传感器与检测技术第二版胡向东著现代检测技术资料讲义

“传感器与检测技术”实验指导书1实验教学大纲一、适用专业：口动化、测控技术与仪器、电气工程与口动化、机械设计制造及其口动化等专业二、地位、作用和任务《传感器与检测技术》课程属于适用专业大学本科学生的必修专业基础课程。

传感器具有检测某种变量并把检测结果传送出去的功能，它们广泛应用于牛产实践和科学研究小，是获取、处理、传送各种信息的基本元件。

特别是现代大规模工业生产，儿乎全都依靠各种控制仪表或计算机实现口动控制，为保证口动控制系统的正常运行，必须随时随地把生产过程的各种变最提供给控制仪表或计算机。

要想正确及时地掌握生产过程或科研对象的各种信息, 就必须具备传感器与检测技术方面的知识。

本部分旨在以实验和课程设计的形式进一步加强学生対各类传感器与检测技术的原理与应用的深入理解，将理论与实践有机地结合起來，学以致用。

主要任务是：1、通过理论学习和实验操作，掌握各类传感器的棊木工作原理；2、了解各类传感器的特性和应用方法；3、学握基本的误差与测量数据处理方法。

三、教学基本要求通过传感器与检测技术实验的棊木训练，使学生在冇关传感器与检测技术的实验方法和实验技能方血达到下列要求：（1）能够自行或在教师的指导下正确完成实验和实验报告等主要实验程序；（2）能够学握常用传感器的性能、调试和使用方法；（3）能够通过实验完整学握各类传感器的基本工作原理；（4）能够在接受传感器与检测技术基本实验技能的训练后，进行开放性实验，以提高综合实验能力。

四、实验内容实验一金属应变片：单臂、半桥、全桥功能比较（验证）实验二差动变压器特性及应用（综合）实验三差动螺线管电感式传感器特性（设计）实验四差动变面积式电容传感器特性（验证）实验五压电加速度传感器特性及应川（验证）实验六磁电式传感器特性（验证）实验七崔尔式传感器特性（验证）实验八热敏电阻测温特性（设计）实验九光纤位移传感器特性及应川（验证）实验十汽车防撞报警系统设计（设计）五、实验教材主要教材：《传感辭与检测技术学习指导（实验部分）》六、考核方法根据实验操作效果、实验态度、实验报告撰写结果等进行综合评定。

第13章新型传感器（知识点）知识点1 智能传感器智能传感器是基于人工智能、信息处理技术实现的具有分析、判断、量程自动转换、漂移、非线性和频率响应等自动补偿，对环境影响量的自适应，自学习以及超限报警、故障诊断等功能的传感器。

与传统的传感器相比，智能传感器将传感器检测信息的功能与微处理器的信息处理功能有机地结合在一起，充分利用微处理器进行数据分析和处理，并能对内部工作过程进行调节和控制，从而具有了一定的人工智能，弥补了传统传感器性能的不足，使采集的数据质量得以提高。

13.1.1 智能传感器的特点与传统传感器相比，智能传感器有以下持点:（1）精度高（2）高可靠性与高稳定性（3）高信噪比与高分辨率（4）自适应性强（5）性能价格比高13.1.2 智能传感器的作用一般来说，智能传感器具有以下三方面的作用。

（1）提高测量精度（2）增加功能（3）提高自动化程度13.1.4 智能传感器的实现（1）集成化实现（2）非集成化实现（3）混合实现知识点2 模糊传感器出现于20世纪80年代末，近年迅速发展起来的模糊传感器是在传统数据检测的基础上，经过模糊推理和知识合成，以模拟人类自然语言符号描述的形式输出测量结果的一类智能传感器。

显然，模糊传感器的核心部分就是模拟人类自然语言符号的产生及其处理。

模糊传感器的“智能”之处在于：它可以模拟人类感知的全过程，核心在于知识性，知识的最大特点在于其模糊性。

它不仅具有智能传感器的一般优点和功能，而且还具有学习推理的能力，具有适应测量环境变化的能力，并且能够根据测量任务的要求进行学习推理。

另外，模糊传感器还具有与上级系统交换信息的能力，以及自我管理和调节的功能。

模糊理论应用于测量中的主要思想是将人们在测量过程中积累的对测量系统及测量环境的知识和经验融合到测量结果中，使测量结果更加接近人的思维。

模糊传感器由硬件和软件两部分构成。

模糊传感器的突出特点是其具有丰富强大的软件功能。

模糊传感器与一般的基于计算机的智能传感器的根本区别在于它具有实现学习功能的单元和符号产生、处理单元，能够实现专家指导下的学习和符号的推理及合成，从而使模糊传感器具有可训练性。

