一种热释电系数测量装置的制作方法

本实用新型涉及一种热释电系数测量装置，属于热释电系数测量技术领域。

背景技术：

热释电效应是因为温度变化导致热释电材料的正负电荷重心发生偏移，从而在材料表面产生束缚电荷。热释电系数是评价作为光电探测器的热释电材料的基本参数之一。热释电材料的热释电系数的测量方法可以分为动态法和静态法。动态法用交变的激光光束或者辐射等方法使样品温度发生变化，激光的调制形式可以是正弦式、阶跃式、矩形波或脉冲形式。静态法是用连续加热方式使晶体升温，最终通过热释电电荷与温度的关系来求得热释电系数。

发明专利名称为动态法热释电系数测试装置(专利号200420033536.5) 公开一种使用不锈钢腔体作为测试样品室，通过水冷加铜片传热的方式来保证样品的温度变化均匀，使得整个装置体积较为庞大，增加了搭设使用成本。

发明专利名称为一种用于热释电薄膜材料的热释电系数测量装置及方法(专利号CN02136155.X)公开了一种采用电流法测试薄膜样品的热释电信号并通过单面加热的控温仪器使样品表面产生正弦温度变化；该装置需要锁相放大器读出热释电信号，系统体积庞大，维护困难；且PID控温仪器在正弦实时控温方面精度较低。

技术实现要素：

本实用新型的目的在于提供一种体积小、信号处理好且测量精度好的热释电系数测量装置。

本实用新型的目的是通过以下技术方案实现的：

一种热释电系数测量装置，包括用于改变样品温度的控温装置、控制控温装置输出温度的控制器、测量样品温度的温度传感器和用于测量热释电系统的计算机及神经网络系统，

所述样品的上表面和下表面上均设有控温装置，一个用于给样品加热，另一个用于给样品制冷，所述控温装置包括TEC模块；

所述控制器包括STM32单片机、以及与STM32单片机连接的功率驱动模块、电流采集模块、温度采集模块和串口通信模块，所述功率驱动模块与TEC模块连接，电流采集模块与样品连接，温度采集模块与温度传感器连接，串口通信模块与计算机及神经网络系统连接；

所述温度传感器采用热敏电阻传感器，其安装在样品的一侧；

所述电流检测模块包括电流放大器。

进一步地，所述TEC模块与样品之间设有导热硅脂层。

进一步地，所述控温装置还包括安装在TEC模块上散热片、以及安装在散热片上的风扇。

进一步地，所述热敏电阻传感器采用PT100热电阻传感器。

进一步地，所述串口通信模块采用USART串口。

本实用新型具有以下有益效果：

(1)通过在样品的两个表面安装有控温装置，使样品表面的温度更加均与，并且无需所谓样品室，减小了测试装置的体积；

(2)通过采用STM32单片机作为控制器的微处理器，实现对样品热释电信号和温度信号的采集及上传，其信号处理效果好，且各个部分采用模块化设计，进一步减小了装置体积；

(3)通过STM32控制电路对样品的热释电和温度信号进行读入，同时驱动温度控制模块的设计保证了信号之间的同步性，提高了系统的测试精度；

(4)通过在TEC模块和样品之间设有导热硅脂层，使TEC模块与样品之间有良好的热接触；

(5)在TEC模块上设有散热片和风扇，使装置的散热良好；

(6)串口通信模块采用USART串口，与上位机(计算机)之间通信良好。

附图说明

图1为本实用新型的结构示意图。

图2为本实用新型的样品两侧结构示意图。

图3为本实用新型检测样品的热释电电流及温度波形。

图中标记：1、样品；2、导热硅胶层；3、TEC模块；4、散热片；5、风扇；6、温度传感器。

具体实施方式

如图1所示，本实施例提供的热释电系数测量装置包括样品1、控温装置、温度传感器6、控制器和计算机及神经网络系统，2个所述控温装置对称安装在样品1的两个表面上，一个用于给样品1加热，另一个用于给样品1制冷，所述控温装置包括依次连接的TEC模块3、散热片4和风扇 5，所述TEC模块3与样品1之间还设有导热硅胶层2，保证TEC模块3 发射的热量能均匀被样品1吸收，从而实现热释电系数。

