MFIA传感器的阻抗测量

应用指南-MFIA用于传感器的阻抗测量

2022-08-08983次

传感器可以测量各种机械参数（例如应变和位置），环境参数（温度，压力和湿度）和样本（例如材料，组织和生物）。感测到的环境的变化会导致传感器阻抗的相应变化。该阻抗变化包括电感，电容和电阻或复数阻抗本身，且需要在传感器的时间尺度上被高精度和高准度的测量。由于阻抗通常随频率变化，因此传感器的电阻抗谱也为被测样品或环境提供了额外的信息。当前可用的大量传感器包括化学传感器和生物传感器。其中化学传感器通常是电容性的：电介质中分析物的存在会引起电容变化。而阻抗式生物传感器可测量液体介质（静态或流动）中的组织或生物，并且在大多数情况下可以做到无损检测且无需标记。

应用指南-MFIA用于传感器的阻抗测量

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图1：使用MFIA表征传感器的示意图。传感器将环境的干扰转换为阻抗变化，而MFIA可以使用2端子或4端子配置进行测量。

测量策略

开发和优化传感器需要清楚地了解所感测环境的变化如何转化为阻抗的变化。确定传感器的最佳工作频率（一个或多个）很重要。在此频率下，传感器具有最高灵敏度的频率（图1）。而为了找到此最佳工作点，通常的方法是在测量阻抗响应的同时扫描频率，并将其显示在Bode或Nyquist图上（图2）。类似地，扫描电压幅值可以找到最佳工作电压。MFIA阻抗分析仪随附的LabOne控制软件具有参数扫描仪模块，支持频率和电压扫描。

传感器响应速度是另一个需要在整个频率范围内表征的参数。这可以通过在外部感测到的环境中引起阶跃变化，或通过向传感器施加偏移电压阶跃来模拟环境变化来实现。

使用LabOne的数据采集模块，您可以很容易地完成上述流程（图3）。

在最佳工作频率和电压下进行时域测量可确定的最高感测分辨率。通过不断减小的传感器上的干扰信号（例如由矩形电压脉冲引起的环境变化），我们就可以测量由此产生的阻抗变化。该阻抗测量与干扰脉冲同步，方便平均。通过比较最小分辨信号和最大分辨信号，该技术可以用来测量传感器的动态范围。此外，MFIA还支持辅助电压输入和基于PID控制器选件的闭环系统。

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