第二章传感器的基本特性.ppt

CH2传感器的基本特性，传感器通常将各种信息量转换为电量，这些转换的输入和输出关系表示传感器的基本特性。对于不同的传感器，不同的输入信号具有不同的输出特性。受传感器内部能量存储元件(电感、电容、质量块、弹簧等)的影响，快变信号和慢变信号的反应差异很大。传感器特性主要表示输出和输入的关系。传感器在稳态信号(静态或准静态)中输入和输出的对应关系称为静态特性，在输入量随时间快速变化(动态或瞬态信号)时输入和输出的对应关系称为动态特性。传感器输出和输入关系可以用微分方程说明。理论上，在一阶以上的微分方程中取0，得到了静态特性。因此，传感器的静态特性只是动态特性的特殊情况。实际上，传感器的静态特性包括非线性和随机性等因素，如果这些因素都引入微分方程，问题就会变得复杂。要避免这种情况，请始终单独考虑静态和动态特性。传感器除了描述输出输入关系的特性外，还具有与使用条件、使用环境、使用要求等相关的特性(温度、湿度、大气压力等)。静态标准环境：无加速度，振动，冲击，室温205 ，相对湿度小于85%，1个标准大气压8kPa。静态校准曲线：在静态标准环境中对传感器反复测试的输入输出数据。连接测量值的正向笔划输出值和反向笔划输出值的平均值的曲线。传感器的输出最好与输入有一定的对应关系。但是，通常，输出输入不遵循必要的线性关系，由于滞后、蠕变、摩擦、间隙和解除等各种因素和外部条件的影响，无法实现输出输入匹配关系的唯一确定性。考虑这些情况后，传感器的输出输入运动图大致如图所示。根据传感器本身，可以被传感器本身的改进所抑制，也可以被外部条件所限制。测量传感器特性的主要技术指标、2.1传感器的静态特性、传感器的输出输入关系或多尺度非线性。静态特性可以用确定特性曲线具体形式的系数不同的多项式代数方程表示，而不管滞后、蠕变、不稳定性等因素(图2-1)。传感器的静态模型有三种有用的特殊形式。(1)理想的线性特性，(2)仅奇数非线性项目，(3)仅偶数非线性项目，(1)(2)(3)，三种形式的非线性，三种特殊形式的特性曲线，静态特性曲线实际上根据规定的条件，使用一定精度水平的校准装置生成已知标准的静态量作为传感器的输入，通过实验方法多次重复传感器，产生出输出量的过程称为传感器的静态校准。静态校准时，根据传感器的静态校准数据绘制的曲线称为静态校准曲线。得到特性曲线后，可以说问题解决了。但是为了校准和数据处理的方便，希望得到线性关系。此时，可以使用多种方法，包括线性化处理的硬件或软件补偿。通常，这些方法比较复杂。在非线性度数不高的情况下，输入量变化不大的条件下，可以使用直线代替传感器的静态校准曲线。因此，如果非线性误差不是很大，则始终使用直线拟合方法线性化。使用的线称为拟合线。即使是同类传感器，拟合线不同，线性度也不同。选择拟合线的方法很多，使用最小二乘法方法获得的拟合线的拟合精度最高，但是计算用于麻烦且通常很重要的情况下使用的传感器。，最小二乘法拟合，y=a1x A0，如果实际校准测试点中存在n，则第一个校准数据和拟合线的响应值之间的残差为最小值， I=yi-(a1xi A0)，a1和A0的主偏导数为0，a1和A0的a1和A0，以此类推，得出最小二乘法拟合线。用拟合线表达式替换A1和A0将得到拟合线，并将残差(校正曲线和拟合线之间的最大偏差)的最大值Lmax生成非线性误差。2.1传感器的静态特性，传感器的主要静态特性指标1线性，2 .敏感度和敏感度错误， s=( smax/s) 100%由于某些原因，敏感度更改可能导致敏感度错误。敏感度错误用相对误差表示。也就是说，传感器静态校正曲线的斜率是灵敏度。对于线性特性传感器，特性曲线的斜率在所有地方都相同，灵敏度s是常量，与输入大小无关。