火焰传感器(检测技术)按工作方式可分为光学式、电学式、差压式和传热式等[5]。光学式包括UV/Vis/IR传感器[6-8]、CCD/RGB相机[9]以及CARS[10]、LIF[11]、DFWM[12]、TDLAS[13]检测技术等，差压式采用高频动态压力传感器[14]，电学式包括火焰离子探针[15-16]和电容层析技术(ECT)[17]，传热式一般为热电偶[18]。
光学式和ECT属于非接触式测量技术，监测过程对火焰无干扰，响应速度快，空间分辨率高。然而，光学测量技术需要在燃烧室表面开设透明光路，影响燃烧室结构安全；同时，光学玻璃的安装与冷却使得系统结构复杂、可靠性低，维护困难。ECT需要在燃烧室外壁布置多对电极，系统复杂且安装繁琐，并且电极间的电容变化微弱，杂散电容严重影响测量精度。这些缺点使得非接触式测量技术(传感器)的应用主要集中于实验室中的基础研究，而非工业燃烧室中的工程应用。
针对实际工业燃烧室的火焰监测，目前主要采用压力传感器、火焰离子探针以及热电偶等接触式传感器，其具有结构简单、易于安装、价格低廉、信号直观等优势。然而实践中，压力传感器需配备引压管，对压力传播影响很大；同时，引压管与传感器的热防护增加了系统复杂性。火焰离子探针，易被烧蚀，影响工作可靠性；离子电流信号信噪比低，信号采集困难。耐高温热电偶，其材料为贵金属，成本高；在氧化气氛中易氧化、失效；输出电压范围窄，灵敏度低。可见，限制接触式传感器高温工作可靠性的问题主要集中于敏感元件无法耐高温、抗氧化、耐侵蚀以及输出信号弱等。
解决该问题可以采用陶瓷基功能材料，例如钇稳定二氧化锆(Yttria-Stabilized Zirconia, YSZ)。YSZ的熔点高达2 953 K[19]，在高温氧化、还原气氛中，化学性质稳定、耐腐蚀、耐侵蚀，抗热震性能与弹塑性能优异。同时，当温度超过873 K时，YSZ的电阻RY随温度TY的升高呈指数降低[20]。基于上述特性，上海交通大学的段力等[21-22]将YSZ作为温敏元件，成功测量了航空发动机涡轮叶片表面的温度，并且验证了YSZ热敏电阻在500~1 000℃的范围内具有良好的准确度、重复性和可靠性，能够完成工程恶劣环境下的温度测量。为了提高接触式火焰传感器的高温工作可靠性与输出信号幅值，笔者提出了一种基于YSZ温敏特性的火焰传感器[23]，并在Tirril喷灯的点、熄火试验中初步研究了YSZ火焰传感器对温度的阶跃响应特性，验证了传感器的输出信号强烈，通过监测温度突变便可判断火焰燃烧状态，实现火焰监测。
传感器的工作特性包括动态和静态特性，文献[23]已研究了YSZ火焰传感器对温度的阶跃动态响应特性，因此，本文主要研究YSZ火焰传感器对温度的静态响应特性。本文使用马弗炉，在873~1 523 K的温度范围内，测量了YSZ火焰传感器的静态响应及其静态校准曲线。基于校准数据，分析了传感器的线性度、灵敏度、迟滞、重复性和互换度等静态响应特性指标，所得结果为传感器的优化设计与工程应用提供数据支持。
1 YSZ火焰传感器的结构 YSZ火焰传感器的结构部件主要包括敏感元件与测量电路。
敏感元件为YSZ热敏电阻，其实物结构如图 1所示，包括一根YSZ柱体(直径1 mm，长度10 mm)，两根螺旋状连接电极(金属铂，直径0.5 mm，缠绕圈数5圈)。YSZ柱体的主要成分为经Y2O3稳定后的ZrO2, 其中:Y2O3的质量分数为5%，柱体经由YSZ粉末高温烧结而成。
 |
| 图 1 YSZ热敏电阻实物图 Fig. 1 Photo of YSZ thermistor |
| 图选项 |
测量电路如图 2所示，其为直流串联电路，包括直流激励电源(E=24 V)、限流电阻(RL=2 kΩ)、YSZ热敏电阻(RY)和采样电阻(RS=1 kΩ)。由图可知，传感器的输出电压为
 |
| 图 2 YSZ火焰传感器的测量电路示意图 Fig. 2 Schematic of measuring circuit of YSZ flame sensor |
| 图选项 |
 | (1) |
2 静态响应特性试验 YSZ火焰传感器，通过监测燃烧区温度的变化，判断火焰状态，因此，传感器静态响应特性试验的目的是，研究传感器的输出电压U与其敏感元件所处温度(TY)之间的对应关系。
2.1 试验系统与装置 试验系统如图 3所示，主要包含三部分：加热系统、YSZ火焰传感器以及数据采集系统。
 |
| 图 3 试验系统示意图 Fig. 3 Schematic of pilot system |
| 图选项 |
加热系统采用马弗炉(SX2-3-13D, 郑州鑫涵)，其性能参数见表 1。加热功率可通过调节加热电流实现连续可调，炉膛温度由位于炉膛中心的K型热电偶监控。
