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PM2.5传感器

PM2.5传感器

分类: 传感器
属性: 产品
最后修改时间: 2024年08月13日
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PM2.5传感器一般指灰尘传感器。灰尘传感器是日本生产的用于感知灰尘的一种日常用机械。可以感知烟草产生的烟气和花粉,房屋粉尘等1微米以上的微小粒子。

原理

      微粒和分子在光的照射下会产生光的散射现象,与此同时,还吸收部分照射光的能量。当一束平行单色光入射到被测颗粒场时,会受到颗粒周围散射和吸收的影响,光强将被衰减。如此一来便可求得入射光通过待测浓度场的相对衰减率。而相对衰减率的大小基本上能线性反应待测场灰尘的相对浓度。光强的大小和经光电转换的电信号强弱成正比,通过测得电信号就可以求得相对衰减率。

应用

      1、空气净化器和空气清新机;

      2、空调;

      3、空气质量监控仪;

      4、空调等相关产品。

设备特点

      体积小,重量轻,便于安装.5V的输入电路,便于信号处理.内藏气流发生器,可以自行吸引外部大气.灰尘传感器保养简单,可以长期保持传感器的特性。

      1、PWM方式输出;

      2、结构紧凑,重量轻;

      3、容易安装;

      4、单电源供电;

      5、价格低。低成本灰尘传感器PD4NS.

技术参数

      灰尘传感器的主要参数

      1、光学原理,能够探测1微米以上的粉尘粒子;

      2、5VDC供电;

      3、探测粒子范围:最大到8000pcs/283ml(1um以上粒子);

模块接线

      PM2.5传感器的模块接线方式如下:

      蓝线: V-LED-Arduino 5V和150欧电阻接220uf电容正极

      绿线: LED-GND-Arduino GND接220uf电容负极

      白线: LED-Arduino Digital Pin 接ledPower 可自定义接11

      黄线: S-GND Arduino GND接220uf电容负极

      黑线: Vo-Arduino Analog A5

      红线: Vcc-Arduino 5V和150欧电阻接220uf电容正极

      此外,如果使用esp8266 GP2Y1014AU粉尘/灰尘传感器,PM2.5模块的接线方式为:

      蓝(1)和红(6)-----150Ω电阻-----5V

      绿(2)和黄(4)-----GND

      白(3)-----D4

      黑(5)-----A0

      注意5V和GND之间可以接220uF电容增加精准度。另外,有些情况下,正极是接VCC5,但如果直接接VCC5可能会导致模块上的稳压二极管烧掉,因此有些人会选择卸掉稳压二极管后使用VCC3.3供电。

监测原理

红外法和浊度法

      红外由于光线强度不够,只能用浊度法测量。所谓浊度法,就是一边发射光线,另一边接收,空气越浑浊光线损失掉的能量就越大,由此来判定空气浊度。实际上这种方法是不能够准确测量PM2.5的,甚至光线的发射、接收部分一旦被静电吸附的粉尘覆盖,就会直接导致测量不精准。这种方法做出来的传感器只能定性测量(可以测出相对多少),不能定量测量(因为数值会飘)。更何况这种方法也区分不出颗粒物的粒径来,所以凡是用这种传感器的性能都相对要差一些。

激光法和粒子计数法

      就是激光散射,而不是直接测量浊度,这一类的传感器共同的特点就是离不开风扇(或者用泵吸),因为这种方法空气如果不流动是测量不到空气中的悬浮颗粒物的,而且通过数学模型可以大致推算出经过传感器气体的粒子大小,空气流量等,经过复杂的数学算法,最终得到比较真实的PM2.5数值,这一类传感器是激光散射,对静电吸附的灰尘免疫,当然如果用灰尘把传感器堵死了,自然也不可能测到。

Beta射线法

      Beta射线仪是利用Beta射线衰减的原理,环境空气由采样泵吸入采样管,经过滤膜后排出,颗粒物沉淀在滤膜上,当β射线通过沉积着颗粒物的滤膜时,Beta射线的能量衰减,通过对衰减量的测定便可计算出颗粒物的浓度。

微量振荡天平法

      微量振荡天平法是在质量传感器内使用一个振荡空心锥形管,在其振荡端安装可更换的滤膜,振荡频率取决于锥形管特征和其质量。当采样气流通过滤膜,其中的颗粒物沉积在滤膜上,滤膜的质量变化导致振荡频率的变化,通过振荡频率变化计算出沉积在滤膜上颗粒物的质量,再根据流量、现场环境温度和气压计算出该时段颗粒物标志的质量浓度。

重量法

      我国对大气颗粒物的测定主要采用重量法。其原理是分别通过一定切割特征的采样器,以恒速抽取定量体积空气,使环境空气中的PM2.5和PM10被截留在已知质量的滤膜上,根据采样前后滤膜的质量差和采样体积,计算出PM2.5和PM10的浓度。必须注意的是,计量颗粒物的单位ug/m3中分母的体积应该是标准状况下(0℃、101.3kPa)的体积,对实测温度、压力下的体积均应换算成标准状况下的体积。

