(整理)传感器技术绪论

第1篇传感器技术绪论
1.传感器引言
当我们看见“传感器技术”的时候，大多数同学都不陌生。

传感器已经渗透到了我们生活的各个层面。

看看下表，就知道了。

请同学们自己补充2-3项举例。

看来传感器技术确实是喜欢电子的人必不可少的一项技术。

那么，什么是传感器呢？就做电子技术的人来说，狭义上传感器是将被测量转换为电信号的一种器件或装置。

但是，我们看见上表中出现了体温计和血压计，很多同学认为它们并不是电信号输出。

实际上，国家标准GB7665-87对传感器的定义是：“能够感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成”。

这里所说的“可用输出信号”是指便于加工处理、便于传输利用的信号。

现在电信号是最易于处理和便于传输的信号。

所以，我们可以暂时以电信号输出作为我们课程的学习对象的。

传感器也可以定义为是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

1.1人类进步发展与传感器
在人类文明史的历次产业革命中，感受、处理外部信息的传感技术一直扮演着一个重要的角色。

在l8世纪产业革命以前，传感技术由人的感官实现：人观天象而仕农耕，察火色以冶铜铁。

从18世纪产业革命以来，特别是在20世纪信息革命中，传感技术越来越多地由人造感官，即工程传感器来实现。

传感器的发展是推动人类进步的巨大力量。

传感器系统代替了人类实现了大量的自动化检测与控制，是把人从繁重的体力劳动中解放出来的关键器件。

那么，把它与人的感觉相比较可以帮助我们学习传感器更多知识。

1.2人的感官与传感器技术
人类最早感受周围环境的变化是通过人体感知的，我们的耳可以听见声音、鼻可以闻到味道、眼可以看见周围环境、舌可以品尝各种味道、皮肤可以感受冷暖。

有人说传感器就是电五官，这是说如果将计算机比作人的大脑的话，那么传感器的地位和功能就相当于我们的身体。

我们的五官感受到外界的变化传送给大脑，大脑可以支配身体作出不同的反应动作。

传感器检测到外部物理量的变化可以直接驱动执行器实施相应的控制，也可以发送给计算机实施控制。

那么，我们完全可以将人的感官与传感器统一起来认识。

现代技术的发展，创造了多种多样的工程传感器．在许多方面它的性能甚至凌驾于人的
感官之上。

首先，工程传感器可以轻而易举地测量人体所无法感知的量，如紫外线、红外线、超声波、磁场等。

从这个意义上讲，工程传感器具有人类所梦寐以求的特异功能；其次，有些量虽然人的感官和工程传感器都能检测，但工程传感器测量得更快、更精确。

例如虽然人眼和光传感器都能检测可见光，进行物体识别与测距，但是人跟的视觉残留约为0.1s，而光晶体管的响应时间可短到纳秒以下；人眼的角分辨率为l°，而光栅测距的精确度可达1〞激光定位的精度在月球距离(38×10 km)范围内可达10cm以下。

最后，工程传感器可以把人所不能看到的物体通过数据处理变为视觉图像。

CT技术就是一个例子，它把人体的内部形貌用断层图像显示出来，其他的例子还有遥感技术。

但是人的感官在许多方面优于工程传感器系统，当前来看主要体现在以下几个方面：
1、人对所接触的多变量感知后所做综合决策与实施能力是超过传感器系统的；
2、传感器服务于人的生产劳动和生活质量，人结合自身情感所做出的判断和行为是传感器系统做不到的；
3、新型传感器的产生并应用始终滞后于人所感知外部世界的进程。

