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基于称重传感器的木制蠕变仪的开发

by admin / 2020/05/01 / Published in 未分类

  为了研究木材在吸水过程中的蠕变特性及其影响因素,开发了一种在一定范围内恒力的木材蠕变仪。器使用5相步进电机作为电源;精密称重传感器作为力感测元件;红外激光位移传感器作为蠕变测量元件;以及与计算机(PC)一起使用的RS232串行电缆。
  有改变力,显示力幅值,保存木材蠕变数据,可拆卸,易于使用的功能,适用于需要恒定力的木工机械的吸湿蠕变实验。定范围。1961年以来,Armstrong等人就提出了木材机械吸湿蠕变的力学特性,恒温阀芯许多科学家从不同角度解释了木材机械吸湿蠕变的现象。备和实验设备的发展进一步解释了其本质,一方面完善了木材科学理论,另一方面将促进新的木材技术的生产[1]。
  是,当前在木工机械的吸湿蠕变实验中使用的力施加系统主要由手动力施加来补充,并且无法获得自动检测和控制。文档的目的是开发一种木材蠕变测试仪,该测试仪可与恒温恒湿箱一起使用,以执行可编程应用,卸载,自动测量和控制。

基于称重传感器的木制蠕变仪的开发_no.31

  传统的蠕变测试仪中,通常使用固定力来施加力。当前的设备中,我们依靠传感器与单片机和步进电机的相互作用来实现力的变化。户可以根据需要调整力。工机械的吸湿蠕变仪的测量原理如图1所示。据测试要求,步进电机固定在测试室内壁上。
  重传感器的一端通过螺钉固定在步进电机上。后将整个称重支架拧紧,然后将其固定在传感器上,并给传感器提供一个大于预期力的初始值,例如,要施加到木材上的最大力为5 N,则步进电机将启动操作并下降到样本。加力时,样品会同时对传感器产生反应,从而使传感器从最大初始值开始减小,因此该设备可为样品提供0到5 N的力。重装置与木材接触的力点是两个圆柱。制支撑点支撑木材的两侧以固定样品。材样品的上下两端有两个激光传感器,下方的激光传感器用于检测木材下表面的位移,然后将其转换为传感器上方的木材蠕变同时,激光测量木材上表面的位移,以消除木材本身变形引起的误差。测试开始时,传感器将称重设备提供的初始值转换为电压信号,然后将其放大并通过A / D转换为数字信号,然后将其输入到单片机,将目标力输入到单片机中,以便单片机首先比较初始值与目标力之间的差,然后控制步进电机将力施加到在底部,传感器可以随时捕获力的变化,在将力施加到样品的过程中,系统会不断将力的大小与初始值和目标值Le之差进行比较。出相应的判断来控制5相步进电机的上下运动,从而改变气缸施加到木材上的力,如果达到目标力,则步进电机为如果步进电机具有惯性,则施加力大于目标力,系统仍然可以判断并向上移动步进电机,直到最终达到目标力,步进电机完全静止并完成施力过程,一旦施力完成,两个红外传感器将检测木材的吸湿蠕变大小。系统主要由放大和信号处理电路,具有10位A / D转换的STC12C5A60S2单片机,5相步进电机控制电路, ”具有两孔平行光束结构​​的应变传感器称重传感器测量电路,红外激光位移传感器测量电路和笔记本电脑由计算机组成,系统框图如图2所示。 / D转换将模拟信号数字化。片机系统主要是对信号采集和数据通讯的补充。进电动机主要执行力大小的改变。重传感器用于检测力的大小并将数据传输到单片机。光的位移传感器实时检测木材的蠕变数据并将其传输到计算机,计算机执行数据接收,数据存储,数据处理,计算,显示等[2]。
  3是测量电路的简化图。个应力电阻R1,R2,R3和R4是电桥测量电路的主题。Rm是温度补偿电阻,E是激励电压,V是测量输出的电压值。
  系统不开始测量时,如果不考虑Rm,则输出电压V的值满足公式(1),其中R1 = R2 = R3 = R4 = R,并且在替换后小节为0。ΔR是可变电阻值,K是应变仪的灵敏度系数,ε是因变量。此,公式(3)可以改写为公式(4)。式表明,电桥的输出电压与汽车四臂的应变仪所感受到的变形变量的代数和成比例,这就是电桥测量电路的原理。系统选择如图4所示的三相步进电动机DRL42PA2G-04MG和如图5所示的驱动器CSD5814N-P。动机控制电路控制电动机的前,后和停止功能。步一步驱动器连接到24 V DC。过程序控制CW和CWW端口的高电平和低电平以生成脉冲,并更改脉冲数和脉冲频率以更改步数和电动机速度。先,当前的称量信号通过传感器传输到单片机。
  片机确定当前系统提供的力与目标力的比值,然后进行相应的修改并控制引擎的前进和后退,以将力的大小修改为所需的值目标值。助该设备,在进行木工机械的吸湿蠕变体验时,可以更加自动地控制实验的进度,实用的可移动设备也使该仪器更加便携。
  确的数字自​​动控制使实验数据更可靠,更接近实际数据。仪器的缺点是现有代码无法更改力的类型,如正弦力或矩形力,但这也是该仪器的发展方向。代码将得到进一步改进,以模拟随变化的实际力,更近的负载使测试数据更加实用。
  本文转载自
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