所述控制器包括用于驱动TEC模块3工作的功率驱动模块、用于采集温度的温度采集模块、用于采集电流信号的电流采集模块、用于信号通信的串口通信模块和STM32单片机，STM32单片机通过SPI接口与功率驱动模块、温度采集模块和电流采集模块连接，所述功率驱动模块、温度采集模块和电流采集模块的电路设计均采用模块化设计，均可通过现有技术可实现，所述STM32单片机有USART引脚，因此本实施例采用USART 串口作为串口通信模块，实现与上位机(计算机及神经网络系统)连接。

所述温度传感器6与温度采集模块连接，采用PT100热敏电阻传感器，其安装在样品1的一侧，并与TEC模块3不接触，使其不受TEC模块3的影响，测量精度好。

所述电流采集模块为电流放大器，通过到导线与样品1连接，采集样品1的电流信号并放大后发送给STM32单片机。

所述计算机及神经网络系统首先对STM32单片机采集的数据进行运算后将参数在返回STM32单片机，驱动TEC模块加热。所述计算机及神经网络系统具体采用神经网络算法，神经网络算法采用4-5-3层神经网络结构，设置学习速率η＝0.01，惯性因子a＝0.05，加权系数取值区间[-0.5，0.5] 上的随机数，同时温度采集模块为上位机中的神经网络系统中运行的BP神经网络提供训练样本来调节系统的驱动参数；再设置电流采集模块采样周期为1s，相位较温度采样周期延后1/2以避开在温度数字电平的转换过程中耦合到薄膜测试样品上的高低电频的脉冲干扰；将计算机采集到的温度波形与热释电电流波形(如图3)代入到式(1-4)中，样品的表面积为2cm²，计算得到样品的热释电系数20.51μC/K·m²，而样品的热释电样品的热释电系数在20μC/K·m²，计算得出正弦控温测得样品的热释电系数的相对误差为2.45％。

本实用新型的工作流程：将样品1加持在两个控温模块之间并使接触面紧密连接，再将温度传感器6与控制器内的温度采集模块连接，电流传感器与控制器内的电流采集模块连接，再将USART串口将控制器与计算机及神经网络系统连接，完成热释电系数测量装置的搭建。计算机及神经网络系统根据采集的参数计算出热释电系数。

本实用新型的原理：一般用热释电系数p来表征热释电效应的强弱，即：

其中Ps为自发极化强度，T为温度。当给热释电材料加上电极并用导线连成闭合回路，并给材料升温时，热释电材料表面将产生热释电电流Ip，其大小为：

热释电材料的表面积A很容易测得。如果能同步采集热释电流Ip和温度T，并将两者的数据绘制在一张曲线上，通过对温度求一阶导数，对比热释电电流从而计算得出材料的热释电系数。在这个过程中，控制温度的变化率成周期性变化，那么热释电电流也相应地成周期性变化。为了使温度调制成周期性变化的信号，本实用新型采用三角波调制的线性升降温和正弦波调制的温度变化。

在线性升降温方面，控制温度的变化区间为0.1～1℃，温度不宜过大，过高的温度会造成热释电材料由于热胀冷缩效应的导致材料形状、性能发生改变从而引入其它噪声干扰，同时热释电系数是温度的函数，在不同的温度下，热释电系数不同。

在正弦控温方面，在基准温度T0上叠加一个幅度值为ΔT，角频率为ω的正弦温度函数，即：

T＝T0+ΔTsin(ωt) (1-3)

则此时的热释电电流为：

对于动态法，通过薄膜面积A，热释电电流Ip，温度幅度值T0和角频率ω计算得出最终的材料热释电系数p。

以上所述仅是本实用新型优选的实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何基于本实用新型所提供的技术方案和实用新型构思进行的改造和替换都应涵盖在本实用新型的保护范围内。