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传感器基础知识 1·1学习传感器技术的重要性 1·2传感器的组成与分类 1·3传感器的数学模型概述 1·4传感器的基本特性 1·5传感器的标定与校准 1·1学习传感器技术的重要性 传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。传感器是获取信息的主要途径与手段。没有传感器，现代化生产就失去了基础。 传感器是边缘学科开发的先驱。 传感器已渗透到诸如工业生产、宇宙开发、海洋探测、环境保护、资源调查、医学诊断、生物工程、甚至文物保护等等极其广泛的领域。从茫茫的太空到浩瀚的海洋，以至各种复杂的工程系统，几乎每一个现代化项目，都离不开各种各样的传感器。 没有传感器就没有现代科学技术”的观点已为全世界所公认。可见，传感器技术在发展经济、推动社会进步等方面起着重要作用。 1·2传感器的组成与分类 1·2·1传感器的定义 能够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。 ①传感器是测量装置，能完成检测任务； ②输入量是某一被测量，可能是物理量，也可能是化学量、生物量等； ③输出量是某种物理量，便于传输、转换、处理、显示等，可以是气、光、电物理量，主要是电物理量； ④输出输入有对应关系，且应有一定的精确程度。 传感器名称：发送器、传送器、变送器、检测器、探头 1·2传感器的组成与分类 1·2·2传感器的组成 1·2传感器的组成与分类 1·2·3传感器的分类 1、按传感器的工作机理，分为物理型、化学型、生物型等 2、按被测量分类有物理量传感器、化学量传感器和生物量传感器三大类 3、按敏感材料分类可分为半导体传感器、陶瓷传感器、光导纤维传感器、 高分子材料传感器、金属传感器等。 4、按能量的关系分类可分为有源传感器和无源传感器两大类，有源传感器一般将非电能量转换为电能量；无源传感器本身不是一个换能装置。 5、除了以上方法还有用途、学科、功能和输出信号的性质等分类的方法。 1·3传感器的数学模型概述 1·3·1静态模型 静态模型是指在输入静态信号（输入信号不随时间变化）的情况下，描述传感器输出与输入量间关系的一种函数；若不考虑其它因数则可用下列多项式表示： 1·3传感器的数学模型概述 1、微积分 大多数传感器都属于模拟系统，为准确建立传感器的动态数学模型，需忽略一些影响不大的因数，将传感器作为线性定常系统来考虑，则动态数学模型可以用线性常系数微分方程来表示，公式如下： 1·3传感器的数学模型概述 式中：s=δ+jw,δ＞0。对微分方程两边取拉氏变换，得： 1·4传感器的基本特性 1·4·1静态特性 1、线性度 在采用直线拟合线性化时，输出输入的校正曲线与其拟合曲线之间的最大偏差，就称为非线性误差或线性度 通常用相对误差γL表示： γL=±(ΔLmax/yFS)×100 ΔLmax一最大非线性误差； yFS—量程输出。 传感器的静态模型有三种特殊形式，它们所呈现的非线性程度如图所示： 1·4传感器的基本特性 (a)理想的线性特性： 可得： (b)仅有偶次非线性项： (c)仅有奇次非线性项： 2、灵敏度 在稳态下传感器输出的变化量△y与引起此变化量的输入变化量△x的比值即为其静态灵敏度。其表达式为 3．重复性 4．迟滞 1·5传感器的标定与校准 1·5·1传感器的标定 * * 传感器 原理与应用技术 班级：测控技术与仪器 学号：20、22、24、31 演讲者： 制作人：李杰、林灿坤 范志华、蓝启祥 返回 敏感元件 转换元件 基本转换电路 电量 被测量 辅助电源 敏感元件是直接感受被测量，并输出与被测量成确定关系的某一物理量的元件。 转换元件：敏感元件的输出就是它的输入，它把输入转换成电路参量。 基本转换电路：上述电路参数接入基本转换电路（简称转换电路），便可转换 成电量输出。 返回 y=a0+a1x+a2x2+a3x3+…+anxn 式中：y—输出量； x—输入量； a0—零点输出； a1—理论灵敏度； a2、a3、 … 、 an—非线性项系数 1·3·2动态模型 动态模型是指在输入动态信号的情况下，描述传感器输出玉输入量间关系的一种函数；通常称为响应特性。常采用微积分方程和传递函数等来描述。 式中： a0， a1，… ，an 和b0， b1，… ，bm 为传感器的结构参数，是常量。对于传感器，除b0不等于0外，一般取b1，… ，bm 。 用线性常系数微分方程来表示传感器的动态模型的优点是易于通过解微分方程分清暂态响应和稳态响应。 2、传递函数 为了方便