第4章 电感式传感器（知识点）知识点1 电感式传感器的概念电感式传感器是建立在电磁感应基础上的，电感式传感器可以把输入的物理量（如位移、振动、压力、流量、比重）转换为线圈的自感系数L 或互感系数M 的变化，并通过测量电路将L 或M 的变化转换为电压或电流的变化，从而将非电量转换成电信号输出，实现对非电量的测量。

知识点2 变磁阻电感式传感器的工作原理变磁阻电感式传感器的结构如图所示。

它由线圈、铁心、衔铁三部分组成。

在铁心和衔铁间有气隙，气隙厚度为δ，当衔铁移动时气隙厚度发生变化，引起磁路中磁阻变化，从而导致线圈的电感值变化。

通过测量电感量的变化就能确定衔铁位移量的大小和方向。

图 变磁阻电感式传感器的结构线圈中电感量近似为：（）式表明：当线圈匝数N 为常数时，电感L 只是磁阻m R 的函数。

只要改变δ或0A 均可改变磁阻并最终导致电感变化，因此变磁阻电感式传感器可分为变气隙厚度和变气隙面积两种情形，前者使用最为广泛。

由式（）可知，电感L 与气隙厚度δ间是非线性关系。

设变磁阻电感式传感器的初始气隙厚度为0δ，初始电感量为0L ，则有：200002N A L μδ=（） （1）当衔铁上移δ∆时传感器气隙厚度相应减小δ∆，即0δδδ=-∆，则此时输出电感为：20000002()1N A L L L L μδδδδ=+∆==∆-∆- （） 当1/0<<∆δδ时，可将式（）用泰勒（Tylor ）级数展开得到：（） （2）当衔铁下移δ∆时按照前面同样的分析方法，此时，0δδδ=+∆，可推得：（）对式（）、式（）作线性处理并忽略高次项，可得：00L L δδ∆∆= （） 灵敏度定义为单位气隙厚度变化引起的电感量相对变化，即：（） 将式（）代入可得：（） 由式（）可见，灵敏度的大小取决于气隙的初始厚度，是一个定值。

但这是在做线性化处理后所得出的近似结果，实际上，变磁阻电感式传感器的灵敏度取决于传感器工作时气隙的当前厚度。

热敏电阻的温度特性；8.1 热电偶传感器　1. 热电偶测温原理热电效应：两种不同材料的导体（或半导体）组成一个闭合回路，当两接点温度T和T0不同时，则在该回路中就会产生电动势的现象。

热电势、热电偶、热电极热端（测量端或工作端）、冷端（参考端或自由端）接触电动势的数值取决于两种不同导体的材料特性和接）可表示为(T,T ，热电偶的热电势可表示为：)()AB e T 0()AB e T•影响因素取决于材料和接点温度，与形状、尺寸等无关S型(铂铑10-铂)热电偶分度表0t t ：利用热电偶进行测温，必须在回路中引入连接导线和仪表，接入导线和仪表后不会影响回路中的热电势。

AB (,)(t t E t ==测量仪表及引线作为第三种导体的热电偶回路中间温度定律的应用•根据这个定律，可以连接与热电偶热电特性相近的导体A′和B，将热电偶冷端延伸到温度恒定的地方，这就为热电偶回路中应用补偿导线提供了理论依据。

•该定律是参考端温度计算修正法的理论依据。

在实际热电偶测温回路中, 利用热电偶这一性质, 可对参考端温度不为0℃的热电势进行修正。

标准导体（电极）定律000t t －标准导体定律的意义⏹通常选用高纯铂丝作标准电极⏹只要测得它与各种金属组成的热电偶的热电动势，则各种金属间相互组合成热电偶的热电动势就可根据标准电极定律计算出来。

例子⏹热端为100℃，冷端为0℃时，镍铬合金与纯铂组成的热电偶的热电动势为2.95mV，而考铜与纯铂组成的热电偶的热电动势为－4.0mV，则镍铬和考铜组成的热电偶所产生的热电动势应为：⏹2.95－(－4.0)=6.95(mV) 均质导体定律由两种均质导体组成的热电偶，其热电动势的大小只与两材料及两接点温度有关，与热电偶的大小尺寸、形状及沿电极各处的温度分布无关。

