第1章 传感器的基本知识(ppt).ppt

principle & application of sensors,传感器原理及应用,出版：北京大学,主编：赵 燕,第1章 传感器的基本知识 第2章 电阻应变式传感器 第3章 电感式传感器 第4章 电容式传感器 第5章 压电式传感器 第6章 磁电式传感器 第7章 热电式传感器 第8章 光电式传感器 第12章 传感器的标定,授课目录,课程主要内容： 传感器的基本概念及其基本特性（静态、动态特性）； 各类传感器的转换原理；特性分析及其设计方法；测量电路；典型应用； 传感器的标定和校准方法； 实验。 课程特点：涉及面广、理论性、实践性 考核方法： 平时15%+实验10%+期中考试15 %+期末考试60%,参考书：,传感器与传感器技术 何道清 编 科学出版社 传感器原理设计与应用4版 刘迎春 叶湘滨 国防科大 传感器与自动检测技术余成波 高等教育出版社 传感器与检测技术陈杰高等教育出版社,第一章 传感器的基本知识,【教学目标】 通过本章的学习，掌握传感器的基本概念、基本特性、技术指标和选用原则等，了解传感器的发展动向及其实际应用。 【教学要求】 掌握传感器的定义组成和分类；掌握传感器的静态和动态特性。了解传感器的技术性能指标、选用方法、改善性能的途径；了解传感器的发展动向。,1.1 传感器的基本概念,什么是传感器(transducer/sensor)？,最原始、最天然的传感器就是生物体的感觉器官，比如：人体的五官和皮肤。人类想要获得更为丰富的信息，人的五官感知能力就非常有限了，传感器成为获取自然界领域中信息的主要途径与手段，是获取信息的的关键部件。它与通信技术和计算机技术构成了信息技术的三大支柱。,传感器技术（信息采集）-人的感觉器官 通信技术（信息传输 ）-人的神经系统 计算机技术（信息处理）-人的大脑,“电五官”,传感器技术是一项与现代技术密切相关的尖端技术。各种先进的设备和系统都肯定有传感器，一项工程设计中传感器应用的数量和水平直接标志着其技术先进的程度。例如，“阿波罗”运载火箭采用的传感器达2077个；宇宙飞船部分的传感器达1218个。 传感器技术广泛用于工业自动化、军事国防和以宇宙开发为代表的尖端科学与工程等领域。同时，与人们生活密切相关的生物工程、医疗卫生、环境保护、安全防范、家用电器等方面的传感器已层出不穷,并在日新月异地发展着。,武汉长江二桥的安全检测系统,化工工艺需要的检测仪表种类繁多，大型的石油化工厂大约需要6千台传感器和检测仪表。如温度、压力、流量、液位等检测仪表，还有许多与产品质量相关的参数测量如浓度、酸度、湿度、密度、浊度、热值以及各种混合气体组分等检测仪表。,煤矿安全生产一直是我国煤炭业的突出问题，矿井通风与安全检测仪器仪表尤为重要。,多参数通风检测仪,矿用精密数字气压计,传感器技术的进步使医学检测仪器不断出新，为诊病、治病提供先进的手段。,如人体的体温、血压、心脑电波及肿瘤等的准确诊断都需要借助各种传感器来完成。,一部现代汽车需要90多只传感器,智能家居系统,环境监测,日常生活中的电冰箱、洗衣机、电饭煲、微波炉、电热水器、复印机、音像设备、空调器、照相机、报警器等家用电器都安装了传感器，一台复印机需要20多只传感器。另外，大众的居住房屋、生活环境、交通工具等更是需要检测技术的支持。,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。（国标gb76652005）,（1）输入量可以是被测物理量、化学量、生物量,传感器定义有下述含义：,（2）传感器的输出量是某种物理量，一般为便于传输、转换、处理、显示的电量（电压、电流、。）,（3）传感器的输出输入有对应关系，且应有一定精确度,1.1.1 传感器的定义与分类,例如：体温表、差压变送器、压力表、高温计等,电容式 差压变送器,红外高温计,压力表,2. 