现代检测技术PPT课件

第4章智能传感器 4 1概述4 2智能传感器实现的途径4 3智能传感器输出信号的预处理4 4数据采集4 5智能传感器的数据处理技术4 6智能传感器的硬件设计本章要点 下页 图库 返回 1 4 1概述 传感器在经历了模拟量信息处理和数字量交换这两个阶段后 正朝着智能化 集成一体化 小型化方向发展 利用微处理机技术使传感器智能化是80年代新型传感器的一大进展 通常称之为智能传感器 IntellingentSensor 在美国还有一个通俗的名称SmartSensor 含有聪明 伶俐 精明能干的意思 下页 上页 返回 图库 2 4 1概述 4 1 1智能传感器的概念4 1 2智能传感器和普通传感器的区别4 1 3智能传感器的特点 下页 上页 返回 图库 3 4 1 1智能传感器的概念 智能传感器这一名称虽然至今未有确切含义 但从字面上看 意味着这种传感器具有一定人工智能 即是使用电路代替一部分脑力劳动 近年来传感器越来越多地和微处理机相结合 使传感器不仅有视 嗅 味和听觉的功能 还具有存储 思维和逻辑判断 数据处理 自适应能力等功能 从而使传感器技术提高到一个新水平 下页 上页 返回 图库 4 4 1 1智能传感器的概念 图4 1智能压力传感器结构图图4 2集成一体化的智能传感器图4 3智能传感器的组成框图将传感器和微处理机制作在一起构成智能传感器 美 英 法 日等国均投入极大力量进行研究 典型的实例如美国Honeywell公司的DSTJ3000型硅压阻式智能传感器和ParScientific公司的400系列数字式石英智能传感器 下页 上页 返回 图库 5 4 1 2智能传感器的功能 概括而言 智能传感器的主要功能是 具有自校零 自标定 自校正功能 具有自动补偿功能 能够自动采集数据 并对数据进行预处理 能够自动进行检验 自选量程 自寻故障 具有数据存储 记忆与信息处理功能 具有双向通讯 标准化数字输出或者符号输出功能 具有判断 决策处理功能 下页 上页 返回 图库 6 4 1 3智能传感器的特点 与传统传感器相比 智能传感器的特点是 精度高高可靠性与高稳定性高信噪比与高的分辨力强的自适应性低的价格性能比由此可见 智能化设计是传感器传统设计中的一次革命 是世界传感器的发展趋势 下页 上页 返回 图库 7 4 2智能传感器实现的途径 4 2 1非集成化实现4 2 2集成化实现4 2 3混合实现4 2 4集成化智能传感器的几种模式 下页 上页 返回 图库 8 4 2 1非集成化实现 非集成化智能传感器是将传统的经典传感器 采用非集成化工艺制作的传感器 仅具有获取信号的功能 信号调理电路 带数字总线接口的微处理器组合为一整体而构成的一个智能传感器系统 其框图如图4 4所示 图4 4非集成式智能传感器外壳这种非集成化智能传感器是在现场总线控制系统发展形势的推动下一步迅速发展起来的 下页 上页 返回 图库 9 4 2 1非集成化实现 模糊传感器近4年来发展极为迅速的模糊传感器也是一种非集成化的新型智能传感器 模糊传感器是在经典数值测量的基础上 经过模糊推理和知识合成 以模拟人类自然语言符号描述的形式输出测量结果 显然 模糊传感器的核心部分就是模拟人类自然语言符号的产生及其处理 图4 5模糊传感器的简单结构示意图 下页 上页 返回 图库 10 4 2 2集成化实现 这种智能传感器系统是采用微机加工技术和大规模集成电路工艺技术 利用硅作为基本材料来制作敏感元件 信号调理电路 微处理器单元 并把它们集成在一块芯片上而构成的 故又可称为集成智能传感器 IntegratedSmart IntelligentSensor 其外形如图4 6所示 图4 6集成智能传感器示意图 下页 上页 返回 图库 11 4 2 2集成化实现 智能传感器的特点是 微型化结构一体化精度高多功能阵列式全数字化使用极其方便 操作极其简单 下页 上页 返回 图库 12 4 2 2集成化实现 根据以上特点可以看出 通过集成化实现的智能传感器 为达到高自适应性 高精度 高可靠性与高稳定性 其发展主要有以下两种趋势 其一是 多功能化阵列化 及强大的软件信息处理功能其二是 发展谐振式传感器 加软件信息处理功能所示的集成智能传感器 是智能传感器的最终期望形式 如果再具有图像处理功能则是智能传感器的最高级形式 下页 上页 返回 图库 13 4 2 3混合实现 根据需要与可能 将系统各个集成化环节 如 敏感单元 信号调理电路 微处理器单元 数字总线接口 以不同的组合方式集成在两块或三块芯片上 