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了解用于暖通空调的新型传感器

作者:Dytran传感器 发布时间:2022-07-25 15:54 浏览次数:

我们已经从窑洞走了很长的路。几千年来,人造房屋和建筑都有通风、排水、供暖、制冷和照明。然而,这些系统的实现方式已经发生了巨大的变化,并且正在再次发生变化。用于供暖、通风和空调(HVAC)监控和控制的老式无源机械技术让位于集成最新混合信号检测解决方案的数字解决方案。设计工程师可以利用这些来提供更精确的监控和控制,并允许通过物联网(IoT)进行远程验证、诊断和监控。


了解用于暖通空调的新型传感器(图1)


了解用于暖通空调的新型传感器


全球事件,如封锁和隔离,最近重新将我们的注意力集中到供暖,制冷,特别是气流和空气质量。较老的建筑已经表明,生物侵扰可以在潮湿、黑暗的地方,如气流管道,茁壮成长。旧的机械控制系统无法精确监控温度、湿度、流速、压力和整个系统的完整性。


尽管机电传感器和模拟传感器已经出现了相当长的一段时间,但将它们集成到数字控制环境中的能力却很难标准化。设计工程师使用了多种技术来监控、控制和校准,每个工程师都根据自己的限制使用自己喜欢的方法。


例如,简单的气流阈值检测器可以是仅检测空气是否流动的挡板开关(图1和图2)。即使气流被慢慢堵塞的过滤器限制,它也会跳闸。在某些时候,过滤器会被堵塞,以至于挡板开关不会跳闸。到这个时候,气流系统的功效已经在很长一段时间内受到损害,并且压力和张力已经施加在气流鼓风机上。


另一方面,经过校准的温度和湿度补偿的数字气流传感器可以监控下降气流的曲线。这些数字气流传感器可以进行编程,在气流变得过于狭窄之前向建筑管理员发出警报,还可以保护鼓风机电机免受电流过大和过热的影响,从而延长电机和系统的寿命。


举个例子,安费诺ELV模拟和数字压力传感器带模拟输出、数字串行外设接口(SPI)或I2c串行输出,有绝对和差分两种版本,精度为0.25%,分辨率为14位。这些现成的校准设备的量程为0.5psi到150psi (3.45kPa-1034kPa),最高可承受245°c温度。电源工作电压选项包括3V、3.3V和5V,以及0%至95%相对湿度(RH)的非冷凝湿度限值。对于恶劣环境应用,可订购保护性聚对二甲苯涂层选项。这些数字压力传感器可以轻松融入您的下一个设计。


串行传感器


每个传感器和致动器之间的电线线束降低了可靠性并增加了复杂性,连接越多,可靠性越低。因此,串行传感器系统已经成为事实上的标准。使用RS-485、RS-232、控制区域网络(CAN)总线、I2SPI意味着传感器系统可以完全由几根电线供电和控制。数字控制系统还可以检测串行传感器是否没有响应。这允许控制系统结合保护电路和建筑物的安全机制。


另一个好处是串行传感器可以菊花链连接。设计工程师不必在电路板上为每个传感器添加连接器和电缆,也不必为最远的传感器铺设超长电缆。


初始化和加固系列的一个例子是带Modbus的Amphenol高级传感器Telaire T9501 IP67 RH & T传感器 (图3).这些完全校准和温度补偿的传感器系统防水等级达到IP67规格,并且可以与Modbus和RS-485信号进行菊花链连接,以简化互连。这些器件还具有14位分辨率,相对湿度精度为+/-2%,温度精度为0.5%。


取而代之的是,传感器系统可以充当信号中继器,其扩展了单独的通信收发器(图3).为了消除公共电缆上的IR压降,可以沿串行传感器总线传输交流电,并在本地进行整流,以便为传感器子系统供电。


菊花链式串行总线拓扑可以互连长串的传感器模块(图4).每一个都充当端点传感器的中继器,从端点传感器返回一个强信号给微控制器。交流电源由每个传感器进行局部整流,以克服布线中的IR损耗。


注意,采用这种方法,每个传感器都需要单独寻址。我2c传感器都有唯一的地址,但RS-485、RS-232和SPI传感器需要本地智能。幸运的是,小型、低成本和低功耗微控制器可以轻松集成到特定传感器中,从而将传感器系统的自测和诊断能力提升到新的水平。


本地和全球访问


工程师们知道,需要适应建筑物温度、湿度、照明和气流的本地访问和控制。甚至多个区域也需要单独控制。举个例子,一个酒店可能有几十个甚至几百个房间。每个房间都需要自己的环境控制,因为每个人都有自己的舒适要求。一些老年人可能希望他们的酒店房间设置为温暖的27 ℃,但一般人不希望住在炎热的酒店房间。


本地访问是必须的,但是全局或远程访问呢?酒店房间很可能不需要全球访问,但本地公用事业公司可能需要远程访问。来自电力公司的高峰需求负载约束使得期望对设施的总实时电力汲取进行限制,以便不支付过高的价格。


在这种情况下,可以控制和排序某些非关键系统,使其不超过阈值或实时电力消耗。尽管高峰需求负荷今天还没有被普遍实施,但它即将到来,尤其是在一个对能源效率和温室气体排放越来越敏感的世界。


其他因素


安全性以及防范黑客攻击和恶作剧的能力是必不可少的。无论你是在酒店房间还是在工厂工作,你都不希望受到不必要的访问。


技术数字化的另一个因素是使用智能人工智能系统学习特征和行为的能力。在我们的酒店房间示例中,智能传感器可以检测到居住者何时离开房间。环境控制可以关闭,节省大量能源。当入住者进入酒店时,射频识别(RFID)可以检测并开启环境控制。


例如,还可以通过监控压缩机的冷却剂压力来节能。在某个时候,它会变得饱和,连续运行不会使它变得更冷。尽早关掉它可以节省能源,而且几乎没有坏处。


随着它的学习,AI还可以确定哪些服务可以暂时关闭,而不会影响整体性能。例如,可以暂时关闭热水器,让鼓风机打开。当打开时,它可以吸收大量的浪涌电流,这些浪涌电流将超过峰值需求负载限制,但是一旦鼓风机平稳运行,并且电流吸收正常化,热水器就可以再次打开。没有明显的服务中断,但是节省了能量和金钱。


结论


随着社会重新关注供暖、制冷、气流和空气质量,为我们的住宅和建筑增加智能可以在减少我们的消耗和排放方面发挥作用,特别是在世界人口增加和资源减少的情况下。我们已经看到模拟传感器出现了一段时间,但将它们集成到数字控制环境中也带来了挑战。串行传感器系统为工程师带来诸多好处。鉴于当前的数字环境和随之而来的要求,这种类型的感测似乎是有意义的。


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