1、傳感器實驗報告、實驗原理利用電阻式應變片受到外力發生形變之后，金屬絲的電阻也隨之發生變化。通過測量應變片的電阻變化再反算回去應變片所受到的應變量。利用電橋將電阻變化轉化成電壓變化進行測量，電橋的輸出電壓經過應變放大儀之后輸出到采集卡，labview采集程序通過采集卡讀取到應變放大儀的輸出。1 電橋輸出電壓與導體的縱向應變£之間的關系為：41V V K4其中K為電阻應變片的靈敏系數，V為供橋電壓，V為電橋輸出電壓。測量電橋輸出電壓再代入電阻應變片的靈敏系數就可以求出導體的縱向應變， 向應變。(1.1)由上式可知通過即應變片的縱二、實驗儀器懸臂梁一條應變片一片焊盤兩個502膠水一瓶電阻橋

2、盒一個BZ2210應變儀臺采集卡一個電腦臺砝碼一盒、實驗步驟1、先用砂紙摩擦橋臂至光滑，再用無水乙醇擦拭橋臂；2、 拿出應變片和焊盤，將502膠水滴在應變片及焊盤背面，把其貼在橋臂上, 片；并壓緊應變3、使用電烙鐵將應變片和焊盤焊接起來,再將焊盤跟橋盒連接起來， 這里采用的是寸橋的接4、5、6、7、法；1；將橋盒的輸出接入到應變放大儀的通道應變儀的輸出接到采集卡上；運行labview的采集程序進行測試； 改變砝碼的重量，從采集程序記錄得出的數據。8、對所得的數據做數據處理。四、實驗數據表1實驗所得數據第一次第二次第三次重量（g）電壓重量（g）電壓重量（g）電壓02.864602.861302.

3、8736102.8646102.8615102.8739202.8648202.8619202.8742302.8652302.8623302.8745402.8653402.8625402.8749502.8687502.8629502.8752702.8662702.8637702.8761002.86771002.8651002.87711202.86811202.86571202.87781502.86961502.86681502.8791702.87011702.88361702.87982002.87152002.88472002.88072502.87342502.886250

4、2.88282502.87312002.88422002.88082002.87111702.88261702.87931702.86981502.88161502.87871502.8691202.88041202.87741202.86791002.87991002.87651002.8672702.8787702.8756702.8658502.8777502.8747502.8634402.8771402.8744402.8627302.8767302.8734302.8624202.8765202.8733202.862102.8761102.8727102.86102.875802

5、.872302.8605五、數據分析1、線性度分析取出實驗數據的0250g的部分做線性度分析，數據如表2所示。第一次第二次第三次重量（g）電壓+重量（g）電壓+重量（g）電壓+02.864602.861302.8736102.8646102.8615102.8739202.8648202.8619202.8742302.8652302.8623302.8745402.8653402.8625402.8749502.8687502.8629502.8752702.8662702.8637702.8761002.86771002.8651002.87711202.86811202.86571202

6、.87781502.86961502.86681502.8791702.87011702.88361702.87982002.87152002.88472002.88072502.87342502.8862502.8828對上述數據進行初步分析，第一組跟第三組數據都是呈線性的，而第二組數據在70g-100g這里卻有了 0.0013的變化，變化較大，不符合理論值，所以在進行數據分析時排除第 二組數據，僅適用第一、第三組數據進行數據分析。對第一、第三組數據使用MATLAB進行分析，先將兩組數據做曲線擬合，得到擬合曲線之后將x代入擬合曲線中求出對應的值，分別求出兩組數據的最大差再把兩組數據的端點取出

7、做直線，將兩條線相減得到最大差值，值，再代入公式LmaxYfs100%求出每組數據的線性度。Yfs指的是滿量程輸出，這里取重量為250g的數據。具體實現的MATLAB代碼：x=0 10 20 30 40 50 70 100 120 150 170 200 250;x0=0 250;y01=2.8646 2.8734;y03=2.8736 2.8828;2.8681 2.8696 2.8701 2.8715y仁2.8646 2.8646 2.8648 2.8652 2.8653 2.8687 2.8662 2.86772.8734;%第一組數據y2=2.8613 2.8615 2.8619 2.