并装在一个外壳里 如图4 7中所示的几种方式 下页 上页 返回 图库 14 4 2 3混合实现 图4 7在一个封装中可能的混合集成实现方式在图 a 中 是三块集成化芯片封装在一个外壳里 在图 b c d 中 是两块集成化芯片封装在一个外壳里 图4 8 a c 中的 智能 信号调理电路 具有部分智能化功能 如自校零 自动进行温度补偿 这是因为这种电路带有零点校正电路和温度补偿电路才获得了这种简单的智能化功能的 下页 上页 返回 图库 15 4 2 4集成化智能传感器的几种模式 若按具有的智能化程度来分类 集成化智能传感器有三种存在形式 初级形式初级形式就是组成环节中没有微处理器单元 只有敏感单元与 智能 信号调理电路 二者被封装在一个外壳里 这是智能传感器系统最早出现的商品化形式 也是最广泛使用的形式 也被称为 初级智能传感器 SmartSensor 下页 上页 返回 图库 16 4 2 4集成化智能传感器的几种模式 中级形式 自立形式中级形式是在组成环节中除敏感单元与信号调理电路外 必须含有微处理器单元 即一个完整的传感器系统封装在一个外壳里的形式 高级形式高级形式是集成度进一步提高 敏感单元实现多维阵列化时 同时配备了更强大的信息处理软件 从而具有更高级的智能化功能的形式 下页 上页 返回 图库 17 4 3智能传感器输出信号的预处理 4 3 1传感器输出信号的分类4 3 2开关信号的预处理当传感器输入的物理量小于某阈值时 传感器处于 关 状态 大于阈值时 处于 开 状态 实际使用中 输入信号经常伴有噪声叠加成分 使传感器不能在阈值点准确地发生跃变 因此为了消除噪声和改善特性 常接入具有迟滞特性的电路 称为鉴别器 或称脉冲整形电路 如施密特触发器 下页 上页 返回 图库 18 4 3 3模拟信号预处理 模拟脉冲式传感器信号一般需接脉冲限幅电路 使输出变成窄脉冲 方可使用脉冲瞬值保持电路将脉冲扩展 以便A D转换 图4 95G7650的应用图4 4隔离放大器TD290的应用 下页 上页 返回 图库 19 4 4数据采集 4 4 1数据采集的配置4 4 2取样周期的选择4 4 3A D转换器的选择 下页 上页 返回 图库 20 4 4 1数据采集的配置 典型数据采集系统配置如图4 11所示 图 a 是典型的数据采集系统配置方法 图 b 是同时采集 分时转换存储 可保证获得各采样点同一时刻的模拟量 在需要高速采样时 系统中就需要每个传感器有一个A D转换器再进入模拟开关 这样 系统价格会有所提高 如图 c 所示 图4 11数据采集系统的配置 下页 上页 返回 图库 21 4 4 2取样周期的选择 对输入信号进行两次采样之间的时间间隔称为采样周期TS 为了尽可能保持被采样信号的真实性 采样周期不宜太长 要根据采样定理来定 由采样得到的输出函数要能不失真地恢复到原来的信号 实用上一般使采样频率等于2 5 3倍的输入信号最大频率 有时用5 4 根据实际需要而定 采样周期的长短也要涉及跟配置的A D转换芯片的选择 下页 上页 返回 图库 22 4 4 3A D转换器的选择 A D转换器的种类很多 主要有比较型和积分型两大类 其中常用的是逐次逼近型 双积分型和V F转换器 虽然芯片繁多 性能各异 但从使用角度看 其外特性不外乎有以下四点 模拟信号输入端数字量的并行输出端 启动转换的外部控制信号 转换完毕同转换器发出的转换结束信号 下页 上页 返回 图库 23 4 5智能传感器的数据处理技术 传感器的数据输出信号经过A D转换器转换 所获得的数字信号一般不能直接输入微处理机供应用程序使用 还必须根据需要进行加工处理 如标度变换 非线性补偿 温度补偿 数字滤波等 以上这些处理也称软件处理 以软件代硬件这也就体现出传感器智能化的优越性所在 尽可能多的采用软件设计提高传感器的精度 可靠性和性能价格比 这是设计智能传感器的原则 下页 上页 返回 图库 24 4 5智能传感器的数据处理技术 4 5 1数据处理包含的内容4 5 2标度变换技术4 5 3非线性补偿技术4 5 4传感器的温度误差补偿4 5 5数字滤波技术 下页 上页 返回 图库 25 4 5 1数据处理包含的内容 任何数据处理都包含下列一个或者几个方面的工作 数据收集数据转换数据分组数据组织数据计算数据存储数据搜索 下页 上页 返回 图库 26 4 5 2标度变换技术 线性参数的标度变换非线性参数的标度变换多项式变换法 下页 上页 返回 图库 27 4 5 2标度变换技术 