日的数据作为检验样本用于对训练成功的网络进行预测检验。图4.12为2005年4月29日～2005年11月25日总共180d的日降雨量（mm）、宜昌气象局日平均气温（℃）和日照时数（h）以及涌水量（m3/d）。岩溶地区地下水与环境的特殊性研究岩溶地区地下水与环境的特殊性研究岩溶地区地下水与环境的特殊性研究图4.12 研究区涌水量、平均气温、日照时数和降水量图（2）样本数据的预处理由于BP网络的输入层物理量及数值相差甚远，为了加快网络收敛的速度，在训练之前须将各输入物理量进行预处理。数据的预处理方法主要有标准化法、重新定标法、变换法和比例放缩法等等。本研究所选用的是一种最常用的比例压缩法[4]，公式如下：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：X为原始数据；Xmax、Xmin为原始数据的最大值和最小值；T为变换后的数据，也称之为目标数据；Tmax、Tmin为目标数据的最大值和最小值。由于Sigmoid函数在值域[0，0.1]和[0.9，1.0]区域内曲线变化极为平坦，因此合适的数据处理是将各输入物理量归至[0.1，0.9]之间。将每个样本输入层的6个物理量进行归一化处理：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究BP网络的算法对训练样本的顺序有很强的敏感性，按随机数随机排列样本的次序，有助于加快网络训练的速度。（3）网络训练与模拟已经将输入样本的个数定为6个，但是对于隐含层神经元个数的选择，到目前为止还没有明确的方法可以计算出实际需要使用的隐含层神经元个数，在选择时通常是采用试算的方法[5]。虽然现今的BP神经网络还是一个黑箱模型，其参数没有水文物理意义[6]，但从结构上分析，涌水过程与ANN是同构的。对于一个岩溶地下水系统，在一次降水之后，水流通过下渗进入到地下，经过多个裂隙、溶隙、管道，最后汇集到突水点，在这过程中，各个裂隙、溶隙、管道都有其相应的蓄水容量等阈值，而降水是其输入，涌水量是其输出，这类似于人工神经元模型中的阈值、激活值、输出等器件。研究区域管道发育程度有三个级别，在一次降水之后，地下水流经过3条岩溶通道（裂隙、溶隙、管道）的蓄积后在隧道经过涌水排出，这一过程可以与BP神经网络结构进行类比，其中3条岩溶通道（裂隙、溶隙、管道）相当于隐含层中的3个神经元，各通道的蓄水容量相当于隐含层中人工神经元的阈值，涌水量相当于输出值，从整体上来说，BP神经网络的结构已经灰箱化。在以上类比的设想下，将隐含层中的神经元个数定为3个，采用6-3-1的网络结构（表4.5；图4.13）。图4.13 BP网络模型示意图表4.5 BP网络模型参数一览表定义系统目标精度为0.0005，误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网络输出结果求平方差的和。最大训练次数取5000次，如果到达最大训练次数网络还未达到目标精度，程序退出。已经确定网络的输入层神经元数目为6，隐含层神经元数目为3，输出层神经元数目为1。训练算法选取附加动量法。激活函数选取Sigmoid。程序执行5000次后BP网络模型训练成功。网络映射值与实测值的相关关系见图4.14。图4.14 网络映射值与实测值相关关系将用来检验的7月10～23日的数据作为输入层数据输入已经训练好的BP网络模型，然后将其输出值与同期的实测资料进行对比，其分析结果见图4.15。图4.15 涌水量实测值与BP网络计算值比较从图4.15可以看出，用BP网络模拟的涌水量中，7月10日～7月23日中涌水量变化大体一致，模拟情况较好，证明了流量衰减分析和物理模拟结果的可靠性。应用确定性系数分析方法对模型精度进行评定，确定性系数dy表达式如下：dy=1-S2/σ2（4.37）岩溶地区地下水与环境的特殊性研究岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：S为模型计算值与实测值之差的均方差；σ为实测值的均方差；yi为实测值；y为模型计算值； 为实测值的均值；n为检验样本数。dy值越大，表明模型计算精度越高。经计算，基于BP网络的朱家岩隧道涌水模型的确定性系数为0.9805，符合模型精度要求。将此降水量值输入已经检验好的BP网络模型，求得最大涌水量为12850m3/d。

朱家岩隧道涌水综合评判

4.5.1 岩溶隧道涌水专家评判系统隧道岩溶涌水的预测是非常复杂的问题。目前，在预测工作方面之所以经常出现错误，除了上述一些基本概念问题外，没有一套切合实际的评判系统也是重要原因。韩行瑞研究员基于岩溶水文地质学的有关理论和国内外工程实践，结合多年的经验，提出“岩溶隧道涌水专家评判系统”（表4.6）。该系统的评判过程由数个程序模块来完成。评判过程主要抓住以下四项内容：1）要通过准确的隧道工程剖面确定硐身是否揭露区域强岩溶层。西南扬子地台区和华南褶皱带的强岩溶层均具有广泛的区域分布，尽管有岩相变化，但基本都具有厚度大、分布广、质地纯的特点，中国南方90%以上的地下河系统均分布在这些岩层中。隧道硐身是否揭露这些岩溶层，揭露宽度多少，是判断突水的首要条件。2）岩溶层确定后，必须从区域角度调查该层中的岩溶水系统及类型，此时必须通过扩大范围调查及专门性工作，查清岩溶水系统的来龙去脉，往往远离隧道线的地下河系统也会在地下深处与隧道联通。3）必须通过钻孔水文地质观测，确定硐身所处的水动力分带，这是决定涌水特征及涌水量评价方法的重要因素。4）通过综合调查、岩溶结构面三维分析及深岩溶研究判断隧道揭露溶洞、溶隙的规模、位置。该评判系统根据中国多年区域岩溶研究成果及工程实际资料，给出了多种具体评判模式及区域判断参考资料，并推荐了不同的涌水量评价方法。表4.6 岩溶隧道涌水专家评判系统[7]续表4.5.2 朱家岩隧道涌水综合评判通过对所取得资料的综合分析，根据流量衰减分析、物理模拟和BP神经网络三种方法的研究，结合岩溶隧道涌水专家评判系统，对隧道涌水的可能性，以及涌水状态、涌水量，进行了综合评价，结果见表4.7。表4.7 朱家岩隧道涌水过程综合评判续表物理模拟和BP神经网络所预测的涌水量值不同有以下两方面的原因：1）物理模拟装置有一定的系统误差和实验误差。2）BP神经网络模型是灰箱模型，也有一定的系统误差和试验误差。由于物理模型和BP神经网络模型的建立都是基于流量衰减分析结果的，两者具有相同的建模基础，因此物理模型和BP神经网络模型的结果具有一致性，涌水量取二者的算术平均值，即日降水量为385.5mm时，最大涌水量为（9800+12850）/2=11325m3/d。最后，依据研究结果对韩行瑞研究员提出的“岩溶隧道涌水专家评判系统”进行了改进，得出了一个岩溶隧道涌水半定性半定量评判系统（表4.8）。表4.8 岩溶隧道涌水半定性半定量评判系统续表