8、8623 2.8625 2.8629 2.8637 2.865 2.8657 2.8668 2.8836 2.8847 2.886;% 第二組數據y3=2.8736 2.8739 2.8742 2.8745 2.8749 2.8752 2.876 2.8771 2.8778 2.879 2.8798 2.8807 2.8828;%第三組數據 p1=p olyfit(x,y1,1); p2=polyfit(x,y2,1); p3=polyfit(x,y3,1); p4=polyfit(x0,y01,1); p5=polyfit(x0,y03,1);y11= polyval（p1,x）;%第一條擬

9、合曲線得到的值 y22=polyval(p2,x);% 第二條擬合曲線得到的值 y33=polyval(p3,x);% 第三條擬合曲線得到的值 y001=polyval(p4,x);y003=polyval(p5,x);e1=y001-y1;e3=y003-y3;e11=abs(e1);e33=abs(e3);lmax1=max(e11);% 第一組數據的非線性絕對誤差 lmax3=max(e33);subplot(1,2,1) plot(x,y1,'r+',x,y3,'b*',x,y11,'r',x,y33,'b') title

10、(' 原始曲線與擬合曲線 ');subplot(1,2,2) plot(x,y001,'r',x,y003,'b') title(' 端點擬合曲線 ');yfs1=2.8734;% 第一組數據的滿量程輸出yfs3=2.8828;% 第三組數據的滿量程輸出rl1=(lmax1./yfs1);rl3=(lmax3./yfs3);得到的結果如圖所示：的梁的線性度為 8.1437e-04。2、遲滯性分析先求出每組數據的正反行程的擬合曲線，再將自變量代入擬合曲線求出曲線對應的函數將每組數據的正反行程的擬合曲線相減求出最大差值，再代入公式H

11、maxYFS100%求出丫的值。具體實現的MATLAB 代碼:x=0 10 20 30 40 50 70 100 120 150 170 200 250;y0仁2.8646 2.8646 2.8648 2.8652 2.8653 2.8687 2.8662 2.8677 2.8681 2.8696 2.8701 2.87152.8734;%第一組數據正行y03=2.8736 2.8739 2.8742 2.8745 2.8749 2.8752 2.876 2.8771 2.8778 2.879 2.8798 2.88072.8828 ;%第三組數據正行y11=2.8605 2.861 2.86

12、2 2.8624 2.8627 2.8634 2.8658 2.8672 2.8679 2.869 2.8698 2.8711 2.8734;% 第一組數據反向y13=2.8723 2.8727 2.8733 2.8734 2.8744 2.8747 2.8756 2.8765 2.8774 2.8787 2.8793 2.88082.8828 ;%第三組數據反向 p01= polyfit(x,y01,1);%第一組數據曲線擬合 p11= polyfit(x,y11,1);p03=polyfit(x,y03,1);%第三組數據曲線擬合 p13=polyfit(x,y13,1);y21= pol

13、yval(p01,x);%第一組數據擬合曲線函數值 y22=p olyval( p11,x);y23=polyval(p03,x);%第三組數據擬合曲線函數值 y24=polyval( p13,x);e01=y21-y22;%第一組數據正反行程差值 e03=y23-y24;%第三組數據正反行程差值 e11=abs(e01);% 取絕對值 e33=abs(e03);hmax1=max(e11);% 求最大差值 hmax3=max(e33);yfs1=2.8734;%第一組數據的滿量程輸出yfs3=2.8828;%第三組數據的滿量程輸出 rh1=hmax1./yfs1;rh3=hmax3./yfs

14、3;sub plot(1,2,1)plot(x,y01,'r',x,y11,'r',x,y21,'b',x,y22,'b')title('第一組數據');sub plot(1,2,2)p Iot(x,y03,'r',x,y13,'r',x,y23,'b',x,y24,'b')title('第三組數據')根據MATLAB的計算結果，有rh1= 0.0012,rh3= 3.5277e-04。兩組數據的擬合曲線如圖所示。3、重復性分析求出每組

