传感器实验报告应变片测量Word下载.docx
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2、拿出应变片和焊盘，将502胶水滴在应变片及焊盘背面，把其贴在桥臂上,片；
并压紧应变
3、使用电烙铁将应变片和焊盘焊接起来,
再将焊盘跟桥盒连接起来，这里采用的是寸桥的接
法；
将桥盒的输出接入到应变放大仪的通道
应变仪的输出接到采集卡上；
运行labview的采集程序进行测试；
改变砝码的重量，从采集程序记录得出的数据。
8、对所得的数据做数据处理。
四、实验数据
表1实验所得数据
第一次
第二次
第三次
重量（g）
电压
2.8646
2.8613
2.8736
10
2.8615
2.8739
20
2.8648
2.8619
2.8742
30
2.8652
2.8623
2.8745
40
2.8653
2.8625
2.8749
50
2.8687
2.8629
2.8752
70
2.8662
2.8637
2.876
100
2.8677
2.865
2.8771
120
2.8681
2.8657
2.8778
150
2.8696
2.8668
2.879
170
2.8701
2.8836
2.8798
200
2.8715
2.8847
2.8807
250
2.8734
2.886
2.8828
2.8731
2.8842
2.8808
2.8711
2.8826
2.8793
2.8698
2.8816
2.8787
2.869
2.8804
2.8774
2.8679
2.8799
2.8765
2.8672
2.8756
2.8658
2.8777
2.8747
2.8634
2.8744
2.8627
2.8767
2.8624
2.8733
2.862
2.8761
2.8727
2.861
2.8758
2.8723
2.8605
五、数据分析
1、线性度分析
取出实验数据的0~250g的部分做线性度分析，数据如表2所示。
电压+
对上述数据进行初步分析，第一组跟第三组数据都是呈线性的，而第二组数据在70g-
100g这里却有了0.0013的变化，变化较大，不符合理论值，所以在进行数据分析时排除第二组数据，仅适用第一、第三组数据进行数据分析。
对第一、第三组数据使用MATLAB进
行分析，先将两组数据做曲线拟合，得到拟合曲线之后将x代入拟合曲线中求出对应的值，
分别求出两组数据的最大差
再把两组数据的端点取出做直线，将两条线相减得到最大差值，
里取重量为250g的数据。
具体实现的MATLAB代码：
x=[0102030405070100120150170200250];
x0=[0250];
y01=[2.86462.8734];
y03=[2.87362.8828];
2.86812.86962.87012.8715
y仁[2.86462.86462.86482.86522.86532.86872.86622.8677
2.8734];
%第一组数据
y2=[2.86132.86152.86192.86232.86252.86292.86372.8652.86572.86682.88362.88472.886];
%第二组数据
y3=[2.87362.87392.87422.87452.87492.87522.8762.87712.87782.8792.87982.88072.8828];
%第三组数据p1=polyfit（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）;
%第一条拟合曲线得到的值y22=polyval（p2,x）;
%第二条拟合曲线得到的值y33=polyval（p3,x）;
%第三条拟合曲线得到的值y001=polyval（p4,x）;
y003=polyval（p5,x）;
e1=y001-y1;
e3=y003-y3;
e11=abs（e1）;
e33=abs（e3）;
lmax1=max（e11）;
%第一组数据的非线性绝对误差lmax3=max（e33）;
subplot（1,2,1）plot（x,y1,'
r+'
x,y3,'
b*'
x,y11,'
r'
x,y33,'
b'
）title（'
原始曲线与拟合曲线'
）;
subplot（1,2,2）plot（x,y001,'
x,y003,'
端点拟合曲线'
yfs1=2.8734;
%第一组数据的满量程输出
yfs3=2.8828;
%第三组数据的满量程输出
rl1=（lmax1./yfs1）;
rl3=（lmax3./yfs3）;
得到的结果如图所示：
的梁的线性度为8.1437e-04。
先求出每组数据的正反行程的拟合曲线，再将自变量代入拟合曲线求出曲线对应的函数
将每组数据的正反行程的拟合曲线相减求出最大差值，再代入公式
y0仁[2.86462.86462.86482.86522.86532.86872.86622.86772.86812.86962.87012.8715
%第一组数据正行
y03=[2.87362.87392.87422.87452.87492.87522.8762.87712.87782.8792.87982.8807
2.8828];
%第三组数据正行
y11=[2.86052.8612.8622.86242.86272.86342.86582.86722.86792.8692.86982.87112.8734];
%第一组数据反向
