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NDIR:确定线性化和温度修正系数

关键词:NDIR,传感器,红外气体传感器点击:
NDIR:确定线性化和温度修正系数
 
介绍
本应用笔记介绍了如何设置线性化和温度校正算法您的软件在计算传感器输出的二氧化碳浓度时。线性化系数作为气体浓度的函数的吸光度是非线性的并且由以下给出方程:
 
 
其中:
ABS是吸光度
SPAN在校准过程中确定
x是气体浓度和
b和c是线性化系数
 
实际上发现这个表达式在整个浓度范围0到0之间不适合100%的体积(即不能使用相同的线性化系数)。 b和c的值
因此应该依赖于感兴趣的浓度范围。 公布的系数为0至5000 ppm,0至5%,0至20%和0至100%。用户应该使用适用于感兴趣范围的系数。但请注意随着范围的增加精确度降低。如果应用0至100%线性化,然后如果使用传感器,1%的精度将会很差。应用这样的软件算法应用的线性化取决于测量的吸光度可以解决这个问题允许在较宽的浓度范围内使用相同的IRC-A1传感器。尽管如此,用户对其他范围感兴趣的人可能希望确定他们自己的线性化系数。 b和c的值可以很容易地通过绘制ABS作为气体浓度和使用的函数来确定,曲线拟合软件来拟合上述等式。请注意,b是由气体单位定义的浓度如例1所示。
 


在这个例子中,气体浓度的单位为ppm或%体积。 可以看出,单位的选择只影响系数的值,b。
每种情况下都显示三种曲线拟合:
1)个性化线性化。 这个产生传感器特定的线性化系数。 在这种情况下,b = 4.2964 x10-4(使用ppm)或1.334(使用%体积)和c = 0.878。
2)标准化线性化。 这些显示适合于实验的曲线数据使用标准线性化系数。请注意极小的错误作为使用的结果介绍标准系数而非传感器特定系数。
3)比尔定律。 这显示适合比尔定律(即c = 1)。

和例1一样,个性化和标准化的线性化系数都很好适合数据。 但是请注意,在此浓度范围内,传感器行为会发生偏差从啤酒定律,这是反映在较低的价值c。 啤酒法律行为的偏差在更高的浓度是常见的并且归因于诸如散射增加的因素光(而不是纯吸收)。 请注意,虽然传感器响应偏离了比尔定律类型的行为,它具有很高的重复性。
温度修正系数
有三个与线性温度补偿有关的系数。 这些是:
βOSPAN ONLY修正系数
αABS校正系数
βAABS和SPAN修正系数
SPAN唯一修正系数的确定
SPAN ONLY修正系数根据SPAN修正SPAN的变化
温度。 这些是由于光谱和滤波器特性随温度的变化而产生的。
作为温度函数的SPAN由下式给出:

βO的值可以通过将SPANT绘制为(T-Tcal)的函数来确定。 请注意,在在每个温度下确定SPANT必须校正校准气体浓度假设理想的气体行为。 系数βO等于梯度。



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