15、數據的標準偏差，再代入公式(2 3)100% 求出 YYfs具體實現的MATLAB代碼：x=0 10 20 30 40 50 70 100 120 150 170 200 250;y仁2.8646 2.8646 2.8648 2.8652 2.8653 2.8687 2.8662 2.8677 2.8681 2.8696 2.8701 2.8715 2.8734;y3=2.8736 2.8739 2.8742 2.8745 2.8749 2.8752 2.876 2.8771 2.8778 2.879 2.8798 2.8807 2.8828;p1= polyfit(x,y1,1);p3=po

16、lyfit(x,y3,1);y11= polyva l(p 1,x);y33=polyva l(p 3,x);sd1=std(y1);sd3=std(y3);yfs1=2.8734;%第一組數據的滿量程輸出yfs3=2.8828;%第三組數據的滿量程輸出 rr1=(2.*sd1)./yfs1;rr3=(2.*sd3)./yfs3;sub plot(1,2,1); p Iot(x,y1,'r',x,y11,'b'); title('第一組數據');sub plot(1,2,2);p Iot(x,y3,'r',x,y33,'b

17、'); title('第三組數據');根據 MATLAB 的計算結果，有 rr1=0.0020, it3=0.0020。26?1-saw2«4JBW5D1«160aw)2504、Excel數據分析利用Excel做線性擬合得到擬合曲線，如下圖所示:第一次2.8762.8742.872y = 3E-05X + 2.86442.872.8682.8662.8642.862，費'-，片*» :* y = 5E-05X + 2.8612.862.85850100150200250300第一次均值+第一次均值-線性（第一次 均值+）線性（第一次

18、均值-）2.892.885y = 4E-05X + 2.87562.882.875 '2.872.8652.862.855050第二次均值+第二次150線性（第二次 均值+）y = 0.0001X + 2.8582第二次2均值-250300線性（第二次均值-）第三次2.8842.882y = 4E-05X + 2.87352.882.8782.8762.874 I2.872y = 4E-05X + 2.87242.87050100150200250300第三次均值+第三次均值- 線性（第三次 均值+）線性（第三次均值-）5、應變測量14實驗中我們設定應變放大儀的增益為電壓，所以在利用公

19、式 （1.1）進行計算的時候, 公式進行計算。貝y,由式（1.1）可得實驗采用的是橋接法，橋盒輸出端接的是應變放大儀，對橋盒的輸出電壓進行放大,10，也就是說采集程序采集的數據是經過放大之后的電橋輸出電壓v應該除以（10*100 ）再代入V1000(2.5.1)4KV其中K為電阻應變片的靈敏系數，V為供橋電壓，v為測量電壓。K與電阻絲的材料有關，實驗使用的應變片的K為2;供橋電壓為4V。將表1的數據代入（2.5.1）式中，得出下列表格。表3第一組數據的應變量重量（g）均值+均值-應變£ +應變&-02.86462.86050.0143230.014303102.86462.8

20、610.0143230.014305202.86482.8620.0143240.01431302.86522.86240.0143260.014312402.86532.86270.0143270.014314502.86872.86340.0143440.014317702.86622.86580.0143310.0143291002.86772.86720.0143390.0143361202.86812.86790.0143410.014341502.86962.8690.0143480.0143451702.87012.86980.0143510.0143492002.87152.8

21、7110.0143580.0143562502.87342.87310.0143670.014366表4第二組數據的應變量重量（g）均值+均值-應變£ +應變&-02.86132.87580.0143070.014379102.86152.87610.0143080.014381202.86192.87650.014310.014383302.86232.87670.0143120.014384402.86252.87710.0143130.014386502.86292.87770.0143150.014389702.86372.87870.0143190.0143941002.8652.87990.0143250.01441202.86572.88040.0143290.0144021502.86682.88160.0143340.0144081702.88362.88260.0144180.0144132002.88472.88420.0