传感器的组成,传感器一般由敏感元件、转换元件、信号转换电路三部分组成，组成框图见图:,被测量（物理量、化学量、生物量等）,电量（便于传输、转换、处理、显示）,敏感元件在传感器中直接感受被测量，并转换成与被测量有确定关系、更易于转换的非电量。,转换元件：以敏感元件的输出为输入，把输入转换成电路参数（如电阻r，电感l，电容c）或电流、电压等电量。,信号转换电路：将转换元件输出的电路参数接入信号转换电路并将其转换成易于处理的电压、电流或频率量。,敏感元件时传感器的核心元件，不可或缺,1-弹簧管; 2-电位器;3电刷；4齿条、齿轮副,压力,弹簧管压力传感器的外形及内部结构,1.1.2 传感器的分类,传感器种类繁多，目前常用的分类方法有两种： （1）面向使用的分类方法，即按被测量来分，如表1-1所列 （2）面向研发的分类方法，以工作机理、构成原理或能量关系分，表1-2按工作原理分,本书介绍的常用传感器就是按其工作原理进行分类的。,传感器的分类,1.1.3 传感器的物理定律,（1）守恒定律（能量、动量、电荷量等守恒定律）,（2）场的定律（电磁场的感应定律等）,（3）物质定律（如压阻定律、磁阻定律等）,（4）统计法则,传感器的工作机理是基于各种物理的、化学的和生物的效应，并受相应的定律和法则所支配。本课程主要论述物理型传感器，其依据的基本定律和法则有以下4类：,定义：传感器的输出与输入之间的关系特性，就是传感器的基本特性。,1.2 传感器的基本特性,例1-1求出玻璃液体拄式温度计的基本特性表达式。,如以ti表示输入，即被测温度 以to表示输出，即示值温度 热平衡方程为：,解：,表明温度计的输出与输入关系是一阶微分关系，是基本特性的数学表达式，也是数学模型,传感器的不同外部特性是由其内部物理结构的不同决定的。传感器基本特性的研究目的是从传感器“外部”特性入手，从测量误差的角度分析输入和输出之间的量能关系，得出传感器基本特性的指标与内因（物理结构参数）之间的关系，提出改进意见并指导传感器设计、制造和使用。,动态特性：当被测量随时间变化很快（常称动态信号）时，表现出的输出-输入关系称为动态特性。,一个高精度的理想传感器必须有良好的静态特性和动态特性，才能完成信号无失真的转换。,传感器输出与输入关系可用微分方程来描述。理论上，将微分方程中的一阶及以上的微分项取为零时，即得到静态特性。因此，传感器的静态特性只是动态特性的一个特例。,分类：基本特性分为静态特性和动态特性。,静态特性：当被测量不随时间变化或随时间变化很缓慢（常称为静态信号）时，表现出的输出-输入关系称为静态特性。,1.2.1传感器的静态特性,在输入量（被测量）处于稳定状态（常量，或变化极慢的量）时传感器的输入/输出关系称为静态特性。静态特性的数学描述就是传感器的静态模型。,式中，y输出量；x输入量； a0零位输出；a1传感器的线性灵敏度，常用k或s表示；a2，a3，an非线性项的待定常数。,理想状态： y=a1x,实际状态：,-线性,-非线性,具有线性输出输入关系的优点： 可大大简化传感器的理论分析和设计计算； 传感器的标定、数据处理很方便； 仪表刻度盘可均匀刻度，制作、安装、调试容易； 避免了非线性补偿环节。,传感器的静态特性的获取： 传感器的静态特性是在静态标准条件下通过校准（标定）获得的。 传感器的静态特性是在静态标准条件下，利用一定精度等级的校准设备，对传感器进行反复循环测试，得到的输出输入数据，一般用表格列出或画成曲线，就是传感器的静态特性。