传感器的基本特性 课件 .pdf

1.2传感器的基本特性

在生产过程中，要求对各种各样的参数进行检测

和控制，这就要求传感器不仅能感受到非电量的变化，

并且不失真地变换成另一种非电量或电量输出，这些

取决于传感器的基本特性，即传感器的输入－输出特

性，它是由传感器的内部结构参数和性能参数相互作

用在外部的表现。

不同类型的传感器有不同的内部结构和性能参数，

这些内部参数决定了它们具有不同的外部特性。

传感器的输入（被测量）一般有两种形式：

①静态信号：输入信号不随时间变化或变化极其缓

慢；

②动态信号：输入信号随时间变化而变化。由于输

入信号的不同，传感器所呈现出来的输入—输出特

性也不同，因此存在静态和动态两种特性。具有良

好的静态和动态特性的传感器可以降低或抵消测量

过程中的误差。

下面介绍传感器的静态和动态的特性及传感器

的标定方法。

1.2.1传感器的静态特性

传感器的静态特性（StaticCharacteristics）

就是传感器在稳态信号作用下，它的输入与输出的关

系。静态特性主要包括线性度、灵敏度、分辨率、迟

滞性、重复性、漂移。

1．线性度

线性度（Linearity）是指传感器的输入与输出成

线性关系的程度。理想情况下，传感器的输入输出特

性应是线性的。可用式（1-1）表示。

ya=+ax（1-1）

01

y为输出量；

x为输入量；

a,a为常数

01

如果传感器的输入与输出成严格的线性比例关

系，这是非常理想的情况。而实际情况是，传感器

的静态输入与输出一般是一条曲线而非直线，可用

式（1-2）表示。

ya=+ax+ax2++axn（1-2）

012n

为输入量；a,a,a,,a为常数

y为输出量；x012n

式（1-2）中除了1次方项外，还出现了2次方项、3次

方项等高次方项，2次方以上项的出现，使得输出与

输入不是式（1-1）的线性比例关系了，而是一个非线

性关系。为了计算方便，常用一条拟合直线近似地代

表实际的特性曲线，线性度（非线性误差）就是这个

近似程度的一个性能指标。

将非线性曲线拟合（CurveFitting）成直线的方法

有多种，下面介绍几种方法。

（1）两点法

将零输入时的输出点和满量程时的输出点相连的

直线作为拟合直线，如图1-4所示。也就是零输入时传

xy

y时输出为，将

感器的输出为min，最大输入maxmax

(0,ymin)(xmax,ymax)这两点连成直线，作为传感器的近似

特性曲线。此方法十分简单，但一般来说非线性误

差较大。

图1-4零输入—满量程输出拟合

（2）最小二乘法拟合

将与特性曲线上各点偏差的平方和为最小的理论

直线作为拟合直线，此拟合直线称为最小二乘法拟合

直线（具体实现方法见第10章）。

（3）切线/割线拟合、过零旋转拟合、端点平移拟合

如果传感器的非线性项的方次不高，在输入量变

化范围不大的条件下，可以用切线或割线拟合、过零

旋转拟合、端点平移拟合等来近似地代表实际曲线的

一段，这就是传感器非线性化特性的线性化处理，如

图1-5所示。

图1-5几种非线性拟合

（4）分段拟合

由于计算机速度的提高，要求测量的精度提高，可

以采用上面介绍的