尽管材料、基础学科、智能系统的研究能帮助我们探索外部世界的未知规律，但是符合传感器定义的产品研制总滞后于人对自然规律的认知。

1.3传感器的发展与未来
传感器是信息系统的源头。

在客观对象的测量、测试、检测、监测、分析、定位、跟踪、导航、制导、控制及健康管理等系统中，传感器是不可缺少的且在一定程度上是决定系统性能的重要部件。

因此，无论是材料、元器件和部件，还是系统研发者对传感器进展高度关注。

传感器是科学和工程结合产物，既依赖于科学的新现象和新规律，又依赖于新技术和工艺。

随着人类对材料的新认识、基础研究进展、智能系统的突破，传感器正在日新月异的发展。

诸如：光纤传感器、光纤传感器、集成传感器、MEMS传感器；、模糊传感器、智能传感器、多功能传感器、模型传感器、网络传感器、生物传感器。

⒈光纤传感器
光纤传感器是利用光纤元件的传感器。

与传统传感器相比，光纤传感器具有敏感度高、抗电磁干扰、耐腐蚀、电绝缘性好，便于与计算机和被测实物连接，结构简单、体积小、重量轻、耗电少、适合于有毒有害、防火防爆环境及远程分布场合应用等优点。

光纤传感器可探测的物理量很多，已应用的光纤传感器可测量近百种物理量。

例如，压力、水声、应变、表面粗糙度、振动、位移、加速度、温度、流量、电磁场强度、大电压、大电流、辐射强度、体温、体压、血流、血液成分、血气成分、大气成分等。

⒉集成传感器
集成传感器是利用集成电路工艺(镀膜、掩膜、腐蚀等)将半导体敏感元件及测量处理电路集成在一个芯片上的传感器。

集成传感器具有体积小、重量轻、高精度、高频响，且可做到高可靠、长寿命、低功耗、低成本，是一代新型传感器。

目前，已广泛用于石油、化工、机械动力、气象、地质、生物医学及航空、航天、航海等领域。

⒊MEMS传感器
MEMS传感器是利用集成电路技术工艺和微机械加工方法将基于各种物理效应的机电敏感元器件和处理电路集成在一个芯片上的传感器。

MEMS是微电子机械系统的缩写，一般简称微机电。

MEMS传感器具有体积小、质量轻、响应快、灵敏度高、易批产、成本低、可测量各种物理量、化学量和生物量等优势，在航天、航空、航海、兵器、机械、化工等领域，尤其是汽车工业获得较广泛应用，且国外已形成MEMS产业。

