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  • ASC ECO系列 MEMS电容式加速度传感器

    MEMS 电容式技术 电容式加速度传感器的关键组件是优质微电子机械系统(MEMS),具有 良好的长期稳定性和可靠性。这种经过验证的技术能够用于测量静态(DC 和恒定以及动态(AC)加速度。基于电容工作原理的加速度传感器的其 他优点还包括优异的温度稳定性、良好的响应性能和可实现的分辨率。 描述 ASC ECO 系列工业加速度传感器提供了宽频响应,范围为 0-2.4 kHz(±3 dB) 以及一个非常稳健的设计,耐冲击性能高达 10,000 g。集成电子电路有助 于确保差分模拟电压输出(±2.4 V FSO)和灵活的电源电压(5-40 VDC)。 该系列传感器具有轻量级、可靠的铝制外壳,保护等级为 IP68,以及带可 配置长度和接头的集成电缆。 应用 加速度传感器采用扁平化设计,可快速安装。这使得它们适用于测量难以 接入装置中的应用,如状态监测系统。
  • ASC ECO CS系列 MEMS电容式加速度传感器

    MEMS 电容式技术 电容式加速度传感器的关键组件是优质微电子机械系统(MEMS),具有 良好的长期稳定性和可靠性。这种经过验证的技术能够用于测量静态(DC 和恒定以及动态(AC)加速度。基于电容工作原理的加速度传感器的其 他优点还包括优异的温度稳定性、良好的响应性能和可实现的分辨率。 描述 ASC ECO 系列工业加速度传感器提供了宽频响应,范围为 0-2.4 kHz(±3 dB) 以及一个非常稳健的设计,耐冲击性能高达 10,000 g。集成电子电路有助 于确保差分模拟电压输出(±2.4 V FSO)和灵活的电源电压(5-40 VDC)。 该系列传感器具有轻量级、可靠的铝制外壳,保护等级为 IP68,以及带可 配置长度和接头的集成电缆。 应用 加速度传感器采用扁平化设计,可快速安装。这使得它们适用于测量难以 接入装置中的应用,如状态监测系统。
  • ASC CS系列 单轴双轴三轴MEMS电容宽频无损抗扰IP67 MEMS电容式加速度传感器

    MEMS 电容式技术 电容式加速度传感器的关键组件是优质微电子机械系统(MEMS),具 有良好的长期稳定性和可靠性。这种经过验证的技术能够用于测量静 态(DC)和恒定以及动态(AC)加速度。基于电容工作原理的加速度 传感器的其他优点还包括优异的温度稳定性、良好的响应性能和可实 现的分辨率 描述 ASC CS 系列型号具有低于 0.65 μA 的宽频带噪声,且可用于需要极长电 缆(>100 m)或电磁兼容抗扰性要求非常高的应用。集成电子电路有助 于确保单端模拟电流输出(4-20 mA)和灵活的电源电压(8-30 VDC)。 该系列传感器具有轻量级、可靠的铝制外壳,保护等级为 IP67,以及 带可配置长度和接头的集成电缆。 应用 由于无损耗信号传输,即使电缆非常长,ASC CS系列传感器也可用于 连续状态监测和结构运行状态监测(SHM),如轨道交通的基础设施监 测或桥梁结构分析。
  • ASC 6C/7C系列 MEMS压阻式加速度传感器

    MEMS 压阻式技术 压阻式加速度传感器的关键组件是由压阻硅制成的优质电子机械系 统(MEMS)。由于外力弯曲引起电阻变形,导致其电阻的变化。 电阻器可配置成提供与加速度成比例的电压输出信号变化的惠斯通 电桥电路。该技术还可测量动态或静态和恒定加速度。此外,由于 机械设计,可实现非常高的测量范围。 描述 单轴 ASC 61C1、ASC 62C1 和 ASC 66C1 以及三轴 ASC 74C1、ASC 75C1、 ASC 76C1 具有宽动态范围(0-2.5 kHz)和非常高的抗冲击性(高达 5,000 g)。对于更高的冲击测试,单轴 ASC 66C2 具有更宽的动态范 围(0-4 kHz)和优异的抗冲击性(高达 10,000 g)。此外,对于所有 加速度传感器,轻量化设计允许其用于须最小化测试结构质量负载 的应用。 该系列传感器在不同形式因素中具有轻量级、可靠的铝制外壳,保 护等级为 IP65 应用 压阻式加速度传感器可用于高冲击和撞击应用,如汽车工业的侧面 和正面冲击测试。由于测量范围可达 2,000 g 或 6,000 g,因此它们属 于 ASC 碰撞传感器的范畴,可配置 TEDS 和 EQX 数据。
  • ASC P系列 IEPE加速度传感器