线性参数的标度变换这种标度变换的前提是参数值与A D转换结果之间为线性关系 其变换公式为 4 1 式中 y 参数测量值 ym 参数量程最大值 y0 参数量程最小值 Nm ym对应的A D转换后的数字量 N0 量程起点y0所对应的A D转换后的数字量 x 测量值y所对应的A D转换值 下页 上页 返回 图库 28 4 5 2标度变换技术 一般情况下 在编写程序时 ym y0 Nm N0都是已知值 因此可以把 4 1 式写成y ao a1x 4 2 下页 上页 返回 图库 29 4 5 3非线性补偿技术 线性插值法二次曲线插值法查表技术 下页 上页 图库 返回 30 4 5 3非线性补偿技术 线性插值法先用实验法测出传感器的输入输出特性曲线 假定如图4 14所示 4 7 4 8 图4 14二次曲线差值法 下页 上页 图库 返回 31 4 5 3非线性补偿技术 二次曲线差值法若传感器的输入和输出之间的特性曲线的斜率变化很大 则两插值点之间的曲线将很弯曲 如图4 15所示 这时若仍采用线性插值法 误差就很大 可以采用二次曲线插值法 这是通过曲线上的三个点作一抛物线 图中的实线 用此曲线代替原来的曲线 利用三个已知点A B C的数值求出系数m0 m1 m2后 存放在相应的内存单元 然后根据某点的x值代入即可求出被测值y0图4 15温度补偿的原理框图 下页 上页 返回 图库 32 4 5 3非线性补偿技术 查表技术所谓查表技术 就是事先把检测值和被测值按已知的公式计算出来 或者用测量法事先测量出结果 然后按一定方法把数据排成表格 存入内存单元 以后微处理机就根据检测值大小查出被测结果 查表技术是一种常用的非数值运算方法 可以完成数据补偿 计算 转换等功能 它具有程序简单 执行速度快等优点 下面介绍几种常用的查表方法 下页 上页 返回 图库 33 4 5 3非线性补偿技术 一 顺序查表法顺序查表法是按表格的排列顺序 从头开始 一个一个进行比较 直到找到关键字为止 这种方法主要适用于无序表的查找 若表格的地址按一定规律排列且被测量与检测结果的表格有一定关系时 则可以通过计算求出查表法所需的地址 然后从相应的内存单元中取出检测结果 下页 上页 返回 图库 34 4 5 3非线性补偿技术 二 对分搜索法在实际应用中 很多表格都很长 且难以用计算查表法进行查找 但是这种表格一般都满足从大到小 或从小到大 的顺序 对于这种表格可以采用对分搜索法进行查找 对分搜索是每次截取表的一半进行搜索 逐步细分 首先把给定值x与表格中间元素的关键字进行比较 如相等 则查找成功 如小于则截取低半表 大于则截取高半表 然后再把给定值与所截取半表的中间元素的关键字相比较 依次重复上述过程直到查找成功或截取后的子表长度到零为止 对分搜索法的算法有子表限界法和子表长度法等 子表限界法采用表的高低界地址来计算子表的中心元素的地址 其缺点是元素长度大于1时计算比较麻烦 子表长度法是采用子表的长度和上次中心元素的序号来查找元素的地址 它适合于数据元素长度不同的各种表的查找 下页 上页 返回 图库 35 4 5 4传感器的温度误差补偿 传感器线性温度特性补偿方法温度特性曲线拟合法温度特性查表法传感器非线性温度特性补偿方法图4 18非线性温度补偿流程图 下页 上页 返回 图库 36 4 5 4传感器的温度误差补偿 温度特性曲线拟合法图4 16不同温度下的静态特性图4 17温度补偿流程图 下页 上页 返回 图库 37 4 5 4传感器的温度误差补偿 温度特性查表法将温度值和传感器对应的输出电压值按顺序分配方式存入内存 构成一个线性表 采集数据时 CPU按线性查找对应温度的电压值u 并按下式计算对应的被测物理量yy u U tg 4 15 式中U是温度直线在坐标上的截距 可用线性插值由输入的T求得 a是温度直线与纵坐标轴u的夹角 下页 上页 返回 图库 38 4 5 5数字滤波技术 数字滤波与模拟滤波相比 具有以下优点 不需增加任何硬设备 只要在程序进入数据处理和控制算法之前附加一段数字滤波软件即可 因没有硬设备 传感器精度可以提高 不存在阻抗匹配问题 数字滤波可以多个通道共用 而模拟滤波则每个通道都要有 可以对频率很低的信号进行滤波 而模拟滤波受电容器量值限制 频率不宜太低 使用灵活方便 可根据需要选择不同的滤波方法和滤波参数 下页 上页 返回 图库 39 4 5 5数字滤波技术 数字滤波的常用方法有 算术平均滤波法滑动平均滤波法加权平均滤波法 下页 上页 返回 图库 40 4 6智能传感器的硬件设计