传感器与检测技术 教学课件 作者 朱自勤 主编 第2章　传感器的基本知识.ppt

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1、传感器与检测技术主编朱自勤第2章　传感器的基本知识2.1　传感器的组成与分类2.1.1　传感器的定义2.1.2　传感器的组成2.1.3　传感器的分类2.1.4　传感器的作用与地位2.2　传感器的基本特性2.3　弹性敏感元件2.3.1　应力与应变2.3.2　弹性元件的特性2.3.3　弹性敏感元件的材料2.3.4　弹性元件的类型2.1.1　传感器的定义广义地说，传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。国际电工委员会(InternationalElectrotechnicalCommittee)的定义为：“传感器是测量系统中的一种前置部件，它将

2、输入变量转换成可供测量的信号。”Gopel等的说法是：“传感器是包括承载体和电路连接的敏感元件”，而“传感器系统则是组合有某种信息处理能力的传感器”。总之，传感器是能感受规定的被测量并按照一定规律转换成可用输出信号的器件或装置。有些国家和有些学科领域将传感器称为变换器、检测器或探测器等。传感器输出信号有很多形式，如电压、电流、频率和脉冲等，输出信号的形式由传感器的原理确定。2.1　传感器的组成与分类2.1.2　传感器的组成通常，传感器由敏感元件、转换元件及测量电路组成。其中，敏感元件是指传感器中直接感受被测量的部分；转换元件是指传感器能将敏感元件的输出转

3、换为适于传输和测量的电信号部分；测量电路是将传感器输出的电参量转换成电能量。应该说明，并不是所有的传感器都能明显区分敏感元件与转换元件两个部分，而是二者合为一体。例如，半导体、气体和湿度传感器等都是将其感受的被测量直接转换为电信号，没有中间转换环节。但是由于传感器输出信号一般都很微弱，需要有信号调节与转换电路将其放大或变换为容易传输、处理、记录和显示的形式。随着半导体器件与集成技术在传感器中的应用，传感器的信号调节与转换可以安装在传感器的壳体里或与敏感元件一起集成在同一芯片上。因此，信号调节与转换电路及其所需电源都应作为传感器的组成部分，如图21所示。2

4、.1.3　传感器的分类传感器的种类繁多，不胜枚举。传感器分类方法很多，常见的分类方法见表21。表2-1　传感器的分类2.1.4　传感器的作用与地位人类社会已进入信息时代，人们的社会活动主要依靠对信息资源的开发及获取、传输与处理。传感器处于研究对象与检测系统的接口位置，即检测与控制系统之首。因此，传感器便成为感知、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，所以传感器的作用与地位就特别重要了。若将计算机比喻为人的大脑，那么传感器则可以比喻为人的感觉器官。就可以设想，没有功能正常而完美

5、的感觉器官，就不能迅速而准确地采集与转换欲获得的外界信息，纵有再好的大脑也无法发挥其应有的作用。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。2.2　传感器的基本特性1.线性度2.迟滞　传感器在正(输入量增大)反(输入量减小)行程中输出与输入曲线不重合时称为迟滞。3.重复性　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特性曲线不一致的程度。4.灵敏度与灵敏度误差5.分辨率与阈值　分辨率是指传感器能检测到的最小的输入增量。6.稳定性　稳定性是指传感器在长

6、时间工作情况下输出量发生的变化，有时称为长时间工作稳定性或零点漂移。7.静态误差　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。1.线性度图2-2　各种直线拟合方法a)理论拟合　b)过零旋转拟合　c)端点拟合　d)端点平移拟合2.　传感器在正(输入量增大)反(输入量减小)行程中输出与输入曲线不重合时称为迟滞。传感器在正(输入量增大)反(输入量减小)行程中输出与输入曲线不重合时称为迟滞。迟滞特性如图23所示。迟滞大小一般由实验方法测得，迟滞误差γH一般以满量程输出的百分数表示3.重复性重复性是指传感器在输入按同一方向作全量程连续

7、多次变动时所得特性曲线不一致的程度。3.重复性图2-3　迟滞特性3.重复性图2-4　重复特性4.灵敏度与灵敏度误差传感器输出的变化量Δy与引起该变化量的输入变化量Δx之比即为其静态灵敏度k，其表达式为k=〖SX(〗Δy[]Δx〖SX)〗〖JY〗(25)由此可见，传感器校准曲线的斜率就是其灵敏度，线性传感器其特性是斜率处处相同，灵敏度是一常数。以拟合直线作为其特性的传感器，也可以认为其灵敏度为一常数，与输入量的大小无关。由于种种原因，灵敏度k会发生变化，产生灵敏度误差。灵敏度误差用相对误差γs来表示，即γs=〖SX

8、(〗Δk[]k〖SX)〗×100%〖JY〗(