基于FPGA的高效64路矿用气体传感器调校系统

本文主要探讨的是"基于FPGA的多路矿用气体传感器调校系统"，由田永强和田慕琴两位作者共同研究。他们在太原理工大学煤矿装备与安全控制山西省重点实验室开展工作，田永强作为在读硕士研究生，而田慕琴则是一位经验丰富的教授和博士生导师。矿用气体传感器对于煤矿安全至关重要，因此国家要求定期进行调校。 当前市场上的传感器调校系统只能同时处理5至8台传感器，对于大型和中型煤矿来说，由于需调校的传感器数量众多，这无疑增加了人工成本和调校时间。为解决这一问题，作者提出了一个创新的设计——基于单片机和现场可编程门阵列(FPGA)的64路气体传感器调校系统。该系统的设计目标是显著提高调校效率，减少人力投入，缩短调校周期。 系统的核心部分包括气路控制模块和传感器输出信号采集模块。作者运用Verilog语言在Quartus II工具中进行FPGA的逻辑设计、仿真和综合，确保了系统的高效率和准确性。通过FPGA的并行处理能力，64路传感器可以同时进行调校，实现了大幅度提升的吞吐量和灵活性。 此外，文章还提到了关键词，如"多路气体传感器"、"调校系统"、"FPGA"和"单片机"，这些关键词准确地概括了研究的主题和关键技术。中图分类号TD7也表明了这篇论文属于技术科学领域，专注于与矿用气体传感器相关的智能调校技术。 该研究不仅解决了矿用气体传感器大规模调校的问题，而且展示了如何将FPGA和单片机技术融合应用于实际工业场景，为煤矿安全监测设备的高效维护提供了新的解决方案。这是一项具有实用价值和理论意义的首发论文，对推动矿产行业的自动化和智能化进程具有积极影响。