基于EMSIW的多功能传感器设计

王 晶，范立超，王大伟，赵文生

（杭州电子科技大学电子信息学院，杭州 310018）

0 引言

经过数十年的发展，传感器技术从人们的日常生活到宇宙之外的太空科技，已经渗透到当前信息化社会的各个层面。信息技术的不断创新，促进了传感器面向微型化、多功能化的发展方向。

依照传感器的应用分类，传感器种类繁多。其中具有温度测量功能的传感器占据了传感器市场的75%～80%［1］。而除温度之外，湿度是另一个几乎所有领域都无法避免的环境因素，因此对于一个多功能传感而言，温、湿度测量是其所需具备的基本功能［2-3］。本研究试图研发一款，在温、湿度测量之外，能同时测量材料复介电常的微型多功能传感器。

在恒定电场分布下，介质电流与电压相位相同，介电常数为定值；但是在交变电场中，由于介质中的各种转向极化跟不上外电场变化而引起各种弛豫极化，电流与电压相位不同，此时介电常数是一个复数。复介电常数的虚部代表了材料的损耗项，因此材料复介电常数的精确测量在工业、材料科学、医学等方面有重要应用［4］。至今，国内外学者纷纷表现出对介质材料复介电常数研究的热情，并且基于不同的测量技术取得了一定的研究成果。2017 年印度的Muhanmmed Shafi等［5］基于开口谐振环谐振器（SRR）技术制作了新型微波传感器，用于测量复介电常数；2018 和2021 年国内外学者用开口谐振环测试了液体样本的复介电常数［6-7］。与传统波导技术相比，SIW便于与平面结构结合，并在保留其高Q值、低插入损耗、高功率容量等工作性能的同时还具有：①小型化；②质量轻；③高辐射效率等显著优势［8］。而改进的半模基片集成波导（HMSIW）和八分之一模基片集成波导（EMSIW）技术进一步缩小SIW尺寸至原来的1／2 和1／8［9-10］。因此本研究拟利用HMSIW 技术，结合互补式开口谐振环（CSRR）［11-12］，设计一款集温湿度测量与复介电常数测量于一体的微型多功能传感器。该方法已经成功应用于电小天线技术［10］。

1 实验原理与设计

设计的多功能传感器基本结构由一个EMSIW 和一个CSRR构成，其底部和顶部结构如图1 所示。

图1 多功能传感器顶部（左）和底部（右）结构视图

该传感器的顶部由一个末端带贴片的单端微带线构成，并通过在反射型曲线上增加一个开口方向向上的谐振来增大S11的振幅。传感器的金属接地面上刻蚀有一条带有开口的环槽CSRR 沟槽，该开口分别向内外延伸，用于增强环槽与槽沟之间的区域磁场；另外，与环槽开口相对的直角分别对齐并向内弯折，用于增强该区域的电场强度，实现最大的边缘电场效应。这两个区域可分别用来测量磁介质材料的介电常数和磁导率，并且两种测量之间不存在相互干扰。微带线和改进的CSRR沟槽被印刷在厚度为25 mm的Kapton 100HN聚酯亚胺薄膜介质板EMSIW上。各部分的详细尺寸参数如表1 所示。

表1 传感器结构各部分的详细尺寸参数 mm

为了验证传感器对环境温度、湿度以及材料复介电常数检的检测性能，首先仿真了该传感器空载时在中心频率（f0＝11.229 GHz）处的电场分布和传感器空载时EMSIW的频率特性用于参考，结果分别如图2 和图3 所示。从图2 可以看出，电场分布主要集中在CSSR蜿蜒槽附近，即图中白色方框所示区域，因此可以在该区域内进行材料复介电常数的测量。从图3 可得，EMSIW一共有2 个谐振点f1和f2，其中f1＝7.483 GHz是EMSIW自身的谐振点，用来进行环境湿度的表征；f2＝11.229 GHz 是该传感器CSRR 带来的谐振点，用来实现环境温度的测量以及材料复介电常数的检测。仿真结果和实验测量的曲线存在较大的差异，是由实验过程中的测量误差以及设备器件磨损造成的误差所至。