如下表：,校准数据表,线性度:(linearity),传感器输入-输出曲线与拟合直线的偏离程度,输出值与理想直线的最大偏差值,理论满量程输出值,拟合直线：,衡量输出-输入关系的线性程度，亦称非线性误差,定义:,表达:,用直线来近似地代表实际曲线,利用测量数据，通过计算获得,2、衡量静态特性的主要指标,在使用非线性特性的传感器时，在测量误差容许的条件下，用切线或割线等直线来近似地代表实际曲线的一段，这种方法称为传感器非线性特性的“线性化” (linearization)，这条直线称为拟和直线。,非线性误差的大小是以一定的拟合直线为基准直线而得出来的。拟合直线不同，非线性误差也不同。所以，选择拟合直线的主要出发点，应是获得最小的非线性误差。另外，还应考虑使用是否方便，计算是否简便。,理论拟合；端点连线平移拟合；端点连线拟合； 过零旋转拟合；最小二乘拟合； 最小包容拟合,()理论直线法 ()端点连线法 ()端点连线平移法 (d) 最小二乘拟合法,常用获取拟合直线方法：,(d) 最小二乘法：,计算：有n个测量数据: (x1,y1), (x2,y2), , 残差：i = yi (a + b xi) 残差平方和最小：2i=min,(b) 端点连线法：,检测系统输入输出曲线的两端点连线,特点：,算法：,简单、方便，偏差大，与测量值有关,算法：,特点： 精度最高，计算较复杂,y=kx+b,(2)迟滞(hysteresis),0,y,x,hmax,yfs,迟滞特性,传感器在正(输入量增大)反（输入量减小）行程中输出输入曲线不重合称为迟滞。迟滞特性如图所示，它一般是由实验方法测得。迟滞误差一般以满量程输出的百分数表示,即,式中hmax正反行程间输出的最大差值。 迟滞误差的另一名称叫回程误差。回程误差常用绝对误差表示。检测回程误差时，可选择几个测试点。对应于每一输入信号，传感器正行程及反行程中输出信号差值的最大者即为回程误差。,(3) 重复性,定义：同一条件下，对同一被测量，同一方向，多次重复测量，不一致程度,重复性是检测系统最基本的技术指标，是其他各项指标的前提和保证,重复性误差：随机误差 标准差，大，则分散性大； 反之亦然,计算：,( repeatability ),（贝塞尔公式）,传感器输出曲线的斜率就是其灵敏度。 对线性特性的传感器，其特性曲线的斜率处处相同，灵敏度k是一常数。 对非线性传感器：灵敏度为变量,（4）灵敏度(sensitivity),k=y/x,传感器输出的变化量 y与引起该变化量的输入变化量 x之比即为其静态灵敏度，其表达式为,例：间隙式平板电容传感器,分辨力用绝对值表示,用与满量程的百分数表示时称为分辨率。在传感器输入零点附近的分辨力称为阈值。,(5)分辨力(resolution)与阈值(threshold),分辨力是指传感器能检测到的最小的输入增量。有些传感器,当输入量连续变化时,输出量只作阶梯变化,则分辨力就是输出量的每个“阶梯”所代表的输入量的大小。,(6)漂移(drift),漂移指在一定时间间隔内，传感器输出量存在着与被测输入量无关的、不需要的变化。漂移包括零点漂移与灵敏度漂移。 零点漂移或灵敏度漂移又可分为时间漂移(时漂)和温度漂移(温漂)。时漂是指在规定条件下，零点或灵敏度随时间的缓慢变化；温漂为周围温度变化引起的零点或灵敏度漂移。,例题：有一只压力传感器校准数据如下表所示，求其最小二乘拟合直线，及线性度,1.2.2 传感器的动态数学模型,动态特性：指传感器对随时间变化的输入信号的响应特性。 要求:传感器能无失真地再现被测信号随时间变化的波形。,【例】将处于环境温度中（0）的水银温度计快速地置于恒定30 的水中时，观测水银柱的变化可知，水银柱不是立即达到输入信号的量值，而是经过了一定的时间延迟t0。,研究目的：主要是从误差角度分析产生动态误差的原因以及改善措施。,上例中产生动态误差的原因是水银介质有一定的热容量，热容量所决定的性能称热惯性，这是这个传感器固有的，它决定了温度计测快速温度变化时会产生动态误差。