传感器的动态特性与静态特性 第二章

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1、传感器原理与应用第二章传感器的一般特性分析与标定第一节传感器的静态特性第二节传感器的动态特性第三节传感器的无失真测试条件第四节传感器的标定传感器的一般特性分析与标定在生产过程和科学实验中,要对各种各样的参数进行检测和控制,就要求传感器能感受被测非电量的变化并将其不失真地变换成相应的电量,这取决于传感器的基本特性,即输出—输入特性。传感器的一般特性分析与标定传感器的输出-输入特性是与其内部结构参数有关的外部特性。传感器所测量的物理量基本上有两种形式：一个高精度的传感器必须有良好的静态特性和动态特性

2、才能完成信号无失真的转换。2.1传感器的静态特性定义传感器的静态特性是指被测量的值处于稳定状态时的输出输入关系。只考虑传感器的静态特性时,输入量与输出量之间的关系式中不含有时间变量。尽管可用方程来描述输出输入关系，但衡量传感器静态特性的好坏是用一些指标。重要指标有线性度、灵敏度、迟滞和重复性等。2.1传感器的静态特性2.1.2描述传感器静态特性的主要指标2.1.1传感器的静态数学模型2.1.1传感器的静态数学模型传感器作为感受被测量信息的器件，希望它按照一定的规律输出有用信号，因此需要研究描述传

3、感器的方法，来表示其输入—输出关系及特性，以便用理论指导其设计、制造、校准与使用。描述传感器最有效的方法是传感器的数学模型。2.1.1传感器的静态数学模型在静态条件下，若不考虑迟滞及蠕变，则传感器的输出量y与输入量x的关系可由一代数方程表示，称为传感器的静态数学模型，即式中a0——无输入时的输出，即零位输出；a1——传感器的线性灵敏度；a2,a3,…,an——非线性项的待定常数。2.1.1传感器的静态数学模型设a0=0，即不考虑零位输出，则静态特性曲线过原点。一般可分为以下几种典型情况。1.理想

4、的线性特性当a2=a3=…=an=0时，静态特性曲线是一条直线，传感器的静态特性为2.1.1传感器的静态数学模型2.无奇次非线性项当a3=a5=…=0时，静态特性为因不具有对称性，线性范围较窄，所以传感器设计时一般很少采用这种特性。2.1.1传感器的静态数学模型3.无偶次非线性项当a2=a4=…=0时，静态特性为特性曲线关于原点对称，在原点附近有较宽的线性区。2.1.1传感器的静态数学模型4.一般情况特性曲线过原点，但不对称。这就是将两个传感器接成差动形式可拓宽线性范围的理论根据。2.1.2描述

5、传感器静态特性的主要指标借助实验方法确定传感器静态特性的过程称为静态校准。当满足静态标准条件的要求，且使用的仪器设备具有足够高的精度时，测得的校准特性即为传感器的静态特性。由校准数据可绘制成特性曲线，通过对校准数据或特性曲线的处理，可得到数学表达式形式的特性，及描述传感器静态特性的主要指标。2.1.2描述传感器静态特性的主要指标1.线性度传感器的校准曲线与选定的拟合直线的偏离程度称为传感器的线性度，又称非线性误差。yF.S.——传感器的满量程输出值（F.S.是fullscale的缩写）；Dyma

6、x——校准曲线与拟合直线的最大偏差。2.1.2描述传感器静态特性的主要指标选择拟合直线的方法（1）端点直线法，对应的线性度称端点线性度。简单直观，拟合精度较低。最大正、负偏差不相等。2.1.2描述传感器静态特性的主要指标（2）端点平移直线法，对应的线性度称独立线性度。最大正、负偏差相等。2.1.2描述传感器静态特性的主要指标(3)最小二乘拟合直线法设拟合直线方程为y=b+kx0yyixy=kx+bxI最小二乘拟合法若实际校准测试点有n个，则第i个校准数据与拟合直线上响应值之间的残差为Δi=yi-

7、(kxi+b)最小二乘法拟合直线的原理就是使为最小值，即2.1.2描述传感器静态特性的主要指标对k和b一阶偏导数等于零，求出b和k的表达式即得到k和b的表达式2.1.2描述传感器静态特性的主要指标将k和b代入拟合直线方程，即可得到拟合直线，然后求出残差的最大值Lmax即为非线性误差。这种方法拟合精度很高。2.1.2描述传感器静态特性的主要指标2.灵敏度灵敏度是指传感器在稳态工作情况下输出改变量与引起此变化的输入改变量之比。常用Sn表示灵敏度，其表达式为2.1.2描述传感器静态特性的主要指标对线性

8、传感器，可表示为一般希望测试系统的灵敏度在满量程范围内恒定，这样才便于读数。也希望灵敏度较高，因为S越大，同样的输入对应的输出越大。2.1.2描述传感器静态特性的主要指标3.迟滞（迟环）在相同工作条件下做全量程范围校准时，正行程（输入量由小到大）和反行程（输入量由大到小）所得输出输入特性曲线不重合。迟滞是由于磁性材料的磁化和材料受力变形，机械部分存在（轴承）间隙、摩擦、（紧固件）松动、材料内摩擦、积尘等造成的。2.1.2描述传感器静态特性的主要指标4.重复性重复性是指传感器在输入量按同一方向作全