表 1 马弗炉性能参数 Table 1 Performance parameters of muffle furnace
| 参数 | 电压/V | 功率/kW | 温度/K |
| 数值 | 220 | 0~3 | 室温~1 573 |
表选项
YSZ火焰传感器结构同图 1、图 2。试验时，YSZ热敏电阻从炉膛顶部的开孔伸入至炉膛中心。
数据采集系统的核心部件为高速动态采集仪。采集仪型号为东华测试DH5939，最大量程±10 V，最大采样频率100 kHz，24位A/D转换器，测量精度0.5%。
2.2 试验方法与步骤 步骤1 ??将传感器的温度量程(873~1 523 K)以25 K的间隔，等间隔划分为27个试验点。
步骤2 ??将YSZ热敏电阻按照从低温到高温的顺序，依次加热至试验点温度，待传感器输出稳定后，记录输出电压。此过程为正行程测量。
步骤3 ??同步骤2，将YSZ热敏电阻按照从高温到低温的顺序，依次冷却至试验点温度，待传感器输出稳定后，记录输出电压。此过程为反行程测量。
步骤4 ??按照步骤2、步骤3，对传感器在不同温度下的静态响应进行3次正、反行程循环测量，便可得到一系列传感器的输出电压-温度特性数据。
步骤5 ??根据相关理论与数据处理方法，即可得出传感器的静态响应曲线与静态响应特性指标。
2.3 炉温调节与控制 炉膛温度的调节通过改变加热功率实现，炉温的调节与控制逻辑如图 4所示。
 |
| 图 4 炉温控制逻辑图 Fig. 4 Logic diagram of furnace temperature regulation |
| 图选项 |
2.4 数据采集与系统误差 YSZ火焰传感器的输出信号为电压信号，由高速动态采集仪直接采集并记录。数据采样频率为1 kHz，采样时长为4 s，采样数据的算术平均值为试验测量值。
试验前，对2.1节试验系统的测量误差作了标定，结果表明，系统的总体误差约1.39%，误差很小，可认为通过该系统所获得的试验数据可靠。
3 试验结果与分析 3.1 静态校准曲线 YSZ火焰传感器的静态响应特性试验结果如图 5所示。3次循环测量，共得到6条静态响应曲线。这6条曲线的平均值即为传感器最终的静态响应曲线，通常被称为静态校准曲线，如图 6所示。以该校准曲线为基准，即可量化分析传感器静态响应特性的相关指标。
 |
| 图 5 YSZ火焰传感器静态响应特性试验数据 Fig. 5 Experimental data of static response characteristics for YSZ flame sensor |
| 图选项 |
 |
| 图 6 YSZ火焰传感器的静态校准曲线 Fig. 6 Static calibration curve for YSZ flame sensor |
| 图选项 |
静态校准曲线的主要特征参数包括测温上限Tmax、测温下限Tmin、输出上限Umax、输出下限Umin以及满量程输出UF·S，具体数值如表 2所示。
表 2 静态校准曲线特征参数 Table 2 Characteristic parameters of static calibration curve
| 参数 | Tmin/K | Umin/mV | Tmax/K | Umax/mV | UF·S/mV |
| 数值 | 873 | 612.138 | 1 523 | 6 697.181 | 6 085.043 |
表选项
3.2 线性度 线性度δL通常由传感器的非线性误差δcf所表征。δcf指在某一工作环境下，传感器静态校准曲线同其拟合直线间的差别ΔUcf与传感器满量程输出值的百分比，其计算公式如下：
 | (2) |
数值上，δL等于非线性误差的最大值δcfmax，即δL=δcfmax。δL越小，线性度越好。
线性度的计算与所选择的基准直线(校准曲线的拟合直线)有关，本文选用由最小二乘法拟合得出的直线为基准线。
在TY=873~1 523 K的温度范围内，静态校准曲线的拟合直线以及两者间的非线性误差如图 7所示。其中，图 7(a)为静态校准曲线及拟合直线，图 7(b)为δcf随TY的变化规律。由图 7(a)可知，拟合直线与静态校准曲线并不重合，两者差异明显。定性表明，在整个量程范围内，传感器的非线性特征显著。由图 7(b)可知，拟合直线同静态校准曲线间的δcfmax=12.88%，即δL=12.88%。
 |
| 图 7 YSZ火焰传感器静态校准曲线的线性拟合 Fig. 7 Linear fitting of static calibration curve for YSZ flame sensor |
| 图选项 |
可见，在TY=873~1 523 K的温度范围内δL数值较大，传感器的非线性误差明显，表明YSZ火焰传感器属于非线性传感器。
