传感器技术 教学课件 作者 陈建元 第九章 智能传感器1.ppt

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1、新型传感器技术第九章智能传感器9.1智能传感器概述9.2智能传感器的构成、功能与特点9.3智能传感器的实现途径9.4典型智能传感器简介9.1智能传感器概述智能传感器（Intelligentsensor）最初是由美国宇航局在1978年开发出来的。智能传感器是指具有信息检测、处理、记忆、逻辑思维和判断功能的新型传感器。它不仅具有传统传感器的各种功能,而且还具有数据处理、故障诊断、非线性处理、自校正、自调整以及人机通讯等多种功能。它是微电子技术、微型电子计算机技术与检测技术相结合的产物。早期的智能传感器是将传感器的输出信号经处理和转化后由接口送到微处理机进行运算处理。80年代智能传感器主要以微

2、处理器为核心,把传感器信号调节电路、微电子计算机存贮器及接口电路集成到一块芯片上,使传感器具有一定的人工智能。90年代智能化测量技术进一步提高,使传感器实现了微型化、结构一体化、阵列式、数字式,使用方便和操作简单。同时具有自诊断功能、记忆与信息处理功能、数据存贮功能、多参量测量功能、联网通信功能、逻辑思维以及判断功能。智能化传感器是传感器技术未来发展的主要方向。9.2智能传感器的结构、功能与特点智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成的，它充分利用微处理器的计算和存储能力，对传感器的数据进行处理，并对它的内部行为进行调节。图9.1是智能传感器的原理框图，它主要包括传感器、信号调理电路和

3、微处理器。微处理器是智能传感器的核心，它不但可以对传感器测量的数据进行计算、存储、还可以通过反馈回路对传感器进行调节。由于微处理器充分发挥各种软件的功能，可以完成硬件难以完成的任务，从而能有效降低制造工艺难度，提高传感器性能，降低成本。智能传感器的信号感知器件往往由主传感器和辅助传感器两种微处理器单元对传感器输出的微弱信号进行放大、处理、存储和与计算机通信。图9.1智能传感器原理框图敏感单元智能处理单元智能传感器的实现结构非集成化实现非集成化智能传感器是将传统的经典传感器即采用非集成化工艺制作的传感器，仅具有获取信号的功能、信号调理电路、带数字总线接口的微处理器组合为整体而构成的一个智能

4、传感器系统。其框图如下：集成化实现这种智能化传感器系统是采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术，利用硅作为基本材料来制作敏感元件、信号调理电路、微处理器单元，并把它们集成在一块芯片上而构成，故又可称为集成智能传感器其外形如图所示。而且敏感元件容易构成阵列，配合相应图像处理软件,可以实现图形成像且构成多维图像传感器。这时的智能传感器就达到了它的最高级形式。混合实现根据需要与可能，将系统各个集成化环节，如敏感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总线接口，以不同的组合方式集成在两块或三块芯片上，并装在一个外壳里。如图所示。集成化敏感单元包括弹性敏感元件及变换器。信号调理电路包括多路开关、

5、放大器、基准、模/数转换器（ADC）等。微处理器单元包括数字存储器，微处理器、数模转换器（DAC）等。图（a）中，三块集成化芯片封装在一个外壳里；图（b）、（c）、（d）中，两块集成化芯片封装在一个外壳里。图（a）（c）中的智能信号调理电路，具有部分智能化功能，如自校零、自动进行温度补偿，这是因为这种电路带有零点校正电路和温度补偿电路才获得了这种简单的智能化功能。智能传感器的功能具有自动调零、自校准、自标定功能具有逻辑判断和信息处理能力。具有自诊断功能。具有组态功能，使用灵活。具有存储和记忆功能，能随时存取数据。具有双向通信功能。由于智能传感器实现了微型化、结构一体化、阵列式、数字式。所

6、以它除了具有传统传感器的功能外，还具有一些高级功能。智能传感器具有以下特点测量范围很宽，并具有很强的过载能力高信噪比、高分辨率、高精度高信噪比与高分辨率自适应性强性价比高超小型化、微型化低功耗与传统传感器相比，智能传感器具有传统传感器所不具有的优点9.3智能传感器的实现途径智能传感器的“智能”主要体现在强大的信息处理功能上。在技术上有以下一些途径来实现。在先进的传感器中至少综合了其中两种趋势，往往同时体现了几种趋势采用新的检测原理和结构实现信息处理的智能化采用新的检测原理，通过微机械精细加工工艺设计新型结构，使之能真实地反映被测对象的完整信息，这也是传感器智能化的重要技术途径之一。集成化

7、集成智能传感器是利用集成电路工艺和微机械技术将传感器敏感元件与功能强大的电子线路集成在一个芯片上。软件化传感器与微处理器相结合的智能传感器，利用计算机软件编程的优势，实现对测量数据的信息处理功能主要包括以下两方面：运用软件计算实现非线性校正、自补偿、自校准等，提高传感器的精度、重复性等。用软件实现信号滤波,如快速傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换等技术,简化硬件、提高信噪比、改善传感器动态特性；运用人工智能、神经网络、模糊理论等，