,动态误差包括两部分：一是稳态误差、一是过渡状态中的误差。,频域：频率响应法(periodic inputs) 输入信号：正弦周期信号(sinusoidal signal) 指标： 频带宽度,研究传感器动态特性的方法及其指标,时域：瞬态响应法（transient inputs） 输入信号：阶跃函数(step signal)、斜坡函数 (ramp signal)、脉冲函数(impulse signal) 指标：时间常数、上升时间、响应时间、超调量,1. 常系数线性微分方程,y输出量； x输入量； t时间。 a0， a1， ，an 常数； b0， b1， ，bm 常数 输出量对时间t的n阶导数； 输入量对时间t的m阶导数,传感器的动态数学模型：,根据相应的物理定律（如能量守恒定律等），用线性常系数微分方程表示系统的输入x与输出y关系的数字方程式,特点：概念清晰，输入-输出关系明了，可区分暂态响应和稳态响应,大多数传感器的动态特性归属于零阶、一阶和二阶系统：,一阶传感器微分方程：（n=1）,二阶传感器微分方程：（n=2）,求解微分方程比较麻烦，常采用传递函数、频率响应函数等足以反映系统动态特性的函数，将系统的输出与输入联系起来。,a0y(t)= b0x(t),零阶传感器方程 ：（ n=0 ）,传递函数以代数形式表征了系统对信号的传输、转换特性，它包含了瞬态和稳态响应的全部信息。,y(s)传感器输出量的拉氏变换式； x(s)传感器输入量的拉氏变换式,a0， a1， ，an ，b0， b1， ，bm 与传感器结构特性有关的常数；,特点：看出它只与系统结构参数有关，表示了传感器本身特性，是描述传感器传递信息特性的函数。与输入无关，可通过实验求得。,为一复数，它可用代数形式及指数形式表示，即,表达了传感器的输出、输入的幅值比随频率变化的关系，称为幅频特性。 表达了传感器的输出对输入的相位差随频率的变化关系，称为相频特性,若输入频率为的谐波信号：x(t)=x0sin（t+） 输入（1-23）所描述的传感器线性系统，在稳定状态下，根据线性系统的频率保持性，可知输出响应频率不变，只是幅值和相位有所变化， 其输出为： y(t)=y0sin(t+),则：,频率响应函数的物理意义：,传感器频率特性：稳态输出与输入幅值之比和两者相位差是输入频率的函数（幅-频、相频）,若传感器的输出y(t)和输入x(t)满足如下关系: y(t)=a0 x(t-0) 则说明输出波形无失真地复现输入波形。,1. 时域条件：,1.2.3 传感器的无失真测试条件,则频域无失真测试条件为：,a()= a0 -常数 ()= -0 -线性,2. 频域条件：,对时域 y(t)=a0 x(t-0) 取傅立叶变换：,则此时传感器的频率响应h(j)应满足：,即如图：幅频特性为一条平直线，相频特性为过原点的直线,（频域）频率响应法： 对比频域不失真条件进行分析 （时域）瞬态响应法： 对比时域不失真条件进行分析,研究动态特性的方法有:,1.2.4典型传感器动态特性分析,典型传感器有零阶、一阶和二阶系统,1.零阶传感器动态特性分析,在零阶传感器中，只有a0与b0两个系数，微分方程为,a0y= b0x,k静态灵敏度,频率特性:,零阶系统输入量无论随时间如何变化，其输出量总是与输入量成确定的比例关系。在时间上也不滞后，幅角等于零。符合无失真测试条件，是理想传感器。如：电位器传感器。在实际应用中，许多高阶系统在变化缓慢、频率不高时，都可以近似地当作零阶系统处理。,式中，传感器的时间常数(= a1/a0)，具有时间量纲； k传感器静态灵敏度(k=b0/a0)，具有输出/输入量纲。,（1）一阶传感器的频率响应函数及特性分析（频域分析）,微分方程：,通用形式:,传递函数:,（做归一化处理，令k=1）,频率响应函数:,2.