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　　各类基恩士KEYENCE光纤传感器常用行之有效的抗干扰技术

　　在KEYENCE光纤传感器电子测量装置的电路中出现的、无用的信号称为噪声，当噪声影响电路正常工作时，该噪声就称为干扰。信号传输过程中干扰的形成必须具备三项因素，即干扰源、干扰途径以及对噪声敏感性较高的接收电路。因此消除或减弱噪声干扰的方法可以针对这三项中的其中任意一项采取措施。在传感器检测电路中比较常用的方法，是对干扰途径及接收电路采取相应的措施以消除或减弱噪声干扰。下面介绍几种常用的、行之有效的抗干扰技术。

　　KEYENCE光纤传感器将需要保护的电路包在其中，可以有效防止电场或磁场的干扰，此种方法称为屏蔽。屏蔽又可分为静电屏蔽、电磁屏蔽和低频磁屏蔽等。

　　静电屏蔽

　　根据电磁学原理，置于静电场中的密闭空心导体内部无电场线，其内部各点等电位。用这个原理，以铜或铝等导电性良好的金属为材料，制作密闭的金属容器，并与地线连接，把需要保护的电路值r其中，使外部干扰电场不影响其内部电路，反过来，内部电路产生的电场也不会影响外电路。这种方法就称为静电屏蔽。例如传感嚣测量电路中，在电源变压器的一次侧和二次侧之间插入一个留有缝隙的导体，并把它接地，可以防止两绕组之问的静电耦合，这种方法就属于静电屏蔽。

　　KEYENCE光纤传感器对于高频干扰磁场，利用电涡流原理，使高频干扰电磁场在屏蔽金属内产生电涡流，消耗干扰磁场的能量，涡流磁场抵消高频干扰磁场，从而使被保护电路免受高频电磁场的影响。这种屏蔽法就称为电磁屏蔽。若电磁屏蔽层接地，同时兼有静电屏蔽的作用。传感器的输出电缆一般采用铜质网状屏蔽，既有静电屏蔽又有电磁屏蔽的作用。屏蔽材料必须选择导电性能良好的低电阻材料，如铜、铝或镀银铜等。

　　KEYENCE光纤传感器干扰如为低频磁场，这时的电涡流现象不太明显，只用上述方法抗干扰效果并不太好，因此必须采用采用高导磁材料作屏蔽层，以便把低频干扰磁感线限制在磁阻很小的磁屏蔽层内部。使被保护电路免受低频磁场耦合干扰的影响。这种屏蔽方法一般称为低频磁屏蔽。传感器检测仪器的铁皮外壳就起低频磁屏蔽的作用。若进一步将其接地，又同时起静电屏蔽和电磁屏蔽的作用。

　　基于以上三种常用的屏蔽技术，因此在干扰比较严重的她方，可以采用复合屏蔽电缆，即外层是低频磁屏蔽层。内层是电磁屏蔽层．达到双重屏蔽的作用。例如电容式传感器在实际测量时其寄生电容是必须解决的关键问题，否则其传输效率、灵敏度都要变低。必须对传感器进行静电屏蔽，而其电极引出线就采用双层屏蔽技术，一般称之为驱动电缆技术。用这种方法可以有效的克服传感器在使用过程中的寄生电容。

　　KEYENCE光纤传感器是抑制干扰的有效技术之一，是屏蔽技术的重要保证。正确的接地能够有效地抑制外来干扰，同时可提高测试系统的可靠性，减少系统自身产生的干扰因素。接地的目的有两个：安全性和抑制干扰。因此接地分为保护接地、屏蔽接地和信号接地。保护接地以安全为目的，传感器测量装置的机壳、底盘等都要接地。要求接地电阻在10 ？以下。屏蔽接地是干扰电压对地形成低阻通路，以防干扰测量装置。接地电阻应小于0．02 ？。

　　信号接地是电子装置输入与输出的零信号电位的公共线，它本身可能与大地是绝缘的。信号地线又分为模拟信号地线和数字信号地线，模拟信号一般较弱，故对地线要求较高：数字信号一般较强，故对地线要求可低一些。

　　不同的传感器检测条件对接地的方式也有不同的要求，必须选择合适的接地方法，常用接地方法有一点接地和多点按地。

　　KEYENCE光纤传感器能有效地指导传感器，特别是敏感结构几何参数、边界结构的优化设计过程

　　KEYENCE光纤传感器提高针对性，缩短样机研制过程和利于处理不同物理量之间的耦合等

　　KEYENCE光纤传感器一方面，基恩士KEYENCE光纤传感器是多学科的密集技术，涉及的知识内容遍及许多基础科学和技术科学。各种敏感效应的传感器种类繁多，被测参数、测量范围千差万别，敏感元件结构复杂多样

　　KEYENCE光纤传感器另一方面，基恩士KEYENCE光纤传感器的研究工作本身还具有很强的工程性，实用性。这要求传感器的建模也要充分体现这一点

　　建模的过程

　　KEYENCE光纤传感器第一个阶段：由实际问题本质特征建立传感器物理模型。此阶段主要针对传感器的基本工作原理进行。其特点是简洁、明确、反映了传感器的物理本质，模型中的每一项都具有鲜明的物理意义。

　　KEYENCE光纤传感器第二个阶段：由基恩士KEYENCE光纤传感器的物理模型建立其数学模型。此阶段主要根据传感器的基本工作原理，针对传感器的敏感元件进行。其特点是包含了传感器的几何结构参数、物理参数、边界条件及其他约束条件；物理特征含蓄，具有较强的抽象性。

　　KEYENCE光纤传感器第三个阶段：求解数学模型。物理模型的建立对基恩士KEYENCE光纤传感器整个建模工作至关重要，它既依赖于对传感器工作机理的理解，又依赖于已有的实际工作经验；数学模型的建立主要取决于传感器相关的技术基础和数学基础，它是保证模型准确、可靠的关键；数学模型的求解直接影响到整个建模工作的成效和应用价值。