CC BY
24
УДК 621.317
П. П. Першенков, А. В. Савенков
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ДАТЧИК НА ОСНОВЕ ФОТОГАЛЬВАНИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА
P. P. Pershenkov, A. V. Savenkov
INTELLECTUAL SENSOR BASED
ON PHOTOGALVANIC EFFECT
Аннотация. Актуальность и цели. Работа посвящена актуальному вопросу практического использования достижений нанотехнологий в измерительной технике. Целью исследования является разработка интеллектуального датчика на основе фотогальванического эффекта для измерения напряженности магнитного поля. Результаты. Предложена структура измерительного преобразователя напряженности магнитного поля в электрический ток с последующим аналого-цифровым преобразованием. Для коррекции передаточной характеристики используется микропроцессор. Разработан соответствующий алгоритм. Приведена структурная схема интеллектуального датчика на основе микропроцессора. Предложен алгоритм компьютерной линеаризации передаточной функции фотогальванического преобразователя. Выводы. Обоснована возможность использования достижений в области наноразмерных наноструктур, а именно фотогальванического эффекта для построения первичного измерительного преобразователя напряженности магнитного поля. Рассмотренный компьютерный алгоритм позволяет получить линейную передаточную характеристику.
Abstract. Background. Work devoted to topical issues of practical use of nanotechnology advances in measurement technology. The aim is to develop a smart sensor based on the photovoltaic effect to measure magnetic field strength. Results. The structure of the transmitter of the magnetic field intensity into an electrical current, followed by analog-to-digital conversion. To correct the transfer characteristic of the microprocessor used. A corresponding algorithm. The block diagram of smart sensor based on a microprocessor. An algorithm for computing the linearization of the transfer function of the photovoltaic inverter. Conclusions. The possibility of using advances in nanoscale nanostructures, namely photovoltaic effect for the construction of a primary transmitter magnetic field. Considered a computer algorithm provides a linear transfer characteristic.
Ключевые слова: датчик, микропроцессор, измерение, наноструктура, фотогальванический эффект, программирование, магнитное поле, передаточная характеристика, коррекция.
K e y words: sensor, measurements, microprocessor, programs, nanostructures, pho-togalvanic effect, magnetic field.
В последние годы быстрыми темпами происходит внедрение нанотехнологий во все сферы науки и техники, однако практическое внедрение нанотехнологий и наноструктур отстает от быстрого развития теории наноструктур и потребностей науки и техники. В полной
мере это относится к измерительной и датчиковой аппаратуре. В этой связи весьма актуальной и практически значимой является разработка и создание измерительных преобразователей и датчиков на основе достижений теории наноразмерных структур и, в частности, с использованием фотогальванического эффекта.
В статье рассматривается возможность создания датчика магнитного поля на основе фотогальванического эффекта на асимметричной наноструктуре в магнитном поле. В работе [1] исследовались образцы 7-А1хОа1_хА$/7-ОаА8 (х = 0,25) с тремя квантовыми ямами шириной слоев = 54, 60 и 70 А, разделенных барьерными слоями Ьв = 20 и 30 А. Данная асимметричная система туннельно-связанных квантовых ям находилась между двумя широкими (200 А) барьерными слоями /-А1хОа1_хА8 (х = 0,25) со стороны буферного слоя /-ОаА8 (1 мкм) и закрывающего структуру слоя /-ОаА8 (200 А). Образцы имели прямоугольную форму размером 8*2 мм и одну пару контактов, симметрично расположенных вдоль одной линии на расстоянии 4 мм друг от друга. Световое излучение подводилось галогеновой лампой по гибкому световоду диаметром 1 мм. Мощность светового излучения не превышала 5 мВт. Эксперимент показал, что освещенные участки имели сопротивление примерно в 100 раз меньше, чем неосвещенные, а при увеличении светового пятна с 2 до 3 мм ток возрастает более чем в 3,3 раза.
Как показали экспериментальные исследования фотогальванического эффекта в асси-метричной наноструктуре ОаА8/АЮаА8 [2], при лазерном облучении образца имеет место линейная зависимость фототока от напряженности магнитного поля (рис. 1) [3].