图3 EMSIW反射系数曲线仿真和实验对比图

通过在传感器CSRR下部焊接一个具有负温度系数的热敏电阻R-T-CMFA103J3950HANT，利用热敏电阻的阻值随温度变化的特性可以检测环境温度的改变。R-T-CMFA103J3950HANT 型号的热敏电阻在环境温度为10 ℃时，阻值约为20 kΩ，当环境温度升高到60 ℃时，其电阻值下降到2.5 kΩ。

该传感器温度测量等效电路模型如图4 所示，等效电路参数如下：电感L1＝0.56 nH，电感L2＝0.56 nH，电容Cc＝0.16 pF，电阻Rs＝6.7 kΩ，电感Ls＝0.247 5 nH，电容Cs＝0.647 9 pF。该电路模型描述了在EMSIW腔的底部刻蚀了一个焊接有热敏电阻的CSRR。在EMSIW中，金属化的通孔连接顶部和底部的铜模，并嵌入在Kapton HN基板中形成EMSIW腔的磁壁。两侧磁壁在电路模型中分别表示为L1和L2，热敏电阻Rs和自身等效电阻R1串联，与自身等效电感Ls、等效电容Cs组成并联谐振器。外部质量因子Q满足1／QL＝1／Qe+1／Q，其中Qe＝RL／w0L（RL的值主要由R1和Rs决定）。QL与RL成正比，因此随着温度的降低，整体电阻的阻值越大，Q越大［13］。电路仿真结果如图5 所示。将不同温度下的电阻值输入HFSS 进行温度模拟，随着温度的升高，热敏电阻的阻值逐渐减小，同时传感器的Q也越来越小，但谐振频率基本保持不变。

图4 多功能传感器等效短路

图5 电路仿真结果

聚酰亚胺薄膜遇水导致材料分子结构中的碳氢键发生断裂，从而引起聚酰亚胺薄膜介电常数的发生变化，以上特性决定了聚酰亚胺薄膜可被用来测试环境中的相对湿度的变化［14］。室温情况下（23 ℃），环境相对湿度为0%时，Kapton 100HN 聚酰亚胺薄膜的相对介电常数εr为3.05，当相对环境湿度上升至100%，其εr增加到3.85。聚酰亚胺薄膜的εr随相对湿度（RH）的线性表达式可写为［15］：

把Kapton 100HN聚酰亚胺薄膜作为敏感衬底，将其相对介电常数的变化转化为耦合电容的差值，进一步通过变化的电容引起谐振频率的改变实现用Kapton 100HN聚酰亚胺薄膜对环境相对湿度的检测。

把待测介电常数的材料置于图2 中的介电常数敏感区域（白色方框区域），利用传感器的反射系数曲线，可以得到被测材料的复介电常数。图6 为该传感器在不同材料下的反射系数曲线图。当待测材料介电常数从1 增大到10 时，谐振频率从11.228 GHz 下降到10.984 GHz。介电常数与所设计的传感器谐振频率相对偏移的曲线如图7 所示，利用多项式拟合可得介电常数与所设计的多功能传感器谐振频率相对偏移满足以下关系：

图6 多功能传感器在不同介电常数材料下的反射系数变化曲线

图7 多功能传感器相对介电常数与传感器谐振频率相对偏移多项式拟合

2 实验结果与分析

参照表1 的结构尺寸，使用25 μm 厚的Kapton 100HN聚酰亚胺薄膜作为介质板加工制作了该多功能传感器的实物，如图8 所示。

图8 多功能传感器实物

该多功能传感器中2.3 mm的微带线与特性阻抗为50 Ω的SMA连接头相连，利用Kapton 100HN聚酰亚胺薄膜介质板对湿度敏感的特性，实现检测该传感器所处环境的湿度；热敏电阻直接焊接在CSRR环上，通过采用BP神经网络提取传感器的S参数即可检测出环境的温湿度变化；将待测材料放置在CSRR 蜿蜒槽上，进而实现对材料介电常数的检测。

