mpa和pis_有关压力单位pis-bar-mpa的换算

本文详细介绍了压力单位之间的换算关系,如psi、bar、Mpa、kg/cm²等,并提供了英制与公制单位的转换公式。通过这些转换,读者能够更好地理解和应用各种压力单位。

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有关压力单位

pis

bar

Mpa

换算

14.5psi=0.1Mpa;

1bar=0.1Mpa ;

30psi=0.21mpa,7bar=0.7mpa;

现将单位的换算转摘如下

:

Bar---

国际标准组织定义的压力单位。

1 bar=100,000Pa;

1Pa=F/A,

Pa:

压力单位

, 1Pa=1 N/

;

F :

,

单位为牛顿

(N); A:

面积

,

单位为㎡

;

1bar=100,000Pa=100Kpa; 1 atm=101,325N/

=101,325Pa;

所以

,bar

是一种表压力

(gauge pressure)

的称呼。

1Kg/c

=98.067KPa =0.9806bar; 1bar=1.02Kg/ c

;

压力单位

:

英制

(IP) psi ,psf ,in.Hg ,inH2O;

公制

(metric) Kg/

, Kg/ c

,mH2O ;

ISO

公制

(ISO metric) Pa , bar ,N;

英制和公制的换算:

1

square

inch

平方英寸

=6.45

sq.centimetres

平方厘米

;

1 ounce

盎司

=28.35 grams

;

1 pound

=16 ounc

1

兆帕

(MPa)=145

/

英寸

2(psi)=10.2

千克

/

厘米

2(kg/cm2)=10

(bar)=9.8

气压

(atm)

1

/

英寸

2(psi)=0.006895

兆帕

(MPa)=0.0703

千克

/

厘米

2(kg/cm2)=0.0689

(bar)=0.068

大气压

(atm)

1

(bar)=0.1

(MPa)=14.503

/

2(psi)=1.0197

/

2(kg/cm2)=0.987

大气压

(atm)

1

大气压

(atm)=0.101325

兆帕

(MPa)=14.696

/

英寸

2(psi)=1.0333

千克

/

厘米

2(kg/cm2)=1.0133

(bar)

<think>嗯,用户想用树莓派来采集处理管道内的压力信号,单位MPa。首先,我需要理清楚整个流程需要哪些步骤组件。 首先,硬件部分,树莓派作为主控制器,需要选择合适的压力传感器。压力传感器应该能输出与MPa对应的电信号,比如模拟电压或电流。考虑到树莓派的GPIO只有数字口,如果传感器是模拟输出,可能需要一个模数转换器(ADC),比如ADS1115,因为树莓派本身没有模拟输入引脚。不过有些压力传感器可能直接输出数字信号,比如通过I2C或SPI接口,这样可能不需要额外的ADC模块。用户提到的MPa单位,需要确保传感器的量程精度符合实际应用需求。 接下来是电路连接。如果使用模拟传感器ADC,需要正确连接电源、地线信号线到ADC模块,然后ADC通过I2C或SPI连接到树莓派。数字传感器的话可能直接连接到相应的接口。需要注意供电电压是否匹配,是否需要额外的稳压模块,以及信号线的抗干扰措施,比如使用屏蔽线或者滤波电容。 然后是软件部分,数据采集需要编写Python脚本,使用树莓派的GPIO库,比如RPi.GPIO或者Adafruit的库来读取ADC的数据。如果是I2C传感器,可能需要安装对应的驱动库。数据采集的频率稳定性也很重要,需要根据管道压力变化的快慢来设定采样率,避免数据丢失或冗余。 数据处理部分,可能需要校准传感器,将ADC的原始值转换为实际的MPa值。校准方法可能包括零点校准满量程校准,使用线性转换公式。比如,如果传感器输出0-5V对应0-10MPa,那么转换公式就是MPa = (原始值 / 最大ADC值) * 10。另外,可能需要滤波算法,如移动平均或卡尔曼滤波,来减少噪声。实时显示可以用matplotlib绘制动态图,或者使用Web界面展示。 数据传输与存储方面,数据可以存储在本地CSV文件或数据库中,比如SQLite。如果远程监控,可能需要用MQTT协议上传到服务器,或者使用Flask搭建一个简单的Web服务器。用户可能需要考虑数据的安全性存储容量,特别是长期监测的情况。 在系统优化方面,需要注意电源管理,尤其是如果使用电池供电的话。代码效率优化,比如使用多线程或中断来处理数据采集传输,避免主程序阻塞。异常处理比如传感器断开或数据超限时的报警机制,比如发送邮件或短信通知。 最后,测试验证阶段需要实际连接传感器进行压力测试,观察数据是否准确,系统是否稳定。可能需要使用已知压力的源来验证准确性,比如手动加压并对比读数。 用户可能的问题可能涉及具体传感器的选择,比如推荐型号,或者如何处理高频压力波动,或者如何实现远程监控。此外,可能关心成本预算,或者如何集成到现有的管道系统中。安全方面,比如防爆或防水处理,也可能需要考虑,特别是工业环境中。</think># 树莓派管道压力信号采集与处理方案 ## 一、硬件选型 1. 核心设备: - 树莓派4B(推荐4GB内存版本,支持GPIO扩展实时数据处理) - 压力传感器(建议选择工业级MPX5700AP,量程0-700kPa,精度±2.5% FS)[^1] 2. 信号转换模块: ```python # ADS1115 16位ADC配置示例 import Adafruit_ADS1x15 adc = Adafruit_ADS1x15.ADS1115(address=0x48, busnum=1) GAIN = 1 # 对应±4.096V量程 ``` ## 二、电路连接 ```mermaid graph LR A[压力传感器] -->|模拟信号| B(ADS1115) B -->|I2C| C[树莓派GPIO2/3] C --> D[数据处理程序] D --> E[数据存储/显示] ``` ## 三、数据采集实现 1. 采样频率设置: $$ f_s \geq 2f_{max} $$ 其中$f_{max}$为管道压力变化最高频率 2. Python采集代码: ```python from time import sleep import csv def read_pressure(channel=0): raw = adc.read_adc(channel, gain=GAIN) voltage = raw * 4.096 / 32767 pressure = (voltage - 0.5) * (700/4.5) # MPa转换公式 return round(pressure, 2) with open('pressure_data.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f) while True: ts = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') p = read_pressure() writer.writerow([ts, p]) sleep(0.1) # 10Hz采样率 ``` ## 四、数据处理方法 1. 数字滤波算法: $$ y_n = \alpha x_n + (1-\alpha)y_{n-1} $$ 其中$\alpha$为滤波系数(推荐0.05-0.2) 2. 压力单位转换验证: ```python # 传感器量程验证测试 test_points = [0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700] # kPa for p in test_points: input("施加{}kPa压力后按回车".format(p)) readings = [read_pressure() for _ in range(10)] avg = sum(readings)/10 print("测量值: {:.2f}kPa 误差: {:.1%}".format(avg, (avg-p)/p)) ``` ## 五、系统集成建议 1. 安全防护措施: - 使用防爆外壳(符合IP67标准) - 信号线加装磁环滤波器 - 配置UPS不间断电源 2. 远程监控方案: ```python # MQTT数据上传示例 import paho.mqtt.client as mqtt client = mqtt.Client() client.connect("iot.example.com", 1883) while True: pressure = read_pressure() client.publish("sensor/pressure", payload=str(pressure)) sleep(60) # 每分钟上传 ```
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