1 / 56

Vezetéknélküli FES mérőrendszer fejlesztése

Vezetéknélküli FES mérőrendszer fejlesztése. Mingesz Róbert, Gingl Zoltán Makan Gergely és Vadai Gergely. Bevezetés: zajjal segített gázérzékelés. Fémoxid gázszenzorok. gáz → megváltozik a szenzor ellenállása. Zajjal segített gázérzékelés. Korlátozott érzékenység és szelektivitás

keaton-nolan
Download Presentation

Vezetéknélküli FES mérőrendszer fejlesztése

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Vezetéknélküli FES mérőrendszer fejlesztése Mingesz Róbert, Gingl Zoltán Makan Gergely ésVadai Gergely

  2. Bevezetés: zajjal segített gázérzékelés

  3. Fémoxid gázszenzorok • gáz → megváltozik a szenzor ellenállása

  4. Zajjal segített gázérzékelés • Korlátozott érzékenység és szelektivitás • Szelektivitás növelése: • Megfelelő bevonatok(funkcionalizálás) • Több szenzor alkalmazása

  5. Zajjal segített gázérzékelés • Ellenállás fluktuációja: információ forrásaFügg: • szenzor anyaga • hőmérséklet • gáz típusa és koncentrációja • Kérdés: elegendő-e egyetlen szenzor a gáz típusának és koncentrációjának méréséhez?

  6. Zajjal segített gázérzékelés L.B. Kishet al: "Detecting Harmful Gases Using Fluctuation-Enhanced Sensing With Taguchi Sensors", IEEE SENSORS JOURNAL, vol. 5, no. 4, august 2005

  7. Tipikus mérőrendszer diagramja

  8. Az általunk tervezett mérőrendszer diagramja

  9. Jel kondicionálás és adatgyűjtés

  10. Előerősítő elektronika

  11. Tervezési szempontok • Ellenállás-feszültség konverzió: áramgenerátor • Alacsony zajú referencia • Alacsony zajú erősítők • Feszültség-zaj • Áram-zaj (nagy ellenállású szenzorok esetén) • Árnyékolás • Belső (nagy erősítés) • Külső (50/60 Hz)

  12. Korai prototípus

  13. Mérőelrendezés

  14. FES 24

  15. Aktuális mérőrendszer

  16. Mérő és vezérlőprogram

  17. Minta spektrumok

  18. Analízis menete • Spektrum számolása • Spektrum megtisztítása zavarjelek, nagyfrekvenciás komponensek • Spektrum átlagolása • PCA számolás a számolt spektrumok alapján

  19. Minta eredmények különböző gázok

  20. Különböző koncentrációk

  21. Bináris ujjlenyomat módszer

  22. Alacsony energiaigényű megoldások keresése • Korábbi módszer:nagy mennyiségű adatelemzés (PC) • Szükség lenne: • Kisméretű, hordozható • Alacsony teljesítményfelvétel • Kis feszültség, akkumulátoros • Vezeték nélküli szenzorhálózatokba integrálható

  23. Példa: baktériumok szagának érzékelése (nyers spektrum) Chang H-C, Kish LB, King MD, Kwan C, Fluctuation-enhanced sensing of bacterium odors. SENSORS AND ACTUATORS, B: CHEMICAL 142:(2), pp. 429-434. (2009)

  24. Példa: baktériumok szagának érzékelése (nyers spektrum) Chang H-C, Kish LB, King MD, Kwan C, Fluctuation-enhanced sensing of bacterium odors. SENSORS AND ACTUATORS, B: CHEMICAL 142:(2), pp. 429-434. (2009)

  25. „binaryfingerprints” módszer Chang H-C, Kish LB, King MD, Kwan C, Binary fingerprints at fluctuation-enhanced sensing. SENSORS 10:(1), pp. 361-373. (2010) LNA DA CMP DA CMP AVERAGER SENSOR

  26. Példa: baktériumok szagának érzékelése (bináris ujjlenyomat)

  27. Integrált aluláteresztő szűrők • S. Sonkusale, Y. Kim and A. Agarwal, A CMOS front-end IC for fluctuation enhanced sensing, IEEE Sensors, 2005, pp. 1213-1216 • 1,1mW-4,2mW • Analóg elektronika TIA SENSOR

  28. Saját prototípusVezeték nélküli FES modul

  29. Alacsony fogyasztású FES modul

  30. Tulajdonságok • Egyetlen, 3V-os tápfeszültség • Programozható erősítés • 300 A – 600A tápfeszültségfelvétel • 8 szűrőből álló aluláteresztő szűrőláncHatárfrekvenciák:10, 27, 72, 193, 518, 1389, 3728, 10000 Hz • 12 bit felbontás

  31. Energiafogyasztás • Mintavételi frekvencia: 7,4 kHz • 8 csatorna

  32. Spektrális rekonstrukció

  33. Mérés menete • Mért mennyiségek: egyes szűrők kimenete • 1 kHz / csatorna • 12 bit felbontás • Mérési idő: 10 s • Szórás számolása • Adatok feldolgozása

  34. ADC felbontásának hatása • Mekkora ADC felbontás elegendő? • Legyen a zaj szórása: • Kvantálási zaj: • Mért zaj:

  35. ADC felbontásának hatása

  36. Spektrális rekonstrukció • Csak a szűrők által szolgáltatott adatok alapján lehet-e következtetni a spektrum alakjára? • Vizsgált spektrumok: 1/fα típusú • 2 módszer • Direkt • Normalizált

  37. Direkt módszer

  38. Normalizált módszer • 1/f zaj:meghatározható a várt érték a szűrő kimenetén • Mekkora az eltérés ettől?

  39. Normalizált módszer

  40. Két módszer összehasonlítása

  41. Két módszer összehasonlítása

  42. Eredmény 1/f 1,2 zaj esetén

  43. Eredmény 1/f 0,8 zaj esetén

  44. Eltérés követéseTesztfüggvény:

  45. 8 szűrő esetén

  46. 16 szűrő esetén

  47. „Valódi” spektrumok feldolgozása

  48. Rekonstruált spektrum PCA analízise

  49. Analízis módszerek összehasonlítása Nyers jel mérése + PSD számolás majd PCA Szűrőkimenetek + rekonstrukció majd PCA

  50. Analízis módszerek összehasonlítása • Nagyobb spektrális felbontás • Műveletigény: x • Memóriaigény: x • Alacsony erőforrásigény • Műveletigény: x / 50 • Memóriaigény: x / 20 Nyers jel mérése + PSD számolás majd PCA Szűrőkimenetek + rekonstrukció majd PCA

More Related