即热电偶必须由两种不同性质的均质材料构成。

　意义：有助于检验两个热电极材料成分是否相同及材料的均匀性。

　9.1.2 热电偶的结构与种类•普通型热电偶•特殊热电偶－铠装型热电偶－薄膜热电偶等。

第15章 微弱信号检测（知识点）知识点1 概述微弱信号是相对背景噪声而言，其信号幅度的绝对值很小、信噪比很低（远小于1）的一类信号。

微弱信号检测的任务是采用电子学、信息论、计算机及物理学、数学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点与相关性，对被噪声淹没的微弱有用信号进行提取和测量。

微弱信号检测的目的是从噪声中提取出有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输入输出信号的信噪比。

知识点2 噪声噪声是影响微弱信号检测结果的重要因素，在微弱信号检测中，如果能够有效地克服噪声，就可以提高信号检测的灵敏度。

噪声无处不在，而且总是与信号共存，在进行微弱信号检测时，应首先设法尽量抑制噪声，然后再提取出噪声中的有用信号。

噪声是对有用信号的某种不期望的扰动，包括非被测信号或非测量系统所引起的噪声和来自于被测对象、传感器、测量系统内部的噪声两种情况。

前者可能是来自于自然界的宇宙射线、电磁干扰或人为引起的开关电火花、较强的广播信号、市电的干扰等，这些外界干扰的影响通过适当的屏蔽措施是可以减小或消除的；后者是由组成电路的器件材料的物理性质及温度等引起电荷载流子不规则运动而产生的自然扰动，是存在于电路内部的一种固有的扰动信号，这些噪声是随机的，不能精确预见，也不能彻底排除，只能设法减少或控制。

噪声是一种连续型随机变量，在不同时刻可能出现不同的噪声值。

因此，对噪声的度量要分析噪声的统计特征。

（1）噪声的概率分布噪声电压在t 时刻的大小，只能通过概率分布密度函数()p n 表示，()p n 表示噪声电压在t 时刻取值为n 的概率。

知道()p n 后，就可以知道t 时刻噪声电压取值在1n 与2n 之间的概率。

()()2112n n P n n n p n dn <<=⎰ （15.1）表征随机过程特征的统计特征量为数学期望和方差。

①数学期望[]()E n np n dn ∞-∞=⎰ （15.2）②方差[][]()()[]222D n nE n p n dn E nE n ∞-∞⎡⎤=-=-⎣⎦⎰（15.3） 电路处于稳定状态时，噪声的数学期望和方差一般不再随时间变化。

第13章新型传感器（知识点）知识点1 智能传感器智能传感器是基于人工智能、信息处理技术实现的具有分析、判断、量程自动转换、漂移、非线性和频率响应等自动补偿，对环境影响量的自适应，自学习以及超限报警、故障诊断等功能的传感器。

与传统的传感器相比，智能传感器将传感器检测信息的功能与微处理器的信息处理功能有机地结合在一起，充分利用微处理器进行数据分析和处理，并能对内部工作过程进行调节和控制，从而具有了一定的人工智能，弥补了传统传感器性能的不足，使采集的数据质量得以提高。

13.1.1 智能传感器的特点与传统传感器相比，智能传感器有以下持点:（1）精度高（2）高可靠性与高稳定性（3）高信噪比与高分辨率（4）自适应性强（5）性能价格比高13.1.2 智能传感器的作用一般来说，智能传感器具有以下三方面的作用。

（1）提高测量精度（2）增加功能（3）提高自动化程度13.1.4 智能传感器的实现（1）集成化实现（2）非集成化实现（3）混合实现知识点2 模糊传感器出现于20世纪80年代末，近年迅速发展起来的模糊传感器是在传统数据检测的基础上，经过模糊推理和知识合成，以模拟人类自然语言符号描述的形式输出测量结果的一类智能传感器。

显然，模糊传感器的核心部分就是模拟人类自然语言符号的产生及其处理。

模糊传感器的“智能”之处在于：它可以模拟人类感知的全过程，核心在于知识性，知识的最大特点在于其模糊性。

它不仅具有智能传感器的一般优点和功能，而且还具有学习推理的能力，具有适应测量环境变化的能力，并且能够根据测量任务的要求进行学习推理。

另外，模糊传感器还具有与上级系统交换信息的能力，以及自我管理和调节的功能。

模糊理论应用于测量中的主要思想是将人们在测量过程中积累的对测量系统及测量环境的知识和经验融合到测量结果中，使测量结果更加接近人的思维。

模糊传感器由硬件和软件两部分构成。

模糊传感器的突出特点是其具有丰富强大的软件功能。

模糊传感器与一般的基于计算机的智能传感器的根本区别在于它具有实现学习功能的单元和符号产生、处理单元，能够实现专家指导下的学习和符号的推理及合成，从而使模糊传感器具有可训练性。