s= y/ x，传感器输出y的变化量与引起此变化的输入x的变化量之比是静态灵敏度，3 .延迟(迟滞或回程错误)、0、y、x、Hmax、yFS、迟滞特性、表达式的 hmax-正向移动之间输出的最大偏差，在相同的操作条件下，传感器在正(输入量增加)逆(输入量减少)行程上由相同的输入量传感器生成不同的输出量。也就是说，输出输入曲线不匹配称为犹豫。磁滞特性通常用实验方法测量，如图所示。滞后错误通常表示为总范围输出的百分比。也就是说，磁滞误差的另一个名称是回程误差。往返错误通常用绝对误差表示。检测返回错误时，可以选择几个测试点。对应于每个输入信号的传感器和回程误差的最大输出信号差异。歇斯底里主要是由传感器敏感元件材料的物理特性和机械元件的缺陷引起的。包括迟滞和非工作区(死区)。4.重复性，y，x，0，rmax2，-rmax重复性表示输入量在同一方向发生变化，振动、元素老化、摩擦、灰尘排放口等在整个范围内测量时测量的每个特性曲线的重复程度。Rmax1正向笔划的输出最大无重复错误值。Rmax2笔划的输出最大无重复错误值。每个特性曲线越一致，重复越好，随机错误越小，无重复错误通常也显示为标准偏差。标准差由贝塞尔公式计算，yi:多次重复测量的测量值：测量值的算术平均值n:重复测量的次数，传感器测量结果接近实际值的程度对应于误差的大小。准确度相关指标：准确度、准确度和准确度(准确度)、5、准确度、准确度(准确度):传感器在多次重复测量中测量的值的算术平均值接近真值的程度，例如0.3m3/s的准确度为0.3m3/s，传感器的输出值和真值为0.3m 3/s准确度是系统错误大小的标志，准确度越高表示系统错误越小，测量值的算术平均值越接近true值。同样，高精度不一定意味着高精度。精度：在多个迭代测量中，传感器测量彼此迭代或方差大小的范围。反映随机错误的大小。同一个计数器用同一个传感器连续多次测量的恒定测量的方差量的测量。例如，温度传感器的精度为0.5 。精度是随机误差大小的符号，精度高意味着随机误差小，重复性好。注意：高精度并不一定意味着高精度。精度：多个迭代测量中传感器与实际值匹配程度的测量。精度和准确度之和反映了随机误差和系统误差的综合大小。高精度意味着精度和准确度都更高。在最简单的情况下，希望与两者的代表合并。机器的常数用测量误差的相对值表示。(a)精度高，精度低(b)精度低，精度高(c)精度高的测量需要精度高的结果。传感器的精度通常表示为线性度、灵敏度、滞后度和重复误差的平方根之和。表示为整个范围的百分比6。分辨率和阈值，分辨率表示传感器能检测到的输入量的最小更改能力。位移传感器分辨率为0.1um时，可检测到的最小位移为1um，0.1-0.9um的变化在传感器中没有响应。也有传感器，当输入连续更改时，输出仅更改为阶梯，分辨率是输出量的每个“阶梯”表示的输入量的大小。传感器输入零附近的分辨率称为阈值。零点附近是死区。7 .可靠性，测试时将传感器输出调整为0或特定点，4h，8h，或从特定操作次数读取，然后读取输出值。输出值的差异是稳定性错误。也可以标记为相对错误或绝对错误。稳定性是指传感器对相同大小的输入量在较长时间内的输出量变化程度。通常在室温条件下，指定时间间隔后传感器输出的差异称为稳定性错误。零漂移是在没有输入量的情况下按一定间隔测量的，其输出量偏离零值大小。温度漂移是指外部温度干扰时传感器输出量的变化。传感器的灵敏度误差主要由零点漂移和温度漂移引起，8 .漂移在外部干扰的情况下，在一定时间间隔内，根据传感器输出量的变化程度(例如0漂移和温度漂移、温度稳定性错误等)发生，而与输入量无关。测试过程中，首先将传感器放在特定温度(例如20)，然后输出到0或特定点，温度升高或降低到一定度(例如5 或10)，然后读取输出值，前后两个输出值之间的差异是温度稳定性错误。