(完整版)智能传感器系统刘君华第2章

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第1 章 概 述
3.
采用智能与控制职能分散下放到现场装置的原则，现场总线 网络的每一节点处安装的现场仪表应是“智能”型的，即安装的 传感器应是“智能传感器”。在这种控制系统中，智能型现场装 置是整个控制管理系统的主体。这种基于现场总线的控制系统， 要求必须使用智能传感器， 而不是一般传统的传感器。
·广阔的市场与强烈的社会需求是传感器技术发展的又一强 劲推动力。传感器的销售值反映一个国家科技发达与社会进步的 程度。80年代，日本、西欧市场传感器销售值年增长率为 30%～ 40%，90年代，全世界年增长率预计为 8.8%。 90年代以来各方 面对传感器的需求也越来越强烈。
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第1 章 概 述
据预测， 90
智能传感器代表了传感器的发展方向，这种智能传感器带有 标准数字总线接口，能够自己管理自己。它将所检测到的信号经 过变换处理后，以数字量形式通过现场总线与高/上位计算机进 行信息通信与传递。
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第1 章 概 述
1.3 智能传感器的功能与特点
1.3.1 智能传感器的功能
概括而言， (1) 具有自校零、 自标定、 (2) (3) 能够自动采集数据， (4) 能够自动进行检验、 自选量程、 (5) (6) (7) 具有判断、决策处理功能。
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第1 章 概 述
1.2 智能传感器发展的历史背景
图 1-1 自动化(控制)系统框图
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第1 章 概 述
图 1-2 传感器、计算机及执行器的价格性能比
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第1 章 概 述
传统的传感器技术已达到其技术极限。 它的价格性能比 不可能再有大的下降。
·因结构尺寸大， 而时间(频率) ·输入—输出特性存在非线性， · ·信噪比低， ·存在交叉灵敏度， 选择性、 分辨率不高。

最小二乘法拟合直线的确定原则是均方差
1 N
N j1
(Lj)2 f(b,k)
f (b,k) 0 b
f (b,k) 0 k
可得两个方程，并解得两个未知量b, k的表达式如下：
N
x
2 j
N
y j
N
x j
N
x j y j
b j1
j1 j1 j1
2
N
N
x
2 j
2) 二阶传感器的频率响应
二阶传感器的频率特性表达式、幅频特性、相频特
性分别为
1 H(jw)
1( w)22j w
wn
wn
A(w)
1
1( w)2 2j w
wn
wn
2 w
(w) arctan wn 1( w )2 wn
结论:
当ξ<1, ωn＞ω时, A（ω）≈1, Φ（ω）很小, 此时, 传 感器的输出y(t)再现了输入x(t)的波形。
y(t)ke 0tksin1 (20t) 12
tan1 1 2
(2) 临界阻尼（ ξ =1） y(t) = k–(1–ω0t)ke–ω0t
(3) 过阻尼（ ξ >1）
y(t) k 2 1 ke( 21)0t 2 2 1
2 1 ke( 2 1)0t 2 2 1
二阶传感器的阶跃响应
ωn、ξ 、K分别表示如下：
k n m b
2 mk K 1
k
二、传感器的传递函数
系统的输入与输出 (a) 时域； (b) 复频域； (c) 频域
传递函数在数学上的定义是: 初始条件为零时, 输出 量（响应函数）的拉氏变换与输入量（激励函数）的拉 氏变换之比。

如图 3 - 2所示为一面阵CCD，它由许多单个光传感器(像素)组成，由于单个像素 很小， 一般约为10 μm左右， 所以可获得清晰的图像。
集成化的另一方面含义是指传感器的功能集成化。比如将传感器与其后的各种信 号调理电路进行集成，可以把它们集成在同一芯片上，形成单片集成传感器， 也可以 将它们分别集成在几块芯片上，然后再将这几块芯片组装在一起， 形成混合集成传感 器。如图3 -3 所示即为一混合集成压力传感器。 图中的温度传感器并不是为了测量温 度，而是为了补偿压力传感器灵敏度随环境温度所产生的变化。
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2) X型压力传感器的零位失调和温漂在制造过程中受到光刻工艺的控制，通过光刻 工艺的控制，可使零位失调和漂移做得很小，通常在3 V的激励电压下，典型的零位 失调电压为 0～20 mV，温度漂移为±15 μV/ ℃。但在宽温度范围、精度要求较高的 情况下，必须考虑对零位失调温漂的补偿。
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3. 信号调理和校准电路 MPX3100的零位输出典型值为0.5 V, 满量程输出电压典型值为2.5 V, 故应将其 零位失调电压定在0.5 V，为此加入精密电压基准OA3。OA3的电压基准由R7和R8的分 压来决定，此电压基准加至OA4的信号输入端，用于校准整个系统的零位失调电压至 0.5 V。 信号的放大由OA2和OA4完成。OA2将差分输入转换为单端对地输出，并提高共 模抑制比，也起阻抗转换作用，信号的放大主要由OA4完成。调整经激光修正的电阻 RG，可将满量程输出校准到2.5 V。
3.1.2 不同集成度智能传感器概述
图 3-4 集成智能传感器的基本框图
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一、 此类传感器形式比较简单，其特征是在传感器内部集成有温度补偿及校正电路、 线性补偿电路和信号调理电路，使传感器具有相应的能力，提高了经典传感器的精 度和性能。但该形式传感器尚属智能的初级形式，智能含量少，不具备更高级的智 能， 缺少智能传感器系统的关键部件——微处理器，从而影响了其性能的进一步完善， 故此形式的智能传感器尚为初级形式。