一阶传感器动态特性分析,幅频特性：,相频特性：,一阶传感器的频率特性 (a)幅频特性；(b)相频特性,1时, 幅频特性a()1，相频特性) 0、与频率成线性，为无失真工作区。 越小越好，越小可越大，即工作频段范围大。所以反映一阶系统动态性能的指标是时间常数 ，越小越好。 还可用截止频率描述动态特性，截止频率越高动态特性越好,分析：,例题2：若一阶传感器的时间常数为0.01s,传感器响应的幅值百分误差在10%范围内，此时最高值达0.5，试求此时输入信号的工作频率范围。, =0.5/ =50 rad/s f=50/2=8hz 工作频率范围：08hz,解：,例题1：（见书p19）,单位阶跃输入信号为：x(t)=,单位阶跃信号拉氏变换为：,x(s)=lx(t)=1/s,对阶跃信号响应的拉氏变换为：,一阶传感器的单位阶跃响应信号为：,（2）一阶传感器的单位阶跃响应：（在时域分析）,取拉氏逆变换得：,一阶传感器的单位阶跃响应,分析：,一阶传感器存在惯性，输出不能立即复现输入信号，而是从零开始，按指数规律上升，最终达到稳态值，通常认为t=(34)时已达到稳态。时间常数越小，响应越快，动态误差越小。 是一阶传感器的重要指标。即输出值上升到稳态值63.2%所需的时间,一阶传感器单位阶跃响应性能指标：,时间常数一阶传感器输出上升到稳态值的63.2%所需的时间； 延迟时间td传感器输出达到稳态值的50%所需的时间； 上升时间tr传感器输出达到稳态值的90%所需的时间。,一阶传感器的单位阶跃响应曲线,微分方程：,标准形式：,（1）二阶传感器的频率响应函数及特性分析（频域）：,-传感器的固有角频率；,-传感器 的阻尼比；,-传感器的静态灵敏度。,k=b0/a0,3.二阶传感器动态特性分析,频率响应函数： 幅频特性： 相频特性：,传递函数：,分析： :,问题：=0.60.8？,图2-7 二阶传感器的频率特性,频率特性好坏取决于固有频率n和阻尼比； 当01，n时: a() 1、 ()很小，满足无失真条件，输出能再现输入波形，并且通常应使n(35)。尤其当=0.60.8时， a() 的水平直线段会相应长些， ()与也在较宽频率范围接近线性，综合特性较好 1时类似一阶传感器。,分析 :, 通频带0.707： 传感器在对数幅频特性曲线上幅值衰减3 db时所对应的频率范围。 工作频带0.95（或0.90）：当传感器的幅值误差为5%（或10%）时其增益保持在一定值内的频率范围。 时间常数： 用时间常数来表征一阶传感器的动态特性，越小，频带越宽。 固有频率n： 二阶传感器的固有频率n表征其动态特性。 相位误差：在工作频带范围内，传感器的实际输出与所希望的无失真输出间的相位差值，即为相位误差。 跟随角0.707: 当=0.707时，对应于相频特性上的相角， 即为跟随角。,频率响应特性评价指标：,二阶传感器单位阶跃响应,（）二阶传感器的单位阶跃响应：,二阶传感器的单位阶跃响应信号为（0 1）：,对单位阶跃信号二阶传感器输出的拉氏变换为：,0传感器的固有频率； 传感器的阻尼比,根据阻尼比的大小不同，分为四种情况： 1）01(欠阻尼under-damped )：,二阶传感器单位阶跃响应,欠阻尼情况下曲线如图，这是一衰减振荡过程,越小,振荡频率越高,衰减越慢。,特别是=（0.60.8）时，二阶系统阶跃响应趋于稳定值的时间快，震荡峰值小，多在这个区间取值,2)=0(零阻尼)：输出变成等幅振荡，即,4）1（过阻尼over-damped ）：,3) =1 (临界阻尼critically damped)：,上两式表明，当1时，该系统不再是振荡的，而是由两个一阶阻尼环节组成，前者两个时间常数相同，后者两个时间常数不同。