摘要：研究水本身温度和环境温度的变化对液滴指纹图产生的影响,可为液滴分析仪仪器化设计提供参考。在环境温度保持在27℃左右时,对注射器中水的温度由57℃降至31.3℃期间,连续采集了16组液滴指纹图,比较各组液滴指纹图,光纤信号和电容信号的最大变化分别为0.17%和1.23%,与系统误差相当,说明水本身温度对液滴指纹图几乎无影响;以纯水在不同温度下的折射率、表面张力和介电常数值,计算了环境温度对纯水液滴测量信号的影响大小,计算结果表明:环境温度由18℃升至30℃时,光纤信号和电容信号的变化分别为0.64%和3%,对电容信号的影响较大。

摘要：光纤电容液滴分析仪利用液滴分析技术,综合在液体形成液滴的监测过程中获得的物理、化学特性参数,进行液体识别.基于液滴分析仪的功能原理,结合其现有的识别算法,提出了一个基于BP神经网络技术的液体识别方案,设计了3层BP神经网络分类器,完成了嵌入式系统功能算法的设计.对典型样品进行了测试实验,结果表明,对大部分液体可以进行完全识别,部分液体的识别率达96%以上,识别精度可达95%.

摘要：针对液滴分析仪光纤、电容传感器多次测量重复性不高,影响液滴分析测量精度的关键问题,重新设计了传感器结构,在电容环形极板外部增加屏蔽结构。采用数字电容信号测量法代替原有激励模拟测量方法,电容传感器测量极小值标准差为0.001 7 p F,极大值标准差为0.002 4 p F。改进光纤信号测量电路,利用无限增益低通滤波器避免由于放大倍率过高引起的自激震荡,光纤传感器测量峰值标准差为0.019 9 V,提高了液滴分析仪测量精度。

摘要：液滴传感器是基于液滴分析技术,利用光纤和电容测试技术制成特殊的液滴分析装置,通过获取液滴在生长过程中光纤信号与电容信号的变化规律,达到对不同液体进行鉴别的目的。介绍了液滴传感器的设计理论,给出了系统设计的总体框图,提出了基于液滴指纹图特征值的鉴别算法,并通过对部分样品进行测试实验,证明此算法可以作为鉴别液体的依据。

摘要：本文在原有液滴分析技术理论的基础上重新设计了一种电容传感器机械结构。为了精确定位光纤插入深度,设计了梯度为0.1mm标准的垫片调节机构,通过垫片控制光纤探头插入深度,找出特征最强的位置,使得液滴实验得以再现最佳状态。实验证明采用1.8mm的垫片限制光纤深度得到了最优的液滴指纹图。