      由于红外法测量PM2.5的传感器性能较差,且Beta射线法、微量振荡天平法、重量法三种方法的原理应用比较困难且价格较高,所以市面上比较多的是采用激光散射原理来测量PM2.5浓度的PM2.5传感器。

数据采集

      PM2.5传感器数据采集主要涉及以下步骤:

      采样:传感器内部有一个微型风扇,用于吸入外部空气,使空气中的颗粒物进入到传感器中。这是数据采集的第一步,确保颗粒物能够被传感器有效检测。

      光散射:PM2.5传感器内部装有一颗激光光源。当空气中的颗粒物通过激光束时,这些颗粒物会散射出光。这一步骤是利用光散射法来检测颗粒物浓度的关键。

      检测与信号转换:散射出的光被光电二极管接收器收集,并转化为电信号。传感器内部电路进一步将这些电信号转化为颗粒物浓度值。这一过程确保了数据的准确性和可靠性。

      输出结果:最后,传感器会将检测到的PM2.5浓度值输出至设备显示屏或通过无线连接传输到其他设备上。这使得用户能够实时了解环境中的PM2.5浓度,以便采取相应的措施来保护健康。

      此外,关于PM2.5传感器的一些重要技术参数和特点包括:

      数据准确性:通过激光检测实现,具有良好的稳定性和一致性。

      快速响应:数据更新频率高,可以迅速反映空气中PM2.5浓度的变化。

      高分辨率:能够分辨出非常小的颗粒物,甚至可以达到0.3微米或更小的直径。

      广泛适用性:PM2.5传感器广泛应用于空气质量监测、新风系统智能家居等多个领域。

      总的来说,PM2.5传感器通过采样、光散射、信号转换和输出结果等步骤来采集数据,具有准确性高、响应速度快、分辨率高等优点,为环境保护和人类健康提供了有力支持。

和红外传感器区别

      PM2.5传感器和红外传感器在多个方面存在区别,这些区别主要体现在它们的应用领域、工作原理、结构以及测量精度上。以下是对两者区别的详细解析:

一、应用领域

      PM2.5传感器:专门用于测量空气中PM2.5颗粒物的浓度。它广泛应用于空气质量监测、环境监测、工业控制等领域。例如,在空气质量监测站中,PM2.5传感器可以实时监测空气质量指数,为公众提供空气质量信息;在工业控制中,它可以监测生产车间内的空气质量,确保生产安全。

      红外传感器:则是一种利用红外线来进行数据处理的传感器,具有灵敏度高、反应快等优点。它广泛应用于无接触温度测量、气体成分分析、无损探伤等多个领域。例如,在医学领域,红外传感器可以用于无接触温度测量;在军事领域,它可以用于目标跟踪和导弹制导;在环境工程领域,它则可用于监测地球云层和环境参数。

二、工作原理

      PM2.5传感器:主要利用光散射或激光浊度法来测量空气中PM2.5的浓度。当光线通过含有PM2.5颗粒的空气时,颗粒物会散射光线,散射光的强度与颗粒物的浓度成正比。通过测量散射光的强度,可以推算出空气中PM2.5的浓度。

      红外传感器:则利用红外线的物理特性(如反射、折射、散射等)来进行非接触式的测量和监控。它通常包括光学系统、检测元件和转换电路三个部分,通过接收目标发出的红外辐射并将其转换为电信号来实现测量。

三、结构

      PM2.5传感器:根据检测原理的不同,可分为红外粉尘传感器和激光粉尘传感器。红外粉尘传感器相对简单,使用红外LED发光并通过加热电阻使空气流动;而激光粉尘传感器则更为复杂,采用激光LED和微型风扇等部件来实现更大量的数据采集和精确测量。

      红外传感器:的结构也因其应用领域和检测原理的不同而有所差异。但总体上,它都包括光学系统(负责接收和聚焦红外辐射)、检测元件(负责将红外辐射转换为电信号)和转换电路(负责处理电信号并输出测量结果)三个部分。

四、测量精度

      PM2.5传感器:的测量精度取决于其检测原理和结构。一般来说,激光粉尘传感器由于采用激光散射和粒子计数法,可以精确测量0.3微米以上的颗粒物,更适合用于PM2.5的监测;而红外粉尘传感器则主要适用于测量1微米以上的颗粒物,对于PM2.5的测量精度有限。

      红外传感器:的测量精度则受其工作原理和应用领域的影响。在某些应用中(如无接触温度测量),红外传感器可以实现非常高的测量精度;但在其他应用中(如气体成分分析),其测量精度可能受到多种因素的制约。

      综上所述,PM2.5传感器和红外传感器在应用领域、工作原理、结构和测量精度等方面都存在明显的区别。在实际应用中,应根据具体需求和场景选择合适的传感器类型。

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