,二阶传感器对阶跃信号的响应在很大程度上取决于和n 在01（欠阻尼状态）的情形下，阶跃响应为衰减振荡过程，这一过程中越大，即阻尼越大，衰减越快。=0为等幅震荡，1退化为一阶响应形式。 实际传感器，值一般可适当安排，兼顾过冲量m不要太大，稳定时间t不要过长的要求。在0.60.7范围内，可获得较合适的综合特性。固有频率n越高，传感器的响应也越快。,分析：,二阶传感器单位阶跃响应,上升时间tr 传感器输出值由稳态的10%上升到90%所需的时间； 稳定时间tw 传感器输出值达到允许误差范围%所经历的时间。误差带通常规定为稳态值的 10%或5%。 超调量m 响应曲线偏离单位阶跃曲线的最大值；即m=（ymax-yw） 稳态误差ess 无限长时间后传感器的稳态输出值与目标值之间的偏差ss的相对值,二阶系统的动态指标,1.3.1 传感器的技术性能指标,1.3 传感器的技术性能指标,2.差动技术 差动技术是传感器中普遍采用的技术。它的应用可显著地减小温度变化、电源波动、外界干扰等对传感器精度的影响，抵消了共模误差，减小非线性误差等。不少传感器由于采用了差动技术，还可使灵敏度增大。,1.3.2 改善传感器性能的技术途径,1.结构、材料与参数的合理选择,3.平均技术 在传感器中普遍采用平均技术可产生平均效应，其原理是利用若干个传感单元同时感受被测量，其输出则是这些单元输出的平均值，若将每个单元可能带来的误差均可看作随机误差且服从正态分布，根据误差理论，总的误差将减小为: 式中,n传感单元数,可见，在传感器中利用平均技术不仅可使传感器误差减小，且可增大信号量，即增大传感器灵敏度。,在使用传感器时，若测量要求较高，必要时也应对附加的调整元件、后续电路的关键元器件进行老化处理。,提高传感器性能的稳定性措施：对材料、元器件或传感器整体进行必要的稳定性处理。如永磁材料的时间老化、温度老化、机械老化及交流稳磁处理、电气元件的老化筛选等。,造成传感器性能不稳定的原因是：随着时间的推移和环境条件的变化，构成传感器的各种材料与元器件性能将发生变化。,5.屏蔽、隔离与干扰抑制 传感器大都要在现场工作，现场的条件往往是难以充分预料的，有时是极其恶劣的。各种外界因素要影响传感器的精度与各有关性能。为了减小测量误差，保证其原有性能，就应设法削弱或消除外界因素对传感器的影响。其方法有：,减小传感器对影响因素的灵敏度 降低外界因素对传感器实际作用的程度,对于电磁干扰，可以采用屏蔽、隔离措施，也可用滤波等方法抑制。对于如温度、湿度、机械振动、气压、声压、辐射、甚至气流等，可采用相应的隔离措施，如隔热、密封、隔振等，或者在变换成为电量后对干扰信号进行分离或抑制，减小其影响。,6补偿与修正技术 补偿与修正技术的运用大致针对两种情况： 针对传感器本身特性 针对传感器的工作条件或外界环境 对于传感器特性，找出误差的变化规律，或者测出其大小和方向，采用适当的方法加以补偿或修正。 针对传感器工作条件或外界环境进行误差补偿，也是提高传感器精度的有力技术措施。不少传感器对温度敏感，由于温度变化引起的误差十分可观。为了解决这个问题，必要时可以控制温度，搞恒温装置，但往往费用太高，或使用现场不允许。而在传感器内引入温度误差补偿又常常是可行的。这时应找出温度对测量值影响的规律，然后引入温度补偿措施。,补偿与修正，可以利用电子线路（硬件）来解决，也可以采用微型计算机通过软件来实现。,1.4 传感器技术的发展动向,1.4.1 传感器需求的新动向,传感器有着巨大的市场和应用场合，传感器市场上增长最快的依旧是汽车市场，占第二位的是过程控制市场，看好通信市场前景。传感器市场的主要增长来自于无线传感器，mwms传感器、生物传感器等新兴传感器，其中无线传感器在2007-2010年复合年增长率预计会超过25%。 今后，传感器市场由于互联网和电子商务的迅速发展将进一步面临价格的压力，价格竟争将进一步加剧，预计价格将进一步降低 。