采用型号为GDJS-100C 可程式恒温恒湿试验箱进行传感器温湿度测量。在测试之前，首先对矢量网络分析仪进行校准。根据该多功能传感器的仿真结果，设定频率扫描范围：5 GHz ＜f＜12 GHz，中心频率f0＝8.5 GHz，步进值1 MHz（无特殊说明，以上测试条件不变）。把该多功能传感器连接到矢量网络分析仪VNA后，插入提前设置好温度、湿度的试验箱中。根据试验箱说明书，实验过程中最高温度可调至150 ℃，最低温度为-40 ℃；温度维持在25～95 ℃范围内时，最大湿度能达到98% RH，最低的湿度为30% RH。

由于射频连接器需要伸进试验箱内，考虑到温度对电缆的影响，设定温度变化范围为20～60 ℃，实验过程中温度的步进值为5 ℃；湿度变化范围为30%～98% RH，步进值为5% RH。实验过程中，固定试验箱温度，以5% RH 的步进值来调节恒温恒湿试验箱的湿度从30%～98% RH，然后再改变温度，一共测得126 组样本数据。BP-NN是一个能高精度地预测预期数据的机器学习工具，126 组样本数据通过BP-NN 神经网络进行训练，得到所需的网络模型，其中BP-NN的结构图如图9 所示。根据柯尔莫哥洛夫定律，设置隐藏层的节点数为12，反射系数曲线的第1 个谐振点的谐振频率f和第2 个谐振点的幅值S11作为输入数据，传感器所处环境的湿度RH 和温度RT 为输出数据。

图9 BP-NN结构图

为了验证该BP-NN 神经网络所得到的网络模型对环境温湿度表征的准确性，分别设置环境温度26 ℃下，湿度分别为70%和39%；温度33 ℃下，湿度分别为87%和66%；温度37 ℃下，湿度分别为68%和35%以及温度为56 ℃下，湿度分别为93%和64%，得到反射系数曲线分别如图10 所示。图11 为设置的湿度值与BP-NN 模型计算值对比图。从图11 可以看出，所提取的当时所处环境的温湿度与BP-NN网络模型的计算值有合理的一致性，这也说明利用BP-NN神经网络训练样本数据得到网络模型来提取环境温湿度的准确性。

图10 不同温度下的反射系数变化曲线

图11 传感器所处环境的温湿度与BP-NN网络模型计算值与真实值的对比

采用型号为Keysight N5247A PNA-X的矢量网络分析仪，通过测量传感器的S11实现对材料复介电常数的测量，所测得的反射系数如图12 所示，以该结果为参照标准，根据式（2）可以得到待测样品的复介电常数。

图12 EMSIW的反射系数曲线图

本文分别对3 种不同介电常数的材料（不同介电常数的FR4 和TP 复合材料）进行了测量和分析。为了提高测量结果的可靠性，每个样本的测量都重复了6 次，最后对6 次测量的结果取平均值。提取的样品介电常数列于表2。由于测量误差导致介电常数测试误差在4.9%左右。

表2 不同材料的介电常数测试结果

3 结语

本文设计的多功能传感器基本结构由EMSIW 和一个改进的CSRR构成。结构中与CSRR相连的热敏电阻进行温度测量，EMSIW介质板上的聚酰亚胺薄膜允许传感器进行湿度测量，同时通过把待测量材料置于改进的CSRR结构高电场分布区域，实现了材料复介电常数的测量。另外EMSIW 可减小传感器面积比一般SIW传感器小87.5%。

通过传感器测量各种物理参数的原理分析和等效电路仿真，为传感器的实验制备提供了指导。该传感器器件不仅可以在教学中进行传感器的测量使用、电路设计及分析、电磁场等知识教学，而且可以开拓学生的视野，启发学生进行更多的科技作品创新。