第14章参数检测（知识点）知识点1 参数检测的基本概念（1）测量测量（Measurement）就是以确定被检测值(被测量)为目的的一系列操作，即利用物质的物理的、化学的或生物的特性，对被测对象的信息进行提取、转换以及处理，获得定性或定量结果的过程。

测量通常包括两个过程：一是能量形式的一次或多次转换过程；二是将被测量与其相应的标准量（或测量单位）进行比较，从而确定被测量对标准量的倍数。

经测量过程所获得的被测量的量值称为测量结果。

测量结果有多种表示方式，如数值、曲线或图形等。

根据式（14.1）可知：无论采用何种表示方式，测量结果应包括两个部分：比值和测量单位（严格地说，还应包括测量误差或测量精度，以表明测量结果的可信程度）。

（2）测量方法的分类测量方法就是将被测量与标准量进行比较，从而得出比值的方法。

很明显，不同的事物，有不同的性质和不同的度量标准，因此对应的测量方法也就各不相同。

必须根据具体的测量任务确定合适的测量方法。

测量方法的分类：1）根据测量方式的不同可分为：直接测量、间接测量和组合测量2）根据测量方法的不同可分为：偏差式测量、零位式测量和微差式测量3）根据测量精度要求的不同可分为：等精度测量和非等精度测量4）根据被测量变化的快慢可分为：静态测量和动态测量5）根据测量敏感元件是否与被测介质接触可分为：接触式测量和非接触式测量（3）测量系统1）测量系统的结构测量系统就是由传感器与数据传输环节、数据处理环节和数据显示环节等组合在一起，为了完成信号测量目标所形成的一个有机整体。

典型的测量系统如图14.1所示。

图14.1 测量系统的结构2）测量系统的基本类型根据测量系统是否存在反馈通道，或信号在测量系统中的传递情况，可以将测量系统分为开环测量系统与闭环测量系统两种基本类型。

①开环测量系统如果测量系统没有反馈通道，全部信息的变换只沿着一个方向进行，这样的测量系统称为开环测量系统。

②闭环测量系统闭环测量系统有两个通道：一个正向通道，一个反馈通道。

第16章软测量（知识点）知识点1 软测量的概念所谓软测量（Soft-sensing），确实是依据某种最优化准那么，选择与被估量变量相关的一组可测变量（称为辅助变量），构造某种以可测变量为输入、被估量变量为输出的数学模型，通过运算机软件实现对无法直接测量的重要进程变量（称为主导变量）的估量。

软测量是最近几年来检测和进程操纵领域涌现出的一种新技术，为无法或难以用传感器直接检测变量的检测与操纵提供了手腕，关于生产自动化和操纵产品质量具有重要意义，是目前检测技术和进程操纵研究进展的重要方向。

软测量估量值能够作为操纵系统的被控变量或反映进程特点的工艺参数，为优化操纵与决策提供必要的信息。

软测量的大体思想是把自动操纵理论与生产工艺进程知识有机结合起来，应用运算机技术，关于一些难于测量或临时不能测量的主导变量，选择另外一些容易测量的辅助变量，通过组成某种数学关系来推断和估量，以软件来代替硬件功能。

软测量是一种利用较易在线测量的辅助变量和离线分析信息去估量不可测或难测变量的方式。

知识点2 软测量的方式软测量的工程实现进程要紧包括辅助变量选择、输入数据处置、软测量模型成立和软测量模型的校正等步骤。

16.2.1 选择辅助变量辅助变量的选择一样取决于工艺机理分析（如物料、能量平稳关系）。

通常第一从系统的自由度起身，确信辅助变量的最小数量，再结合具体进程的特点适当增加，以更好地处置动态性质等问题。

能够依照进程机理，在可测变量集中初步选择所有与被估量变量有关的原始辅助变量；在原始辅助变量中，找出相关的变量，选择响应灵敏、精度高的变量作为最终的辅助变量。

比较有效的方式是主元分析法，即利用现场的历史数据作统计分析计算，将原始辅助变量与被测变量的关联度进行排序，实现变量的精选确信。

辅助变量的选择包括变量的类型、变量的数量和检测点位置的选择三个方面，它们彼此关联，并由进程特性所决定。

在选择辅助变量时，还要考虑经济性、靠得住性、可行性、珍惜性等因素的阻碍。