传感器原理及应用-第2章2解读.ppt

* 精密度(precision)：用同样的方法与设备对同一未知量进行多次检测时，测量值之间差异的大小。差异小的测量称为精密测量，即精密度高，反之，精密度低 准确度(veracity)：在同样条件下，进行无数次测量时平均值与真值的偏差大小。偏差小的测量为准确测量，即准确度高。 动态测量过程中因为传感器本身固有特性或者输入信号的形式变化，导致输出信号与输入信号不具有完全相同的时间函数，也就是说传感器的输出不能在输入信号变化时立即产生相应反应，这种输出与输入直接的差异就是动态误差。 当热电偶迅速插入被测介质中，对于温度传感器来说，其输入量(被测介质温度)发生阶跃变化，从T0马上跃变为T，传感器感受这个输入的变化并作出响应，输出也要发生变化，是跃变吗？理想线性情况下是的。但裸露的热电偶这个传感器不是按照理想线性的数学模型工作的，而是按照一阶微分方程工作，是一个惯性环节，存在一个惯性时间。热电偶因为自身具有一定的体积和质量（容量），在进行测温的过程中，被测介质的热量经过热传导传输给热电偶并最终达到热平衡，两者此时的温度相同以此来获取被测温度数据。热传导达到热平衡的过程是因为热敏元件自身的热惯性所以存在一个过渡过程，可见热电偶测温过程不是一个理想的阶跃变化过程。 * 研究传感器的动态特性主要的工作就是从测量误差角度分析产生动态误差的原因以及改善其特性。 * y—输出量； x—输入量； t—时间；a0， a1，… ，an—常系数； b0， b1，… ，bm—常系数 ;输出量对时间t的n阶导数 输入量对时间t的m阶导数 研究传感器动态特性时，常用常系数微分方程来描述其数学模型，要知道动态测量系统输入和输出之间的关系，会通过求解微分方程得到系列动态性能指标来进行系统性能的描述。但是高阶常系数微分方程一般比较难以求解，因此在动态特性描述中会引入传递函数（输出及输入函数拉氏变换之比）和频率响应函数（输出和输入拉氏变换函数的傅里叶变换），将性能分析过程从时域过渡到复频域，主要目的是要把复杂的微分方程求解变换为复频域多项式方程求解，降低方程求解难度。如此，在描述系统动态特性时会用频率响应的主要特征量来直接估计，如一阶环节的时间常数和频率响应的截止频率等，这些量可以来描述传感器动态响应速度的快慢及带宽。 输出能按比例再现幅值，波形不失真无相位差。 从时域到复频域的变换，引入传递函数和频响函数， 传感器对不同频率成分的正弦输入信号的响应特性，称为频率响应特性。一个传感器输入端有正弦信号作用时，其输出响应仍然是同频率的正弦信号， 只是与输入端正弦信号的幅值和相位不同。频率响应法是从传感器的频率特性出发研究传感器的输出与输入的幅值比和两者相位差的变化。 频率响应:在初始条件为零时，输出的傅里叶变换与输入的傅里叶变换之比，是传递函数的一个特例。 根据频率响应的特征量来直接估计比例和一阶系统过渡过程的性能。频率响应的主要特征量有：增益裕量和相角裕量、谐振峰值和谐振频率、带宽和截止频率 频率响应指的是输出随不同频率成分的正弦输入信号的响应特性，用幅频特性和相频特性曲线来描述不同频率下系统的过渡过程。 除了用时间常数τ表示传感器的动态特性外， 在频率响应中也用截止频率来描述传感器的动态特性。所谓截止频率，是指幅值比下降到零频率幅值比的根号二分之一倍时所对应的频率，截止频率反映传感器的响应速度，截止频率越高，传感器的响应越快。 对一阶传感器, 其截止频率为1/τ。 带宽：τ越小，截止频率越高，频带越宽。（截止频率） 通频带ω0.707：传感器在对数幅频特性曲线上幅值衰减3dB时所对应的频率范围。传感器在较宽的频带测出输入幅值的能力。⑥ 跟随角Φ0.707: 当ω=ω0.707时，对应于相频特性上的相角，即为跟随角。输出跟随输入相位变化的能力，波形基本不失真跟随？？ 系统响应速度怎么看？ 拉氏变换是将时间函数f(t)变换为复变函数F(s)，对一个实变量函数作拉普拉斯变换，并在复数域中作各种运算，再将运算结果作拉普拉斯反变换来求得实数域中的相应结果，往往比直接在实数域中求出同样的结果在计算上容易得多。拉普拉斯变换的这种运算步骤对于求解线性微分方程尤为有效，它可把微分方程化为容易求解的代数方程来处理， 时域(t)变量t是实数，复频域F(s)变量s是复数。变量s又称“复频率”。拉氏变换建立了时域与复频域(s域）之间的联系。 s=jw，当中的j是复数单位，所以使用的是复频域。通俗的解释方法是，因为系统中有电感X=jwL、电容X=1/jwC，物理意义是，系统H(s)对不同的频率分量有不同的衰减，即这种衰减是发生在频域的，所以为了与时域区别，引入复数的运算。但是在复频域计算的形式仍然满足欧姆定理、KCL、KVL、叠加法。 一阶传感器存在惯性， 它的输