3.3 灵敏度 灵敏度S指在某一工作环境下，当传感器达到稳定工作状态时，其输出值与引起该输出的输入值之间的比值，其计算公式为
 | (3) |
对于非线性传感器，其平均灵敏度(SA)一般用传感器静态校准曲线的最小二乘拟合直线的斜率表示。
由图 7可知，在整个量程范围内，YSZ火焰传感器的静态响应曲线是非线性的，因此，YSZ火焰传感器的平均灵敏度SA可由图 7(a)中拟合直线的斜率α表征。此外，YSZ火焰传感器属于有源传感器，传感器的输出信号强度与传感器的激励电压直接相关，因此，在描述传感器灵敏度时，须给出传感器的激励电压。所以，YSZ火焰传感器在24 V激励电压下的平均灵敏度SA=10.02 mV/K。与热电偶相比，YSZ火焰传感器对温度的响应灵敏度很高[24]，在信号传输过程中，不需要信号放大器便可直接驱动继电器等执行机构动作。
3.4 迟滞 迟滞δH通常由传感器正、反行程输出值之间的偏差δpn所表征。δpn指对传感器作全量程校准时，正、反行程响应曲线间的差别ΔUpn同传感器满量程输出值的百分比，其计算公式如下：
 | (4) |
数值上，δH等于正、反行程响应间的偏差最大值δpnmax，即δH=δpnmax。
在TY=873~1 523 K温度范围内，传感器的3次循环静态校准曲线以及正、反行程响应偏差如图 8所示。其中，图 8(a)~图 8(c)分别对应第1~3次循环静态校准曲线，图 8(d)表示δpn随TY的变化规律。
 |
| 图 8 YSZ火焰传感器的迟滞特性 Fig. 8 Hysteresis characteristic of YSZ flame sensor |
| 图选项 |
由图 8(a)~图 8(c)可知，就任意一个循环校准过程而言，传感器正、反行程静态校准曲线基本重合，两者无明显差异。定性表明，传感器的正、反行程静态响应误差较小，迟滞现象不显著。由图 8(d)可知，当TY=873~1 523 K时，3次循环校准过程中的δpn均在2.5%以内；其中，δpnmax=2.13%，即δH=2.13%。可见，传感器的迟滞误差很小，迟滞现象微弱。
3.5 重复性 重复性δR通常用同一方向测量行程中，多次测量所得静态响应间的偏差δit表征。δit指在同一工作条件、方向测量行程中，多次校准输出值的标准偏差σ的3倍同传感器满量程输出值的百分比, 其计算公式为
 | (5) |
 | (6) |
式中：Ui为第i次测量值；U为测量值的算术平均值；n为测量次数。
数值上，δR等于同一行程静态响应间的偏差最大值δitmax，即δR=δitmax。
在TY=873~1 523 K时，传感器的重复性试验结果如图 9所示。其中，图 9(a)、图 9(b)分别对应正、反行程静态校准曲线；图 9(c)表示δit随TY的变化规律。
 |
| 图 9 YSZ火焰传感器的重复性 Fig. 9 Repeatability of YSZ flame sensor |
| 图选项 |
由图 9(a)、图 9(b)可知，同一行程中的3条静态校准曲线基本重合，曲线之间无明显差异。定性表明，传感器在同一行程中的静态输出基本一致，重复性能良好。由图 9(c)可知，当TY=873~1 523 K时，传感器同一行程静态响应间的偏差δit均不大于2.5%；其中，δitmax=2.22%，即δR=2.22%。可见，YSZ火焰传感器的重复性误差很小，重复性优异。
3.6 互换性 敏感元件的互换性决定了不同传感器输出特性的差异。传感器之间的互换性，由不同传感器静态校准曲线之间的差异所体现，数值上用互换误差(δab)定量表征。δab指在同一工作条件、测量行程、输入量下，a、b传感器静态响应间的差别(ΔUab)同传感器满量程输出值的百分比，其计算公式如下：
 | (7) |
 | (8) |
式中：Umax为a、b传感器输出上限的平均值，对应TY=1 498 K；Umin为a、b传感器输出下限的平均值，对应TY=673 K。
为了能够在整个量程范围内，用某一确定数值表征传感器的互换性，本文定义互换度(γab)。γab指a、b传感器静态响应间的最大偏差同传感器满量程输出的百分比。数值上，γab=δabmax，γab的数值越小，传感器的互换性越好。
该试验选用3个参数一致的YSZ火焰传感器，分别编号为1、2、3。试验时，传感器测量电路及其参数保持不变，只更换不同的YSZ热敏电阻即可。YSZ电阻体与连接电极均产于同一批次，其材料、工艺及结构参数一致。试验的测量行程为反行程，TY从1 498 K降至673 K，间隔25 K。每个传感器重复试验2次，2次结果的平均值为试验值。