Рис. 1. Зависимость фототока от напряженности магнитного поля
Образец освещался лазером с длиной волны X = 1,065 мкм, магнитное поле изменялось от нуля до 11 кЭ. Зависимость фототока от напряженности сохраняется и при больших значениях магнитного поля, вплоть до 75 кЭ, но становится нелинейной.
Рассматриваемая асимметричная наноструктура теоретически может быть использована для построения измерительного преобразователя напряженности магнитного поля в электрический ток, причем управление коэффициентом передачи, а также включение и выключение может осуществляться изменением интенсивности светового потока. Как видно из рис. 1, выходной ток такого преобразователя весьма незначителен и требуется использовать прецизионный усилитель. Но при использовании однородных образцов наноструктуры с учетом их крайне малых размеров они легко могут быть соединены в батарею, а это уже позволяет использовать и стандартные аналого-цифровые преобразователи (АЦП).
На рис. 2 приведена зависимость фототока (I) от напряженности магнитного поля (Н) (кривая 1) [2]. Напряженность магнитного поля изменяется от 0 до ±75 кЭ, Т = 283,7 К.
Рис. 2. График зависимости фототока от напряженности магнитного поля
Как следует из результатов экспериментального исследования указанных образцов, вольт-амперная характеристика фотогальванического эффекта (ФГЭ) и зависимость фототока от напряженности магнитного поля нелинейны уже после 10 кЭ.
Это существенно затрудняет использование данных наноструктур в измерительных преобразователях.
Относительно просто проблема нелинейности может быть решена путем создания интеллектуального датчика магнитного поля или светового излучения со встроенным микропроцессором [3-5].
Однако, как показано в работе [1], при увеличении напряжения магнитного поля более 10 кЭ зависимость фототока от напряжения становится нелинейной. Это обстоятельство не позволяет использовать данную структуру в таком виде в качестве датчика или измерительного преобразователя. Авторами данная проблема решается путем создания интеллектуального датчика на основе рассматриваемой наноструктуры и встроенного микропроцессора [3, 5-10].
Примерная схема интеллектуального датчика на основе рассмотренной выше наноструктуры и микропроцессора приведена на рис. 3.
Рис. 3. Структурная схема интеллектуального датчика
Датчик представляет собой чувствительный элемент на основе фотогальванического эффекта. АЦП преобразует входной сигнал датчика (ток) в цифровой с требуемой точностью. Микропроцессор (МП) производит обработку полученной информации, калибровку и коррекцию передаточной характеристики датчика, выполняет другие служебные функции.
Для анализа передаточной характеристики интеллектуального датчика (ИД) рассмотрим алгоритм линеаризации. Допустим, нам необходимо произвести линеаризацию функции пре-
образования у = _Дх), график которой представлен на рис. 2. Алгоритм линеаризации функции в этом случае выглядит следующим образом (рис. 4):
1. При подаче сигнала Х0 = 0, У0 Ф 0 необходимо произвести «установку нуля» - сместить функцию преобразования так, чтобы при Х0 = 0 и У0 = 0.
2. Рассмотрим часть графика, находящуюся в IV квадранте при изменении Х от Х0 до Хтах. Зеркально отобразим эту часть графика (отрезок АС) относительно оси Х, т.е. перенесем ее в I квадрант (рис. 4,6).
3. Находим экстремум функции (точка перегиба графика - Хе). Для нахождения экстремума функции можно использовать любой метод, например, метод дихотомии или метод «золотого сечения» (рис. 4,в). (Выбор метода зависит от удобства его программной реализации для выбранного типа процессора).
4. Производим линеаризацию участков графика АВ и ВС с помощью метода наименьших квадратов. График приобретает вид, показанный на рис. 4,г.
5. Через точки с координатами (0; Уе) и (Хе; Уе) проводим линию Уе.
6. Необходимо зеркально перенести участок графика ВС относительно линии Уе. Его описывает уравнение вида у = уе - кх. Нам необходимо преобразовывать график так, чтобы его описывало уравнение вида у = уе + кх. В общем виде алгоритм можно записать так:
6.1. Для некоторой точки участка ВС (рис. 4,д) находим ДУ = Уе - У).