目前已有MEMS压力传感器、加速度计、陀螺、静电电机、磁力矩器、电池、多路转换开关和矩阵开关等。

⒋模糊传感器
模糊传感器是基于模糊集理论和技术，将输入的模拟或数字被测量(即传统传感器的输出量)转换成模糊量的传感器。

模糊集合论认为某元素既属于集合A又属于集合B，由隶属函数值判断最终所属的集合，而经典集合论认为某元素属于集合A就不属于集合B，反之亦然。

模糊传感器的原理是将被测量值范围划分成若干区间，利用隶属度值判断被测量值所处的区间，并用区间中值或相应的特定符号表示被测量值，这一过程称为模糊化。

实现模糊化过程的变换器称为模糊器，或符号变换器。

显然，模糊区间越小精度越高，而测量速度越慢。

隶属函数的选取也影响模糊传感器的精度和速度。

⒌智能传感器
智能传感器概念最早由美国宇航局在研发宇宙飞船过程中提出来，并于1979年形成产品。

宇宙飞船上需要大量的传感器不断向地面或飞船上的处理器发送温度、位置、速度和姿态等数据信息，即便使用一台大型计算机也很难同时处理如此庞大的数据。

何况飞船又限制计算机体积和重量，于是引入了分布处理的智能传感器概念。

其思想是赋于传感器智能处理功能，以分担中央处理器集中处理功能。

同时，为了减少智能处理器数量，通常不是一个传感
器而是多个传感器系统配备一个处理器，且该系统处理器配备网络接口。

目前，智能传感器尚没有标准化的科学定义。

智能传感器已广泛应用于航天、航空、国防、科技和工农业生产等各个领域中。

例如，它在机器人领域中有着广阔应用前景，智能传感器使机器人具有类人的五官和大脑功能，可感知各种现象，完成各种动作。

在工业生产中，利用传统的传感器无法对某些产品质量指标(例如，黏度、硬度、表面光洁度、成分、颜色及味道等)进行快速直接测量并在线控制。

6 多功能传感器
从测量功能角度传统的传感器是将一个被测非电量转换成一个电量。

从系统角度是单输入单输出系统( 不含用于补偿的影响量输入) 。

而多功能传感器是将多个( 2 个以上) 被测量转换成1 个电信号。

从数学角度, 它能实现多元函数功能。

由于计算机技术和数值计算方法的飞速发展, 单输入-输出系统、多输入-输出系统的信号重构方法在诸多科学与工程技术领域获得广泛应用。

例如多雷达系统盲信号分离, 多传感器系统信号重构等。

7 模型传感器
模型传感器是用模型描述实际传感器特性和过程的传感器, 或定义为能建立模型的传感器。

模型是实际事物和过程( 简称对象) 的等效表示形式。

它可以是实物模型( 例如电路、网络模型) 、数学模型、数据模型或程序模型等。

传感器数学模型便于利用数学手段分析传感器性能和系统建模, 为优化设计提供基础。

由于计算机技术, 近似计算, 神经网络及信息处理技术的飞速发展, 使传感器建模理论和技术不断发展, 且在诸多科学和工程领域得到广泛应用。

8 网络传感器
网络传感器是配备网络接口的传感器。

网络接口用微处理器实现, 故也称为智能网络传感器。

这种传感器( 或执行器) 应符合IEEE1451 标准, 故也称为IEEE1451 传感器( 或执行器) 。

这种传感器可作为局域网( LAN ) 、城域网( MAN) 、广域网( WAN) 以及国际互联网Internet的终端, 可通过网络接口访问网络结点计算机、其他仪器和传感器等终端设备, 交换和共享数据。

这种传感器( 或执行器) 特别适合远程分布测量、监视、控制和维修等应用。

传感器厂家不需要构造支持特定网络协议的多种定制接口, 且传感器( 或执行器) 接口和网络接口之间也采用标准的有线和无线连接方法。

由于厂家生产的传感器( 或执行器) 的接口模块及其网络接口模块都是符合标准的配套件, 故传感器系统和网络都能实现即插即用。

9 生物传感器
生物传感器是配有生物敏感元件的传感器。

生物敏感元件由抗原抗体、酶、核酸、细胞、组织、微生物等活性生物物质或材料制成的元件, 它基于化学反应将被测物( 对象) 的参量转成一次非电物理量,然后利用一般物理传感器将一次非电信号转换成适合远传和便于后续加工的电信号。

2传感器的一般特性
如果同学在工作岗位上得到了一个设计任务，诸如：温度、流量、液位、颜色、风力、等测试设备研制或者执行某一项检测与控制任务。

那你一定想到要从能够完成这个任务的传感器选型开始，而且你一定会问清楚你所选择的的传感器工作电压是多少？接线方式如何？输出信号的什么类型？甚至你会直接询问商家是否有技术支持的能力。

那么，除了我们现在所想到的这些技术内容，传感器还有很多你可能不清楚的特性。

现在我们来熟悉一下。

2.1 传感器的静特性
传感器的静特性是指传感器在输入量的各个值处于稳定状态时的输出与输入关系，即当输入量是常量或变化快慢时，输出与输入的关系。

衡量传感器静态特性的主要技术指标有线性度、测量范围和量程、重复性、迟滞、灵敏度等。

2.1.1测量范围和量程：
传感器所能测量的最大被测量(即输入量)的数值称为测量上限，最小的被测量则称为测量下限，而用测量下限和测量上限表示的测量区间，则称为测量范围，简称范围。