互换性试验结果如图 10所示。图 10(a)为3个传感器对温度的静态响应曲线。由图可知，3个传感器的静态校准曲线基本重合。定性表明，3个传感器之间的互换误差并不显著。图 10(b)为δab随TY的变化规律。由图 10可知，当TY从673K升高至1 498 K时，δab均在1.5%以内，且δabmax=1.22%，即γab=1.22%。可见，YSZ火焰传感器的互换误差很小，互换性优异。
 |
| 图 10 YSZ火焰传感器的互换性 Fig. 10 Interconvertibility of YSZ flame sensors |
| 图选项 |
3.7 静态校准曲线拟合 根据上述分析可知，YSZ火焰传感器在TY=873~1 523 K的温度范围内，具有明显的非线性特征，使得传感器在实际工程应用中显得并不十分方便。为了解决该问题，本文基于YSZ热敏电阻的阻值-温度特性[23]，选用Boltzmann函数形式，对YSZ火焰传感器对温度的静态校准曲线进行非线性拟合，拟合公式如式(9)所示，拟合曲线如图 11所示。
 |
| 图 11 YSZ火焰传感器静态校准曲线的拟合曲线 Fig. 11 Fitted curve of static calibration curve for YSZ flame sensor |
| 图选项 |
 | (9) |
式中:U和TY的单位分别为mV和K。
由图 11可知，拟合后的静态校准曲线几乎完全覆盖试验校准点，定性表明拟合曲线能够准确代表YSZ火焰传感器对温度的静态响应特性。数值上，拟合曲线的拟合优度高达99.97%，拟合曲线同校准点之间的相对误差小于±3.5%，定量表明，采用拟合曲线作为YSZ火焰传感器对温度的静态校准曲线，在工程实践中是可行的。
4 结论 利用马弗炉加热装置，在873~1 523 K的温度范围内，试验测量了YSZ火焰传感器对温度的静态响应特性曲线；分析了传感器对温度的静态响应特性指标，得到以下结论：
1) YSZ火焰传感器的线性度指标为12.88%，非线性误差较大，传感器的非线性特征显著。
2) YSZ火焰传感器在24 V激励电压下的平均灵敏度为10.02 mV/K，传感器的灵敏度较高。
3) YSZ火焰传感器的迟滞特性指标为2.13%，传感器的迟滞误差很小，正、反行程间的输出一致性优异。
4) YSZ火焰传感器的重复性指标为2.22%。在同一测量行程中，传感器的输出误差很小，输出性能稳定。
5) YSZ火焰传感器的互换度指标为1.22%。传感器间的互换误差很小，互换性优异。
6) YSZ火焰传感器的静态响应特性可由Boltzmann函数拟合，拟合误差小于±3.5%，小于工程允许误差。
参考文献
| [1] | 章德龙. 超超临界火电机组培训系列教材:锅炉分册[M]. 北京: 中国电力出版社, 2013: 43. ZHANG D L. Training materials for ultra-supercritical thermal power unit:Boiler[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2013: 43. (in Chinese) |
| [2] | 章素华. 燃气轮机发电机组控制系统[M]. 北京: 中国电力出版社, 2013: 317-328. ZHANG S H. Control system for gas turbine generator unit[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2013: 317-328. (in Chinese) |
| [3] | 谢军. 航空控制工程新装备与新技术[M]. 北京: 航空工业出版社, 2002: 192. XIE J. New equipment and technology for aero control engineering[M]. Beijing: Aviation Industry Press, 2002: 192. (in Chinese) |
| [4] | DOCQUIER N, CANDEL S. Combustion control and sensors:A review[J]. Progress in Energy and Combustion Science, 2002, 28(2): 107-150. DOI:10.1016/S0360-1285(01)00009-0 |
| [5] | BALLESTER J, GARCíA-ARMINGOL T. Diagnostic techniques for the monitoring and control of practical flames[J]. Progress in Energy and Combustion Science, 2010, 36(4): 375-411. DOI:10.1016/j.pecs.2009.11.005 |