6.2. Проводим преобразование (рис. 4,е): У] = У] + 2ДУ¡.
6.3. Выполняем аналогичные действия для всех остальных точек участка ВС.
г) д) е)
Рис. 4. Алгоритм линеаризации функции y = fx): а - график функцииy = fx); б - зеркально отраженная часть графика; в - нахождение точки экстремума; г - линеаризованные отрезки графика; д - смещение отрезка ХХй е - линеаризованный график функции y = fx)
На рис. 5 приведена блок-схема алгоритма программы линеаризации для ИД, а также блок-схема алгоритма подпрограммы зеркального отображения отрезков, которая используется при выполнении программы линеаризации.
Рис. 5. Блок-схема алгоритма программы линеаризации
На рис. 6 показаны передаточные характеристики ИД после выполнения программы линеаризации (кривые 2 и 3).
Рис. 6. Передаточные характеристики ИД после выполнения программы линеаризации
Такая передаточная характеристика позволяет работать в диапазоне от 0 до 80 кЭ с разбивкой на два поддиапазона.
1. Омельяновский, О. Е. Фотогальванический эффект в асимметричной системе трех квантовых ям в сильном магнитном поле / О. Е. Омельяновский, В. И. Цербо, В. И. Ка-душкин // Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики. - 1996. -Т. 63, № 3. - С. 197-202.
2. Кучеренко, И. В. Фотогальванический эффект в асимметричной наноструктуре ОаА&А.ЮаА8 при лазерном возбуждении / И. В. Кучеренко, Л. К. Водопьянов, В. И. Кадушкин // Физика и техника полупроводников. - 1997. - Т. 31, № 7.
3. Першенков, П. П. Применение интеллектуальных датчиков в современных ИИС / П. П. Першенков // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. -2011. - Т. 1. - С. 68-69.
4. Першенков, П. П. Применение интеллектуальных датчиков в измерителе давления / П. П. Першенков, Е. А. Тюрин // Перспективные технологии искусственного интеллекта : сб. тр. науч.-практ. конф. - Пенза, 2008. - С. 190.
5. Першенков, П. П. Перспективы применения наноразмерных структур в измерительных преобразователях и детекторах / П. П. Першенков, В. Д. Кревчик, А. В. Иванов // Информационно-измерительная техника. - 2012. - Вып. 37. - 2012. - С. 39-44.
6. Першенков, П. П. Применение интеллектуальных датчиков в современных ИИС / П. П. Першенков // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. -2011. - Т. 1. - С. 68-67.
7. Першенков, П. П. Исследование возможности измерения частоты электросети методом трех мгновенных значений / П. П. Першенков, О. В. Башкиров, Е. А. Тюрин / Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки Пенза. - 2008. -№ 4. - С. 107-116.
8. Полосин, В. Г. Информационный способ идентификации несимметричных распределений / В. Г. Полосин, П. П. Першенков // Измерительная техника. - 2013. - № 12. -
| I, пА
з
о
80 Н,к0е
Список литературы
С. 8-11.
9. Першенков, П. П. Датчики на основе наноразмерных структур / П. П. Першенков, К. В. Иванов // XIV Всероссийская молодежная конференция по физике полупроводниковой опто- и наноэлектроники : материалы конф. - СПб., 2012. - С. 87.
10. Иванов, К. В. Асимметричные наноструктуры в измерительной технике и системах диагностики / К. В. Иванов, В. Д. Кревчик, П. П. Першенков // Методы создания, исследования микро-, наноэлектроники : материалы III Всерос. науч.-техн. конф. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. - С. 86-88.
Першенков Петр Петрович
кандидат технических наук, профессор, кафедра физики,
Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: [email protected]
Савенков Александр Валерьевич
соискатель,
Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: [email protected]
Pershenkov Petr Petrovich
candidate of technical sciences, professor, sub-department of physics, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Savenkov Aleksandr Valer 'evich
applicant,
Penza State University
(40 Krasnaya street, Penza, Russia)
УДК 621.317 Першенков, П. П.
Интеллектуальный датчик на основе фотогальванического эффекта / П. П. Першенков, А. В. Савенков // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 4 (18). - С. 22-28.
