基于超小GRIN光纤镜头的MEMS光纤声传感器及性能测试方法
光纤声传感器具有体积小、灵敏度高、抗电磁干扰等特点,在油井防爆、狭长管道气体泄漏检测和高频变压器异响检测等特殊领域有着广阔的应用前景。近年来国内外研究人员在光纤声传感器研究方法和应用方面展开了大量研究。2009年,王永杰等[
光学相干层析(Optical Coherence Tomography, OCT)是一种结合低相干干涉仪和共焦显微技术的光学层析成像技术。OCT系统的核心是一台Michelson干涉仪,具有高的空间分辨率和灵敏度,可用于微位移、微振动的测量,福州大学的钟舜聪等对此做了大量研究[
将微机电(MEMS)技术与光纤传感技术相结合的MEMS光纤传感器是近年发展起来的新型传感检测技术[
2 MEMS光纤声传感器的建模与数值分析
本文研究的MEMS光纤声传感器的模型结构如
图1 传感器结构示意图
Fig.1 Schematic diagram of the sensor structure
超小GRIN光纤镜头模型如
图2 超小GRIN光纤镜头模型
Fig.2 Model of ultra-small GRIN fiber probe
MEMS薄膜的力学模型可以看作是材料匀质、线性、各向同性的弹性体圆形薄膜,在外圆周完全固定的边界条件下表面承受均匀分布的压力P,当薄膜的中心位移量较小时(通常指位移量小于薄膜厚度的30%)膜片中心挠度与压力关系可近似为线性方程[
(1) |
其中:r为薄膜半径,ν为泊松比,E为杨氏模量,h为薄膜厚度,P为外界压力。
测量灵敏度Y为:
(2) |
可见传感器的压强灵敏度与敏感膜片的半径4次方成正比,与膜片厚度的3次方成反比,在膜片材料选定后,压强测量灵敏度由膜片厚度和半径大小决定。
对于二氧化硅材料,E为70 GPa,ν为0.17,h1为3 μm。对于氮化硅材料,E为250 GPa,ν为0.23,h2为0.3 μm。r取800 μm,施加1 Pa的压力,用Comsol仿真软件进行复合薄膜的压力分析,结果如
图3 MEMS膜片压力仿真结果
Fig.3 Pressure stimulation results of the MEMS sensitive membrane
图4 薄膜形变量与位置关系图
Fig.4 Relationship between form and position
3 MEMS光纤声传感器的制作
超小GRIN光纤镜头是MEMS光纤声传感器的关键器件,采用文献[
图5 超小GRIN光纤镜头的研制
Fig.5 Development process of ultra-small GRIN optical fiber lens
MEMS薄膜衬底选用4英寸双面抛光硅晶片,硅晶片是微纳加工中常用的一种衬底材料,微纳加工工艺成熟,一张4英寸的硅晶片可以一次性加工多张薄膜组件,加工成的多尺寸薄膜如
图6 MEMS薄膜照片
Fig.6 Photos of the MEMS film
MEMS光纤声传感器的具体制作流程如
图7 传感器制作流程
Fig.7 Manufacturing steps of the sensor
制作封装的MEMS光纤声传感器头部如
图8 传感器头部图
Fig.8 Image of the sensor head
4 MEMS光纤声传感器的性能检测方法
利用上述方法研制的MEMS光纤声传感器样品,构建如
图9 基于SS-OCT解调系统的传感器性能检测模型
Fig.9 Sensor performance detection model based on SS-OCT demodulation system
在扫频OCT中,利用平衡光电探测器和数据预处理技术,滤除原始干涉信号中的直流项和自相关项,对有效干涉信号进行等波数采集提取,余下的有效光电流干涉信号为:
(3) |
其中:I0(k)为入射光强度,为平面镜反射率,rSn(k)为样品第n层的反射率,与入射光有关,Δn(t)为样品第n层返回光与参考光的光程差。根据维纳-辛钦(Wiener-Khinchin)定理:一个信号的功率谱密度就是该信号的自相关函数的傅里叶变换,对此干涉光谱数据进行傅里叶变换,即可实现从波数空间到深度空间的转换[
(4) |
其中:W(k,t)是光源的功率谱函数,S(zn)是样品深度为zn的位置返回光的幅值,S(-zn)是S(zn)的共轭项。
MEMS薄膜反射光与参考光的光程差为Δ(t),调整参考光路使此时薄膜位于零光程差处,薄膜振动情况下,其绝对振动位移Δd会发生变化,Δ(t)=2nΔd。n为腔内介质的折射率(空气中n=1),所以得到有效干涉光强表达式为:
(5) |
当信号发生器发射一个固定频率与振幅的正弦声音信号时,声波波动引起大气压强的变化,声压随时间做稳态的简谐振荡变化,瞬时声压表达式为:
(6) |
其中Pa为振幅即是峰值声压。将式(
(7) |
由
5 实验测试结果与分析
基于上述分析,搭建如
图10 MEMS光纤声传感器性能测试系统
Fig.10 Performance test system of MEMS optical fiber acoustic sensor
5.1 单频声波信号测试实验
为了探究研制的MEMS光纤声传感器和SS-OCT解调系统对单频声波信号的响应性能,调整信号发生器输入一个电压2.0 V、频率300 Hz的正弦波,进行单频测试实验。实验结果如
图11 声音频率为300 Hz下的单频测试
Fig.11 Single frequency test under 300 Hz acoustic frequency
图12 单频响应频谱图
Fig.12 Single frequency response spectrogram
5.2 混频声波信号测试实验