| [6] | ROMERO C, LI X, KEYVAN S, et al. Spectrometer-based combustion monitoring for flame stoichiometry and temperature control[J]. Applied Thermal Engineering, 2005, 25(5): 659-676. |
| [7] | MIYASATO M M, MCDONELL V G, SAMUELSEN G S. Active optimization of the performance of a gas-turbine combustor[J]. Combustion Science and Technology, 2005, 177(9): 1725-1745. DOI:10.1080/00102200590959396 |
| [8] | XU L, YAN Y, CORNWELL S, et al. On-line fuel identification using digital signal processing and fuzzy inference techniques[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2004, 53(4): 1316-1320. DOI:10.1109/TIM.2004.830573 |
| [9] | HUANG Y, YAN Y, RILEY G. Vision-based measurement of temperature distribution in a 500 kW model furnace using the two-colour method[J]. Measurement:Journal of the International Measurement Confederation, 2000, 28(3): 175-183. DOI:10.1016/S0263-2241(00)00010-5 |
| [10] | KEARNEY S P. Hybrid fs/ps rotational cars temperature and oxygen measurements in the product gases of canonical flat flames[J]. Combustion and Flame, 2015, 162(5): 1748-1758. DOI:10.1016/j.combustflame.2014.11.036 |
| [11] | RASMUSSEN C C, DHANUKA S K, DRISCOLL J F. Visualization of flameholding mechanisms in a supersonic combustor using PLIF[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2007, 31(2): 2505-2512. |
| [12] | GRISCH F, ATTAL-TRETOUT B, BRESSON A, et al. Investigation of a dynamic diffusion flame of H2 in air with laser diagnostics and numerical modeling[J]. Combustion and Flame, 2004, 139(1): 28-38. |
| [13] | BOLSHOV M A, KURITSYN Y A, ROMANOVSKII Y V. Tunable diode laser spectroscopy as a technique for combustion diagnostics[J]. Spectrochimica Acta-Part B Atomic Spectroscopy, 2015, 106: 45-66. DOI:10.1016/j.sab.2015.01.010 |
| [14] | CLAUSSEN H, ULERICH N H, MOMIN Z, et al.Flame monitoring of a gas turbine combustor using a characteristic spectral pattern from a dynamic pressure sensor in the combustor: 9791150B2[P].2017-10-17. |