y13=[2.87232.87272.87332.87342.87442.87472.87562.87652.87742.87872.87932.8808
%第三组数据反向p01=polyfit（x,y01,1）;
%第一组数据曲线拟合p11=polyfit（x,y11,1）;
p03=polyfit（x,y03,1）;
%第三组数据曲线拟合p13=polyfit（x,y13,1）;
y21=polyval（p01,x）;
%第一组数据拟合曲线函数值y22=polyval（p11,x）;
y23=polyval（p03,x）;
%第三组数据拟合曲线函数值y24=polyval（p13,x）;
e01=y21-y22;
%第一组数据正反行程差值e03=y23-y24;
%第三组数据正反行程差值e11=abs（e01）;
%取绝对值e33=abs（e03）;
hmax1=max（e11）;
%求最大差值hmax3=max（e33）;
%第一组数据的满量程输出
%第三组数据的满量程输出rh1=hmax1./yfs1;
rh3=hmax3./yfs3;
subplot（1,2,1）
plot（x,y01,'
x,y21,'
x,y22,'
）
title（'
第一组数据'
subplot（1,2,2）
pIot（x,y03,'
x,y13,'
x,y23,'
x,y24,'
第三组数据'
根据MATLAB的计算结果，有rh1=0.0012,rh3=3.5277e-04。
两组数据的拟合曲线如图
所示。
3、重复性分析
y仁[2.86462.86462.86482.86522.86532.86872.86622.86772.86812.86962.87012.87152.8734];
p1=polyfit（x,y1,1）;
p3=polyfit（x,y3,1）;
y11=polyval（p1,x）;
y33=polyval（p3,x）;
sd1=std（y1）;
sd3=std（y3）;
%第三组数据的满量程输出rr1=（2.*sd1）./yfs1;
rr3=（2.*sd3）./yfs3;
subplot（1,2,1）;
pIot（x,y1,'
title（'
subplot（1,2,2）;
pIot（x,y3,'
根据MATLAB的计算结果，有rr1=0.0020,it3=0.0020。
26?
1-
saw
2«
JBW
5D
1«
160
aw）
4、Excel数据分析
利用Excel做线性拟合得到拟合曲线，如下图所示:
2.86
2.858
300
第一次均值+
第一次均值-
-••线性（第一次均值+）
线性（第一次均值-）
2.89
2.885
y=4E-05X+2.8756
2.88
2.875'
2.87
2.855
50第二次均值+
♦…线性（第二次均值+）
y=0.0001X+2.8582
第二次2均值-
线性（第二次均值-）
2.884
2.882
y=4E-05X+2.8735
2.878
2.874I「
2.872
y=4E-05X+2.8724
第三次均值+
第三次均值-
■-■■线性（第三次均值+）
线性（第三次均值-）
5、应变测量
KV
其中K为电阻应变片的灵敏系数，V为供桥电压，v为测量电压。
K与电阻丝的材料有关，实验使用的应变片的K为2;
供桥电压为4V。
将表1的数据
代入（2.5.1）式中，得出下列表格。
表3第一组数据的应变量
均值+
均值-
应变£
+
应变&
-
0.014323
0.014303
0.014305
0.014324
0.01431
0.014326
0.014312
0.014327
0.014314
0.014344
0.014317
0.014331
0.014329
0.014339
0.014336
0.014341
0.01434
0.014348
0.014345
0.014351
0.014349
0.014358
0.014356
0.014367
0.014366
表4第二组数据的应变量
0.014307
0.014379
0.014308
0.014381
0.014383
0.014384
0.014313
0.014386
0.014315
0.014389
0.014319
0.014394
0.014325
0.0144
0.014402
0.014334
0.014408
0.014418
0.014413
0.014424
0.014421
0.01443
表5第三组数据的应变量
0.014368
0.014362
0.01437
0.014364
0.014371
0.014373
0.014375
0.014372
0.014376
0.014374
0.01438
0.014378
0.014387
0.014395
0.014399
0.014397
0.014404
0.014414
其中电压+表示重量正行时候测得的电压数据，电压-表示重量反行时测得的电压数据，
同理，应变+是用电压+求得的值，应变-表示用电压-求得的值。
从上述结果可知，当砝码重量增加时，应变量也随之增加，且砝码重量与应变之间的关系与砝码重量与电压之间的关系是一致的，应该是呈线性的，取其中一组做图，发现结果与
前面做线性拟合一致，如下图所示。
砝码重量-应变量
0.01442
0.01441
0.01439
0.014380.01437暮•
0.01436
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