传感器与检测技术.ppt

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1、《传感器与检测技术》V主讲吴光杰重庆三峡学院传感器与检测技术第一章传感器与检测技术基础第二章电阻式传感器第三章电感式传感器第四章电容式传感器第五章磁敏式传感器第六章压电式传感器第七章光电式传感器第八章热电式传感器第九章气、湿敏传感器第十章智能传感器第11章传感器的标定及传感器的正确选用第一章传感器与检测技术基础第一节传感器的组成与分类第二节传感器的作用与地位第三节传感器的数学模型第四节传感器的特性与技术指标第五节检测技术基础第六节测量误差及其处理方法第七节练习第一节传感器的组成与分类主要内容1、传感器的定义2、传感器的组成3、传感器的分类传感器的定义传感器是能感受规定的被测量并按照一定规律转

2、换成可用输出信号的器件或装置。V传感器的组成用方块图表示，如图1-1所示敏感元件转换元件信号转换调节电路辅助电源图1-1传感器组成方块图传感器的分类分类方法传感器种类按输入量分类位移传感器、速度传感器、温度传感器、压力传感器等按工作原理分类应变式、电容式、电感式、压电式、热电式等按能量关系分类能量转换型传感器能量控制型传感器按输出信号分类模拟式传感器数字式传感器第二节传感器的作用与地位传感器处于研究对象与测试系统的接口位置,即检测与控制系统之首。因此，传感器成为感知、获取与检测信息的窗口，一切科学研究与自动化生产过程要获取的信息，都要通过传感器获取并通过它转换为容易传输与处理的电信号。所以传

3、感器的作用与地位就特别重要了。科学技术越发达，自动化程度越高，对传感器的依赖性就越大。所以，20世纪80年代以来，世界各国都将传感器技术列为重点发展的高技术，备受重视。第三节传感器的数学模型主要内容1、传感器的静态数学模型2、传感器的动态数学模型静态数学模型一般可用n次多项式来表示：yaaxax2...axn（1-1）012n式中x为输入量；y为输出量；a0为零输入时的输出，也叫零位输出；a1为传感器线性项系数，也称线性灵敏度，常用K或S表示；a2,a3,…,an为非线性项系数，其数值由具体传感器的性质决定。静态数学模型传感器静态数学模型有用的三种特殊形式：1、理想的线性特性：y

4、ax(1-2)12、仅有偶次非线性项：yaxax2ax4...ax2nn=1,2…(1-3)1242n3、仅有奇次非线性项：352n1ya1xa3xa5x...a2n1xn=1,2…(1-4)动态数学模型一般采用微分方程和传递函数描述。1.微分方程：nn1dydydyaaaaynnn1n110dtdtdtmm1dxdxdxbbbbxmmn1m110（1-5）dtdtdt式中：x(t)为输入量，y(t)为输出量，an，an-1，…a0；bm，bm-1，…，b0分别为与传感器结构有关的常数。动态数学模型2.传递函数系统的传递函数是在线性常

5、系数系统中，当初始条件为零时，系统输出量的拉氏变换Y(s)与输入量的拉氏变换X(s)之比，用G(s)表示为：mm1Y(s)bsbsbsbmm110G(s)（1-6）nn1X(s)asasasann110第四节传感器的特性与技术指标主要内容1、传感器的静态特性2、传感器的动态特性传感器的静态特性主要内容1、线性度最小二乘法2、迟滞3、重复性4、灵敏度与灵敏度误差5、分辨率6、稳定性7、漂移线性度线性度是传感器输出量与输入量之间的实际关系曲线偏离拟合直线的程度，又称非线性误差。Lmax100%Ly（1-7）FS式中Lmax——非线性最大误差；yFS——

6、满量程输出。各种直线拟合方法如图1-2。图1-2各种直线拟合方法最小二乘法其中最小二乘法的精度最高。最小二乘法在误差理论中的含义是：在具有等精度的多次测量中求最可靠值时，是当各测量值的残值的残差平方和为最小时，所求得的值，也就是说，把所有校准点数据都标在坐标图上，用最小二乘法拟合的直线，其校准点与对应的拟合直线上的点之间的残差平方和为最小。设拟合直线方程为ykxb(1-8)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相应值之间的残差为y(kxb)iiii(1-9)最小二乘法n2最小二乘法拟合直线的原理就是使i为最小值，也i1n就是使2对k和b的一阶偏导数为零，即

7、ii12i2(ykixbi)(xi)0(1-10)k2i2(ykixbi)(1)0(1-11)b最小二乘法从而求得k和b的表达式为nxiyixiyi（1-12）k22nxi(xi)2xiyixiyib（1-13）22nxi(xi)在获得k和b的值之后，代入1-8式即可求得拟合直线，然后按式1-7求得误差的最大值即为非线性误差。迟滞传感