    IEPE 技术 IEPE 加速度传感器基于压电效应,其中输入加速度对地震质量产生作用力, 导致在陶瓷 PZT 材料内产生比例电荷。集成电子压电(IEPE)电路的特点 是将电荷转换为模拟电压输出信号。与电容式加速度传感器相反,该信号 具有高通特性,即使并未检测到静态直流分量,也可实现高达 10kHz(± 10%)的非常高带宽的高度动态测量。 描述 压电式加速度传感器基于 PZT 陶瓷,具有内置的前置放大器和充电电压转 换器。加速度传感器提供了±5 V 的高满量程输出电压和低宽频带噪声。传 感器可在恒流电源时操作,可将双线同轴电缆(单轴)或四线电缆(三轴) 用于电源输入和信号输出。 单轴加速度传感器具有稳健的不锈钢外壳。三轴传感器基于非常轻量级的 钛制外壳,而 ASC P203A11 传感器则提供一个额外的阳极电镀铝盖,用于 外壳绝缘。所有类型都提供防护等级 IP68,不同的安装选配,带可配置长 度和接头的可拆卸电缆。 应用 压电式加速度传感器采用紧凑型轻量级设计。因此,它们适用于测试和 测量应用,如汽车和航空部门的模态和结构分析,其中一个基本要求是提供轻量级高频加速度传感器,以最小化测试结构质量负载。
  • ASC TS系列 MEMS电容式倾角传感器

    MEMS 电容式技术 电容式倾角传感器的关键组件是优质微电子机械系统(MEMS),具 有良好的长期稳定性和可靠性。该技术可测量静态加速度(DC)和 恒 定 加 速 度 , 如 地 球 的 重 力 矢 量 。 通 过 测 量 加 速 度 ( 在 ± 1 g 范 围 内 ), 利用三角函数原理计算出传感器灵敏方向与地平线之间的倾角。电 容式倾角传感器的其他优点还包括优异的温度稳定性,良好的响应 性能和可实现的分辨率。 描述 倾角传感器的分辨率小于 0.001°。此外,比例因子的长期稳定性(±500 ppm)和零偏(±0.2°)是状态需求和结构健康监测应用的基本要求。 集成电子电路有助于确保准差分模拟电压输出(±2.0 V FSO)和灵活 的电源电压(6-40 VDC)。 ASC TS-9xV1 传感器具有轻量级铝制外壳,保护等级为 IP67,而 ASC TS-9xV5 传感器具有稳健的不锈钢外壳,保护等级为 IP68,二者皆有 带可配置长度和接头的集成电缆。 应用 该系列传感器的出色分辨率和长期稳定性使得倾角传感器适合检测 塔架摆动、轨道对准和轴对准、补偿卡车底盘或机床的角度定位。
  • ASC TSF 数字传感器和接口

    射流倾角传感器技术 射流倾角传感器利用的物理效应是,由于重力,液体表面总是精确地 水平对齐。通过适当的电极布置,用电介质液对传感器与水平方向的 夹角进行电容测量。 ASC TSF 集成电子电路有助于确保灵活的电源电压(9-302VDC)。内 部数字化模拟测量数据,并通过 CAN/CAN 开放式接口获得数据。由于 内部补偿,单轴倾角传感器的完整测量范围为 360°,温度范围为-40° 到+85°,精度优于 0.15°,分辨率为 0.01°。该系列倾角传感器具有 稳健、可靠的铝制外壳,防护等级为 IP67,以及标准 5 针 M12 CAN 接 头。 易于集成性使得倾角传感器特别适合于用于起重机和工程机械的系 统监测,以及太阳能集热器和农用车辆的定位。
  • ASC AiSys® ECO系列 智能传感器系统

    射流倾角传感器技术 射流倾角传感器利用的物理效应是,由于重力,液体表面总是精确地 水平对齐。通过适当的电极布置,用电介质液对传感器与水平方向的 夹角进行电容测量。 ASC TSF 集成电子电路有助于确保灵活的电源电压(9-302VDC)。内 部数字化模拟测量数据,并通过 CAN/CAN 开放式接口获得数据。由于 内部补偿,单轴倾角传感器的完整测量范围为 360°,温度范围为-40° 到+85°,精度优于 0.15°,分辨率为 0.01°。该系列倾角传感器具有 稳健、可靠的铝制外壳,防护等级为 IP67,以及标准 5 针 M12 CAN 接 头。 易于集成性使得倾角传感器特别适合于用于起重机和工程机械的系 统监测,以及太阳能集热器和农用车辆的定位。
  • ASC AiSys® VibroTherm®系列 智能传感器系统

    智能传感器系统在数字化和网络化中发挥着核心作用:它们为大量监测 解决方案和创新应用程序奠定了基础。基于模块化概念,此概念包含完 整的测量任务,即利用复杂决策算法的实现,从获取物理输入值,到分 析在一个紧凑的传感器系统中提取的应用特定特征向量。 智能传感器系统 ASC AiSys® VibroTherm®基于经过验证的 MEMS 计算和电 容式工作原理。而且,集成电子电路有助于确保实时同步采集以及加速 度和温度分析。对获取的数据进行内部处理,同时已预先配置 FIR 和 IIR 滤波器以及提取特征向量的算法。可通过 CAN 母线接口访问数字化 g 值、 频率分析结果和温度信息,该接口还提供了基于阈值检测的报警选配。由于硬件和固件组件的模块化概念,很容易就可实现进一步的功能。 智能传感器系统ASCAiSys® VibroTherm®监测组件、车辆、机器或基础设施 的性能和行为,特别是须同步获取和分析临界振动以及电机、轴承或齿轮 油温。因此,该系列系统特别适合实时状态监测。然而,实时智能包括合 并历史和当前数据,并利用这些数据确定关键参数的未来发展。这些分析有助于采用预测性维护解决方案自动化流程数字孪生