第8章 智能模糊传感器
(3) μ——映射关系， 表示由数值域N向语言域Y映射或转换的 关系，
使得有关系
μ: N→Y
αj = μ(xi), α1=μ(x1), α2=μ(x2), … 成立。 μ就是图 8-1(a)中数值—符号转换单元转换性能的体现。
(4) RN——数值集合中各元素x1, x2, …, xk间的关系。
第8章 智能模糊传感器
(5) RY——语言符号集合中各元素α1, α2, …, αj间的关系。 (6) F——RN到RY的映射关系，记为
使得关系
F: RN → RY
RY = F(RN)
成立。 F构成了语言符号系统的关系概念。
第8章 智能模糊传感器
3.
该系统直接将现实世界与自然语言符号域相对应。这是人 类本身依靠感知， 溶入知识与经验，进行综合分析、推理、判 断而实现的。
第8章 智能模糊传感器
8.1.2 符号测量系统——
一、
图 8-1 符号(化)测量系统原理和示意图
第8章 智能模糊传感器 图 8-1 符号(化)测量系统原理和示意图
第8章 智能模糊传感器 图 8-2 测量的符号系统
第8章 智能模糊传感器 二、 1. 该系统完成将被测对象的有关物理参量向数值域的转换， 又称映射。这就是一个用符号表示的传统的测量系统，由传统 传感器及其调理电路和相应的预处理软件来实现。 该系统Q1的
(3) μ1——映射关系，表示由对象域向数值域映射或转换的某 种关系，
使得有关系
μ1: q→N
xi = μ1(qi)
成立。μ1是传统数值测量系统转换性能的体现，各种环境干扰因 素会影响实际数值测量系统的转换性能，故μ1也受环境干扰因素 变化的影响。

传感器性能指标
灵敏度
指输出量的增量与相应的输入量增量之比，用 S表示，为无量纲的量。
01
线性度
指传感器输出量与输入量之间的实际 关系曲线偏离拟合直线的程度。
03
重复性
指在同一工作条件下，输入量按同一方向作 全量程连续多次变化时，所得特性曲线不一
致的程度。
05
02
分辨率
指传感器能检测到的最小的输入量变化值， 即能引起输出量发生变化的最小输入变化量。
06
CATALOGUE
智能传感器发展趋势与挑战
微型化与集成化发展趋势
01
微型化
随着微电子技术的发展，智能传感器的体积不断缩小，实现了微型化，
使得智能传感器可以应用于更多微小空间和复杂环境中。
02 03
集成化
智能传感器将传统的传感器与微处理器、存储器、接口电路等集成在一 起，实现了传感器信号的采集、处理、存储和传输等功能，提高了传感 器的智能化程度。
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CATALOGUE
典型智能传感器介绍及应用
温度智能传感器
工作原理
利用物质随温度变化而变 化的特性，将温度转换为 可测量的电信号。
种类
热电阻、热电偶、集成温 度传感器等。
应用领域
环境监测、工业过程控制、 医疗设备、智能家居等。
压力智能传感器
工作原理
通过感受压力变化，将压力转换为可测量的电信 号。
种类
浮球式、超声波式、雷达式等。
应用领域
仓储管理、液位控制、自动化生 产线、智能农业等。
05Байду номын сангаас
CATALOGUE
智能传感器在物联网中应用
物联网概述及体系结构
物联网定义

dn y(t)
dn-1 y(t)
dy(t)
an dt n + an -1 dt n-1 + + a1 dt + a0 y(t)
=
bm
dm x(t) dt m
bm-1
d m-1 x(t ) dt m-1
b1
dx(t) dt
b0 x(t )
（2.3.1）
式中，an、an-1、…、a1、a0和bm、bm-1、…、b1、 b0均为与系统结构参数有关但与时间无关的常数。
➢ 除理想状态，多数传感器的输入信号是随时间变 化的，输出信号一定不会与输入信号有相同的时间函 数，这种输入输出之间的差异就是动态误差。
第2章第7传章 感器磁电的式基传本感器特性
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2.3.1数学模型
一般用线性时不变系统理论描述传感器的动态 特性，数学上可以用常系数线性微分方程表示系统 的输出量y与输入量x的关系。
第2章第7传章 感器磁电的式基传本感器特性
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2.2.2 静态特性参数
6、漂移 作用在传感器上的激励不变时，响应量随时间
的变化趋势。表征传感器的不稳定性。 产生漂移的原因：1、传感器自生结构参数的变化；
2、外界工作环境参数的变化。
7、量程及测量范围 – 测量上限值与下限值的代数差称为量程。 – 测量系统能测量的最小输入量（下限）至最大 输入量（上限）之间的范围称为测量范围。
Y ( jω) = y(t)e -jωtdt
0
0
Y ( jω)
H ( jω) = X ( jω)
H
(
jω)
=
bm an
( (
jω)m jω)n
bm-1( jω)m-1 b1( jω) b0 an-1( jω)n-1 a1( jω) a0