| [15] | CHORPENING B T, THORNTON J D, BENSON K J.Flame ionization sensor testing in a pressurized combustor[C]//Proceedings of the 4th IEEE Conference on Sensors 2005.Piscataway, NJ: IEEE Press, 2005: 987-990. |
| [16] | LI F Y, XU L J, DU M, et al. Ion current sensing-based lean blowout detection for a pulse combustor[J]. Combustion and Flame, 2017, 176: 263-271. DOI:10.1016/j.combustflame.2016.10.017 |
| [17] | HU D, CAO Z, SUN S, et al. Dual-modality electrical tomography for flame monitoring[J]. IEEE Sensors Journal, 2018, 18(21): 8847-8854. DOI:10.1109/JSEN.2018.2868959 |
| [18] | GARDINER D P, PUCHER G, ALLAN W D, et al.Flame-out detection for gas turbine engines based upon thermocouple signal analysis: GT2006-91080[R].New York: ASME, 2006. |
| [19] | ZHANG J, GUO X, JUNG Y G, et al. Lanthanum zirconate based thermal barrier coatings:A review[J]. Surface and Coatings Technology, 2016, 323: 18-29. |
| [20] | GAO J, DUAN F L, YU C, et al. Electrical Insulation of ceramic thin film on metallic aero-engine blade for high temperature sensor applications[J]. Ceramics International, 2016, 42(16): 19269-19275. DOI:10.1016/j.ceramint.2016.09.093 |
| [21] | DUAN L, WENG H, JI Z, et al.A new high-temperature sensing device by making use of tbc thermistor for intelligent propulsion systems: AIAA-2018-5015[R].Reston: AIAA, 2018. |
| [22] | HU M, DUAN L, WENG H, et al.An easy way of high-temperature monitoring for intelligent propulsion systems via YSZ-based ceramic thermistor: AIAA-2018-4617[R].Reston: AIAA, 2018. |
| [23] | 徐汉卿, 樊未军, 张荣春, 等. 基于钇稳定二氧化锆阻温特性的火焰传感器[J]. 推进技术, 2019, 40(8): 1902-1911. XU H Q, FAN W J, ZHANG R C, et al. Flame sensor based on resistance-temperature characteristic of yttria-stabilized zirconia[J]. Journal of Propulsion Technology, 2019, 40(8): 1902-1911. (in Chinese) |
| [24] | 熊姹, 范玮. 应用燃烧诊断学[M]. 西安: 西北工业大学出版社, 2014: 73. XIONG C, FAN W. Applied combustion diagnostics[M]. Xi'an: Northwestern Polytechnical University Press, 2014: 73. (in Chinese) |