温度稳定性误差以每个温度变化多个c的绝对或相对误差表示，每个c产生的传感器误差也称为温度误差系数。9 .表示传感器对外部干扰的抵抗力的抗干扰稳定性，如防震和防震功能、防潮功能、电磁场抗干扰功能等。这种能力的评价比较复杂，一般提出数量概念也不容易，需要具体的问题分析。大多数生理参数是时间的函数。根据时间测量的形式可以不同，只要输入量是时间的函数，传感器输出量也将是时间的函数。一般来说，研究动态特性是基于标准输入特性考虑传感器的响应特性。传感器的动态特性首先传感器自身动态特性与正在测量的变形形式相关，2.2传感器的动态特性表示输出量与输入量随时间变化的关系的特性，动态特性反映了输出量再现输入量变化的能力，即测量结果真实准确地再现输入信号波形的能力。标准输入经常使用前两个。输入正弦变换(所有周期函数用傅变换除以每个谐波来表示这些正弦的和)输入步长变化(最基本的瞬态信号)线性输入，动态数学模型和传递函数频率特性：输入为正弦信号时的稳态响应瞬态响应：单位阶跃响应的示例，1。需要建立数学模型(数学描述)和传递函数、传感器动态特性分析、数学模型。线性系统的数学模型是具有一定系数的线性微分方程。线性系统动态特性的研究主要通过分析数学模型的输入量x和输出量y之间的关系，求解微分方程，得出动态性能指标。，对于线性常数系统，数学模型是高阶常数系数线性微分方程y输出；X输入量；T小时A0、a1、an常量；B0，B1，bm常数输出与时间t的n阶导数；输入量与时间t的m阶导数，返回2，返回1的动态特性的传递函数：线性或线性化固定系统中，初始条件为0时系统输出量的拉普拉斯变换与输入量的拉普拉斯变换之比。即，输出的池转换在传感器数学模型初始值为0时执行拉普拉斯转换，以获得系统的传递函数，Y(s)传感器输出量的拉普拉斯转换。X(s)传感器输入量的拉普拉斯变换，自下而上分母是传感器的特征多项式，n确定系统中的“阶”数。s的最高级数为n时，此传感器称为n次传感器。对于一定常时系统，在系统微分方程已知的情况下，将方程的各阶导数换成相应的s变量，就产生了传感器的传递函数。在正弦输入下，传感器的动态特性(频率特性)由传输函数推导，(频率响应通过)可以用1复数形式表示，可以用对数和指数形式表示。即可见，A值表示输出振幅与输入振幅的比率，即动态灵敏度，A值表示的函数，称为振幅频率特性，用A()表示。相位差和的关系称为相位频率特性。绘制的曲线称为幅度-频率特性曲线和相位-频率特性曲线，两者统称为频率特性。(1)输入正弦时的频率响应，像电位器传感器等零次传感器，在零次传感器中只有A0和B0两个系数是非零微分方程(数学模型)，a00y=b0x，特征量：S静态灵敏度，2 .动态响应(正弦和步长)，零次输入系统的输入量始终与输入量成正比。不落后于时间，振幅角度为零，没有振幅和相位扭曲。像电位器传感器。在实际应用中，许多高级系统在更改速度慢、频率低时几乎可以被视为零阶。频率特性为图2-8、主传感器(热电偶、RC电路、液体温度计)、微分方程除法系数a1、A0、B0以外的其他系数为0，则a1 (dy/dt) a00y=b0x，特性：S静态灵敏度(S=b0/a0)、传递函数：频率特性：幅频特性：相位-频率特性：负号用于相位延迟，时间常数越小，系统的频率特性越好(图2-9)如果电容、应变、压电传感器等属于二次传感器，则微分方程如下：性质：-衰减度(比率)，S-静态灵敏度、S=b0/a0、衰减比不同的情况下，相对幅频特性是具有动态特性和静态灵敏度之比的曲线图。传递函数，振幅-频率特性，相位-频率特性，频率特性， =0.2，=0，二次传感器幅度和相位频率特性(A)幅频特性曲线(b)相位频特性曲线，0到/n=1到A 输出波形振幅和相位发生严重失真，