为探究该传感器对混频声波信号的响应能力,在实验室条件下,分别进行双频和三频声波信号测试。调节信号发生器输入一个电压为2.0 V,频率为100 Hz+300 Hz的混频声波信号,对传感器进行混频测试实验,实验结果如
图13 100 Hz+300 Hz双频测试
Fig.13 Test under 100 Hz and 300 Hz mixed frequency
保持输入电压不变,调节信号发生器分别输入1 kHz+2 kHz,2 kHz+4 kHz双频声波信号,实验得到频谱图如
图14 双频信号频谱图
Fig.14 Frequency spectrum of dual-frequency signal
保持输入电压不变,调节信号发生器输入
2 kHz+3 kHz+4 kHz三频声波信号,实验得到频谱图如
图15 2 kHz+3 kHz+4 kHz 三频信号频谱图
Fig.15 Frequency spectrum of tri-band signal under 1 kHz,2 kHz and 3 kHz mixed frequency
由上述混频实验可以得到,自行研制的声传感器能够实现至少三个频率的多频声波信号的同时探测。由
5.3 频率响应测量实验
传感器频率响应特性是MEMS光纤声传感器的一个重要指标,频率响应特性曲线的好坏也直接反应了传感器性能的优劣。保持信号发生器输入电压2.0 V恒定,调节信号发生器输入信号频率,以100 Hz为间隔在0~5 kHz进行了频响测试,实测频响特性曲线如
图16 频率响应特性曲线
Fig.16 Frequency response characteristic of the sensor
由
5.4 声压灵敏度测量实验
声压灵敏度反映了MEMS光纤声传感器在某个频率下对声压变化的响应能力。固定信号发生器频率为300 Hz,以0.2 V为间隔,调节电压从0.2 V到1.4 V,用标准声压计记录测得声压值,连续4天测量记录数据,结果如
Voltage/V | Pressure/Pa | Amplitude/μm | |||
---|---|---|---|---|---|
1st day | 2nd day | 3rd day | 4th day | ||
0.20 | 0.25 | 9.22 | 10.01 | 10.22 | 10.23 |
0.40 | 0.39 | 11.64 | 12.23 | 11.58 | 12.13 |
0.60 | 0.63 | 16.53 | 16.52 | 16.91 | 16.83 |
0.80 | 0.89 | 21.03 | 22.32 | 23.24 | 19.48 |
1.00 | 1.12 | 26.92 | 27.83 | 28.17 | 28.62 |
1.20 | 1.26 | 30.92 | 31.03 | 32.22 | 31.43 |
1.40 | 1.41 | 34.32 | 33.21 | 34.22 | 35.63 |
图17光纤声压传感器声压响应性能
Fig.17Acoustic pressure response performance of the optical fiber acoustic pressure sensor
从图中数据可以看出,当声压不断增大时,薄膜振动幅值随之增大,在薄膜形变量的30%(1 μm)内,MEMS光纤声传感器具有良好的线性响应性能。对连续4天测试的数据进行线性拟合可以得到其线性度分别为99.43%、99.36%、99.44%、97.36%,平均线性度为98.97%,线性拟合斜率即传感器的声压灵敏度分别为21.80 nm/Pa、20.80 nm/Pa、21.86 nm/Pa、22.05 nm/Pa,平均声压灵敏度为21.63 nm/Pa,拟合直线的表达式为y=21.63x+3.51。声压灵敏度21.63 nm/Pa与仿真值19.94 nm/Pa基本一致,误差主要来源于膜厚加工精度与MEMS薄膜中心对准精度。
5.5 系统稳定性实验
系统是否稳定决定了测试数据的准确性,也决定着传感器的可重复性。在实验室条件下测试无声信号输入时的系统静态稳定性,结果如
图18 无声音信号输入的频谱图
Fig.18 Frequency spectrum without signal input
系统动态稳定性可用重复性偏差来表征,重复性标准偏差S通过极差法计算。调节信号发生器,保持输入电压恒定,频率为300 Hz,连续15次测试声压为2 Pa下振幅强度。实验得到最大幅值为0.051 μm,最小为0.040 μm,该条件下的重复性标准偏差为[
(8) |
其中:R为多次实验测量结果的极差,即最大值与最小值之差;C为极差系数,因为测量次数为15次,C=3.47。根据上述静态与动态稳定性实验可得,所搭建的基于SS-OCT解调系统的MEMS光纤声传感器性能检测系统稳定,可用于声音信息的重复采集。
6 结论与展望
本文研究了一种基于超小GRIN光纤镜头的MEMS光纤声传感器,并研究了基于SS-OCT解调系统的MEMS光纤声传感器性能测试方法,通过实验测量验证了所研究的传感器及性能检测方法的可行性。在给定实验条件下,对不同声压与频率的单频、混频声信息进行测量,结果表明该传感器可以对单个或多个声波信号产生良好响应,传感器频响范围为50 Hz~4.5 kHz,在频率为300 Hz时传感器声压灵敏度为21.63 nm/Pa,信噪比(SNR)为44.1 dB,线性度为98.97%,重复性标准偏差为0.003。结果表明,所研究的MEMS光纤声传感器及性能测试方法具有可行性。
尽管本文验证了所研究的MEMS光纤声传感器及基于SS-OCT性能检测方法的可行性,但目前还存在传感器灵敏度较低等问题,今后将通过采用更优的MEMS加工工艺、制作纳米级别厚度的薄膜、适当增加薄膜直径和优化封装工艺等方法进行改进。
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