,1.4.2传感器技术的发展动向,1.发现新现象，开发新材料,传感器的工作机理是基于各种效应和定律，由此启发人们进一步探索具有新效应的敏感功能材料，并以此研制出具有新原理的新型物性型传感器件，这是发展高性能、多功能、低成本和小型化传感器的重要途径。结构型传感器发展得较早，目前日趋成熟。结构型传感器，一般说它的结构复杂，体积偏大，价格偏高。物性型传感器大致与之相反，具有不少诱人的优点，加之过去发展也不够。世界各国都在物性型传感器方面投入大量人力、物力加强研究，从而使它成为一个值得注意的发展动向。,传感器材料是传感器技术的重要基础，由于材料科学的进步，人们在制造时，可任意控制它们的成分，从而设计制造出用于各种传感器的功能材料。用复杂材料来制造性能更加良好的传感器是今后的发展方向之一。,（1）半导体敏感材料 （2）陶瓷材料 （3）磁性材料 （4）智能材料,如，半导体氧化物可以制造各种气体传感器，而陶瓷传感器工作温度远高于半导体，光导纤维的应用是传感器材料的重大突破，用它研制的传感器与传统的相比有突出的特点。有机材料作为传感器材料的研究，引起国内外学者的极大兴趣。,2集成化、微型化、多功能化,同一功能的多元件并列化，即将同一类型的单个传感元件用集成工艺在同一平面上排列起来，如ccd图像传感器。,多功能一体化，即将传感器与放大、运算以及温度补偿等环节一体化，组装成一个器件。,把多个功能不同的传感元件集成在一起，除可同时进行多种参数的测量外，还可对这些参数的测量结果进行综合处理和评价，可反映出被测系统的整体状态。,为同时测量几种不同被测参数，可将几种不同的传感器元件复合在一起，作成集成块。例如一种温、气、湿三功能陶瓷传感器已经研制成功。,例如：瑞士sensirion公司的sht11/15型高精度、自校准、多功能式智能传感器。能同时测量相对湿度、温度和露点等参数；兼有数字湿度计、温度计和露点计这3种仪表的功能；可广泛用于工农业生产、环境监测、医疗仪器、通风及空调设备等领域。,sht11/15型智能传感器的外形尺寸仅为7.62mm（长）5.08mm（宽）2.5mm（高），质量只有0.1g，其体积与一个大火柴头相近。,3.仿生传感器,生物传感器系统亦称生物芯片，它是继大规模集成电路之后的又一次具有深远意义的科技革命。 生物芯片不仅能模拟人的嗅觉（如电子鼻）、视觉（如电子眼）、听觉、味觉、触觉等，还能实现某些动物的特异功能（例如海豚的声纳导航测距，蝙蝠的超声波定位，犬类极灵敏的嗅觉，信鸽的方向识别，昆虫的复眼）。,生物芯片的效率是传统检测手段的成百上千倍。 西门子公司最近研制出一种能辨别气体及其味道的微型芯片传感器，可检测空气中臭氧含量，监测火灾以及气体泄漏。,4.智能传感器（smart sensor）,智能传感器指具有判断能力、学习能力的传感器。事实上是一种带微处理器的传感器，它具有检测、判断和信息处理功能。如美国霍尼韦尔公司制作的st-3000型智能传感器，采用半导体工艺，在同一芯片上制作静态压力、压差、温度三种敏感元件，芯片中还包含了微处理器、存储器、a/d、d/a、转换器和数字i/o接口，能提供420ma标准输出和数字量输出。设计得平均故障间隔时间为470年，实际使用寿命不低于15年。,智能微尘传感器：智能微尘（smart micro dust）是一种具有电脑功能的超微型传感器。从肉眼看来，它和一颗沙粒没有多大区别。但内部却包含了从信息收集、信息处理到信息发送所必需的全部部件。,目前，直径约为5mm的智能微尘已经问世，智能微尘的外形及内部结构如图所示。未来的智能微尘甚至可以悬浮在空中几个小时，搜集、处理并无线发射信息。 a）肉眼所看到的智能微尘 b）智能微尘的内部结构,5无线网络化（wirel