测量上限和测量下限的代数差为量程。

即：量程=测量上限-测量下限。

大家观察一下体温计不难理解这个概念。

2.1.2线性度：
在从事电子产品、系统设计或测试过程中，我们非常希望被测量的物理量在检测输出信号的时候，最好能够是线性关系。

比如：一个随着温度改变而改变电阻值的传感器，温度变量与电阻变量之间是一个直线方程的关系，那么当我们读到电阻值得时候就可以判断温度的大小。

但是，传感器的输出输入关系或多或少地存在非线性问题。

当非线性不太大时，总是采用直线拟合的办法来线性化。

直线拟合的知识我们在课程中会给大家介绍。

在不考虑迟滞、蠕变等因素的情况下，其静态特性可用下列多项式代数方程来表示：
（1-1）
在采用直线拟合线性化时，输出输入的校正曲线与其拟合直线之间的最大偏差，就称为非线性误差或线性度，通常用相对误差来表示，即
（1-2）
由此可见，非线性误差的大小是以一定的拟合直线为基准直线而得出来的。

拟合直线不同，非线性误差也不同。

所以，选择拟合直线的主要出发点，应是获得最小的非线
性误差。

另外，还应考虑使用是否方便，计算是否简便。

2.1.3迟滞：
传感器在正(输入量增大)反(输入量减小)行程中输出输入曲线不重合称为迟滞。

迟滞特性如图2-3所示，它一般是由实验方法测得。

迟滞误差一般以正反行程中输出的最大偏差量满量程输出之比的百分数表示，即：
图1-1 传感器的迟滞特性
（1-3）
迟滞的影响因素包括传感器机械结构中的摩擦、游隙和结构材料受力变形的滞后现象等。

2.1.4重复性：
图1-2 传感器的重复性特性
重复性是指传感器在输入按同一方向作全量程连续多次变动时所得的特性曲线不一致的程度。

图2-4所示为实际输出的校正曲线的重复特性，正行程的最大重复性
偏差为，反行程的最大重复性偏差为。

重复性误差取这两个最大偏差
之中较大者为，与满量程输出之比的百分数表示，即
（1-4）
重复性误差也常用绝对误差表示。

2.1.5灵敏度与灵敏度误差：
传感器输出的变化量与引起此变化量的输入变化量x 之比即为其静态灵敏度，其表达式为：
（1-5）
由此可见，传感器校准曲线的斜率就是其灵敏度。

线性传感器，其特性的斜率处处相同，灵敏度k是一常数。

以拟合直线作为其特性的传感器，也认为其灵敏度为一常数，与输入量的大小无关。

由于某种原因，会引起灵敏度变化，产生灵敏度误差。

灵敏度误差γS用相对误差表示，即
（1-6）
2.1.6分辨力与阈值：
分辨力是指传感器在规定测量范围内所能检测出被测输入量的最小变化值。

有时对该值用相对满量程输入值之百分数表示，则称为分辨率。

阈值是使传感器的输出端产生可测变化量的最小被测输入量值，即零点附近的分辨力。

2.1.7稳定性：
稳定性又称长期稳定性，即传感器在长时间内保持其原性能的能力。

稳定性一般以室温条件下经过规定时间间隔后，传感器的输出与起始标定时的输出之间的差异来表示，有时也用标定的有效期来表示。

2.1.8漂移：
漂移是指在一定时间间隔内，传感器的输出存在着与被测输入量无关的、不需要的变化。

漂移常包括零点漂移和灵敏度漂移。

零点漂移或灵敏度漂移又可分为时间漂移和温度漂移，又称时漂和温漂。

时漂是指在规定的条件下，零点或灵敏度随时间有缓慢的变化；温漂是指由周围温度变化所
引起的零点或灵敏度的变化。

2.1.9静态误差(精度)：
静态误差是指传感器在其全量程内任一点的输出值与其理论输出值的偏离程度。

静态误差的求取方法如下：把全部校准数据与拟合直线上对应值的残差，看成是随机分布，求出其标准偏差，即
（1-7）
取2σ或3σ值即为传感器的静态误差。

静态误差也可用相对误差表示：即
（1-8）
静态误差是一项综合性指标，它基本上包含了前面叙述的非线性误差、迟滞误差、重复性误差等。

所以也可以把这几个单项误差综合而得，即
（1-9）。