智能传感器及系统集成

❖ 4、存储功能使检测数据可以随时存取。
❖ 5、数据通信功能具有数据通信接口，能与计 算机直接联机，互相交换信息。
智能传感器具有的串行通信接口，既可以直接与计算 机进行数据通信，实现点对点的测控，也可以构成智 能传感器网络与计算机实现数据通信，实现点对多点 的分布式集散测控系统。避免了模拟信号的远距离传 输，提高了系统的可靠性。
❖ 二、智能传感器低功耗设计技术 ❖ 1、降低电源电压，压缩电路动态范围。 ❖ 2、控制大电流器件的工作时间。 ❖ 3、降低单片机的时钟频率。 ❖ 4、使用单片机的睡眠方式。
❖ 三、智能传感器的低功耗设实例 ❖ 1、智能湿度传感器的结构框图
调
节
湿度敏感元件
放 大
电
单 片 机
路
LCD显示器 控制键
智能传感器的功能特点
❖ 1、具有逻辑思维与判断、信息处理功能，可对 检测数值进行分析、修正和误差补偿，提高测量 精度。
❖ 2、具有自诊断、自校准功能，提高了可靠性。
❖ 3、组态功能可以实现多传感器多参数复合测 量，扩大了检测使用范围。
用户可以选择需要的组态。包括检测范围，可编程通/ 断延时，选组计数器，常开/常闭，分辨率选择等。可 使同一类型的传感器工作在最佳状态，并且能在不同 场合从事不同的工作。
通信接口
❖ 被测信号经调理放大电路处理，成为与 被测量成正比的0.001～4.99V直流电压 信号，送单片机A/D转换口。LCD显示器 可显示湿度测量值、智能湿度传感器的 工作状态（测量/通信）、超量程提示和 欠电报警。通信接口可以实现智能湿度 传感器与计算机之间的信息传输。
❖ 对于相对湿度小于50%RH的测量环境， 可选用芬兰VAISALA公司的HMP-35湿度 敏感元件，它在相对湿度60%RH以下
❖ 一、温度补偿 基本方法是：
1、将温度敏感元件与智能传感器的敏感元件集 成在一起，用于测量敏感元件的环境温度。
2、建立温度误差的数学模型，微处理器根据测 得的温度值和数学模型进行补偿。
3、查表法。
❖ 二、非线性校正
1、线ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ插值法
➢ 先用实验测出传感器的输入输出数据，利用一次函数进 行插值，用直线逼近传感器的特性曲线。
❖ 3、加权递推平均滤波
递推平均滤波法中所有采样值的权系数相同，在结果 中所占的比例相等，这会对时变信号引起滞后。为增 加新采样数据在递推滤波中的比重，提高传感器对当 前干扰的抑制能力，可以采用加权递推平均滤波算法， 对不同时刻的数据加不同的权重，通常越接近现时刻 的数据，权重取得越大。N 项加权递推平均滤波算法 为
❖ 6、自适应技术
➢ 可在条件变化的情况下，在一定范围内使自己的特 性自动适应这种变化。
➢ 通过采用自适应技术，智能传感器能补偿老化部件 引起的参数漂移，延长器件或装置的寿命。同时扩大 其工作领域，自动适应不同的环境条件。
➢ 自适应技术提高了传感器的重复性和准确度。
智能传感器中的软件
❖ 软件对传感器的测量过程进行管理和调 节，使之工作在最佳状态，并对传感器 数据进行各种处理，从而增强传感器功 能，提高性能指标。
❖ 智能传感器有集成式、混合式和模块式三种结构。
➢ 集成式：将若干个敏感元件与微处理器、信号处理 电路集成在同一硅片上。
➢ 混合式：将传感器和微处理器、信号处理电路 做在不同的芯片上，这是目前的智能传感器的 主要形式。
➢ 模块式：将传感元件模块、微处理器模块、信 号调理电路模块等装配在同一个壳结构内。
智能传感器的结构与系统
智能传感器是一种带微处理器兼有检测、判断、 信息处理、信息记忆、逻辑思维等功能的传感 器。
❖ 其特点是：
1、易于线性化。 2、自动修正测量数据减少环境因素引起的误差。
3、具有抑制漂移的能力。
4、其跟踪滤波功能可以去除噪声、提高信噪比 从而提高传感器的可靠性。
5、用软件解决硬件难以解决的问题，完成数据 计算与数据处理工作。
✓ 自诊断就是对敏感元件及整个传感器各部件的 状态进行自检，检查传感器的各个部分是否正 常，并诊断发生故障的部件，以保证传感器正 常工作。
❖ 六、数字调零
用软件实现偏差调零。
智能传感器的低功耗设计
❖ 一、设计原则 ❖ 1、选用低功耗的敏感元件。 ❖ 2、简化硬件电路和传感器功能。 ❖ 3、设计低功耗电路，采用低功耗器件。 ❖ 4、单电源、低电压供电。
❖ 3、查表法
❖ 通过计算或实验得到检测值和被检测值的关系， 然后按一定规律把数据排成表格，存入内存单 元。微处理器根据检测的大小查表。
❖ 三、数字滤波
❖ 1、算术平均滤波
计算连续N个点的采样值的算术平均值作为滤 波器的输出.
2、递推平均滤波
递推平均滤波只需进行一次测量就能得到平均值，它把 N个数据看作一个队列，每次测量得到的新数据存在 队尾，而扔掉原来队首的一个数据，这样在队列中始 终有N个“新”数据，然后计算队列中数据的平均值 作为滤波结果。每进行一次这样的测量，就可立即计 算出一个新的平均值。
➢ 如果传感器的特性曲率大，可以将该曲线分段插值，把 每段曲线用直线近似，即用折线逼近整个曲线。这样可以 按分段线性关系求出输入值所对应的输出值。一般情况下 只要分段合理，插值点数得当就可获得良好的线性度和精 度。
❖ 2、二次曲线插值法
❖ 用抛物线代替原来的曲线，先求出传感器特性 曲线的反函数，并根据精度要求对曲线进行分 段，然后利用二次函数进行插值，用二次函数 逼近。
❖ 四、标度变换
如果传感器的输入输出之间具有函数关系，可 直接用解析式进行标度变换。如果没有，采用 多项式插值法进行标度变换。
❖ 五、自动校正和自诊断
✓ 自动校正是校正传感器的零位和满量程误差。 传感器分别输入零点标准值和满度标准值，通 过测量传感器的输出，得到智能传感器的校正 方程。测量时软件系统根据校正方程，对传感 器的零位误差、增益误差等进行校正。从而大 大提高测量准确度和可靠性。
❖ 智能传感器主要由敏感元件、微处理器 及相关电路组成。
❖ 智能传感器的原理框图如下
传
信
输
微
通
感
号
入
处
讯
元
调
接
理
接
件
理
口
器
口
微处理器是智能传感器的智能核心，承担了数据收集、数据 存储、数据处理、系统校准、系统补偿等大量硬件难以完成 的工作，从而大大降低了传感器的制造难度，提高了传感器 的性能，降低了成本，提高了传感器的可靠性。