柔性非接触湿度传感器成为现有传感器的一个重要补充,向省市场监管局提出本专业领域内计量标准年度比对计划

人机交互技术因其在物联网(IoT)中的重要应用而受到广泛关注,例如可穿戴电子和远程医疗监控等。对于人机交互系统,智能传感器起着关键作用,因为它们可以有效地将来自人体的各种信号“转换”为机器可以识别的信息。因此,开发具有高灵敏度和快速响应的各种智能传感器尤为重要。传统传感器通常检测直接接触中的信号,例如压力传感器、应变传感器等。然而,直接接触传感不仅会带来不可避免的机械磨损,还会限制其在更广范围例如在有毒或有害环境中应用。为了克服这些缺点以满足多样的应用需求,柔性非接触湿度传感器成为现有传感器的一个重要补充,可作为先进人机交互系统的新型控制方法。  最近,中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室研究员沈国震课题组成功研制出一种柔性透明的高性能湿度传感器,该传感器基于MoO3纳米片,采用低成本、简便的溶液方法合成。所制备的湿度传感器对外部相对湿度(RH)表现出出色的灵敏度,RH从0%变为100%时电流变化了5个数量级。此外传感器具有快速响应(<0.3
s)和恢复时间(<0.5 s),还表现出长期稳定性(>
1个月),并且具有很好的机械灵活性。同时,研究人员开发了一种可穿戴湿度分析系统,用于环境RH监测和非侵入性人体呼吸监测。此外,该湿度传感器的远程非接触式交互式传感特性被应用于非接触式多级开关和柔性非接触控制屏幕两个人机交互系统中。  该项工作为基于氧化物纳米材料的湿度传感器在智能人机交互系统方面提供了巨大的应用前景和可行性工艺。该项工作得到国家自然科学基金和中科院前沿科学重点研究项目等支持。研究成果发表在Small
(DOI: 10.1002/smll.201902801)期刊上。   标签: 湿度传感器

安徽省热工计量技术委员会第一届第一次会议在安徽省计量科学研究院召开,省局相关处室负责人及全体委员参加会议。  会议主要介绍了安徽省热工计量技术委员会的工作宗旨、工作细则、秘书处工作细则及及2019年工作计划等内容。  安徽省热工计量技术委员会主要由安徽省、各市法定计量检定机构、国际国内知名企业技术专家组成。主任委员由安徽省计量科学研究院副院长邢献军担任,秘书长由安徽省计量科学研究院热工计量技术研究所所长贺晓辉担任,秘书处设在安徽省计量科学研究院。  安徽省热工计量技术委员会涉及温度、湿度、压力等专业领域,技术委员会的主要职能为定期向省市场监管局提出热工领域的计量技术发展趋势报告和采取相应措施的建议;向省市场监管局提出本专业领域内制修订和宣传贯彻安徽省地方计量技术法规的规划和年度计划的建议,并按照省市场监管局批准的计划组织实施;根据《计量比对管理办法》以及本专业领域内计量标准量值传递和溯源的需要,向省市场监管局提出本专业领域内计量标准年度比对计划,并按照省局批准的计划组织实施;积极组织参加国内外各类交流活动。  安徽省热工计量技术委员会旨在全面提升热工计量工作在服务全省经济社会发展大局中的基础保障作用,充分发挥热工计量技术委员会在计量活动中的支撑引领作用,为全省热工计量事业的发展提供技术支撑。

自1960年世界上第一台泄漏噪声相关仪问世以来,泄漏噪声检测系统有了很大改进,目前,噪声相关仪已成为管网监测中必备的检测设备。其中基于泄漏噪声信号的相关检漏法在供水管道泄漏检测中应用得最为普遍。为维护管网安全运营,管道泄漏检测与定位新技术、新产品一直是国内外研究者关注的热点。  多数泄漏噪声相关仪研发商认为泄漏噪声信号的感知性能是决定漏点定位精度的关键因素之一。为揭示检测信号的振幅信息对漏点定位的影响规律,中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室研究员高艳以及巴西圣保罗州立大学教授Mike
Brennan等科研人员共同开展了管道泄漏噪声信号振幅失真(削波或量化)对相关检漏法性能影响的理论、数值和实验研究。  相关研究成果近期在线发表于国际期刊Journal
of Sound and
Vibration。  基于埋地供水管线泄漏所激发的管内声压和管壁振动的理论模型,研究人员引入SIGNUM函数对这两类检测信号进行削波/极性化处理,同时有效保留了信号中的过零点信息(图1);结合Van
Vleck早期提出的削波信号理论和随机电报信号理论,建立理论模型并推导出削波信号的互相关函数(CCF)和互谱密度(CPSD)的解析解和近似解;阐明了振幅失真对相关检漏法性能的影响规律。  研究结果表明,当保留噪声信号的过零点信息时,即使发生严重振幅失真,也能得到准确的时延估计,从而实现漏点精准定位。如图2所示,分析PVC管道漏水检测的声压和加速度信号可见,削波对互相关系数影响微乎其微。  该研究成果对泄漏噪声相关仪的研制具有重要指导意义,即自动增益控制电路以及多位AD转换器并非设计关键;当泄漏噪声不小于AD转换器的最小分辨电压时,即可实现准确的时延估计。

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