传感器原理-孟立凡-蓝金辉-Ch1-2.ppt

1、传感器原理与应用 孟立凡 蓝金辉,本课程的任务和目的,1、任务：掌握传感器的工作原理、结构、测量 电路及典型应用。 2、目的： 1）合理选择和使用传感器。 2）对传感器技术问题有一定的分析和处理能力。 3）知晓传感器的工程设计方法和实验研究方法。 4）了解传感器的发展动向。,本课程成绩评定,平时成绩10%； 实验成绩20%； 小论文 10%； 期末成绩60%。,参 考 书 目,1黄贤武等. 传感器原理与应用. 电子科技大学出版社 2王化祥等. 传感器原理及应用. 天津大学出版社 3强锡富. 传感器. 机械工业出版社 4孟立凡等. 传感器原理及技术. 国防工业出版社 5郁有文等. 传感器原理及工

2、程应用.西安电子科技大学 6 曲波等. 工业常用传感器选型指南. 清华大学出版社,1传感器精品课程 2仪表技术与传感器 http:/www.i- 3传感器世界 4中国传感器 5传感器技术 http:/www.sensor- 621IC中国电子网 7传感器资讯网 ,参 考 网 站,目 录,第一章传感器概述,第三章传感器的弹性敏感元件设计,第四章电阻应变式传感器,第五章电容式传感器,第六章电感式传感器,第七章压电式传感器,第八章压阻式传感器,第九章热电式传感器,第二章传感器的特性及标定,第十章光电式传感器,第十一章固态图像传感器,第十二章磁传感器,第十三章射线及微波检测传感器,第十四章光导纤维传感

3、器,第十五章MEMS传感器,第十六章测量信号的调理,第十七章测量信号的采集与显示,第十八章虚拟仪器,第1章 传感器概述,1.1 传感器的定义及分类 1.1.1传感器的定义 1.1.2传感器的分类 1.2 传感器的作用与地位 1.3 传感器技术的发展动向 1.3.1发现新现象 1.3.2开发新材料 1.3.3采用微细加工技术 1.3.4 传感器的智能化 1.3.5 仿生传感器,1.1.1 传感器的定义,人与机器的机能对应关系,人通过感官感觉外界对象的刺激，通过大脑对感受的信息进行判断、处理，肢体作出相应的反映。,传感器相当于人的感官，称“电五官”，外界信息由它提取，并转换为系统易于处理的电信号，

4、微机对电信号进行处理，发出控制信号给执行器，执行器对外界对象进行控制。,1.1 传感器的定义及分类,能够把特定的被测量信息（如物理量化学量、生物量等）按一定规律转换成某种可用信号的器件或装置，称为传感器。 所谓“可用信号”，是指便于传输、便于处理的信号。就目前而言，电信号最为满足便于传输、便于处理的要求。因此，也可以把传感器狭义地定义为：能把外界非电量信息转换成电信号输出的器件或装置。 目前只要谈到传感器，指的几乎都是以电为输出的传感器。除电信号以外，人们在不断探索和利用新的信号媒介。可以预料，当人类跨入光子时代，光信号能够更为快速、高效传输与处理时，一大批以光信号为输出的器件和装置将加入到传

5、感器的家族里来。 传感器是生物体感官的工程模拟物；反过来，生物体的感官则可以看作是天然的传感器。,传感器名称：发送器、传送器、变送器、检测器、探头,传感器功用：一感二传,即感受被测信息,并传送出去。,1.1.2 传感器的分类 现已发展起来的传感器用途纷繁、原理各异、形式多样，就其分类方法也有多种，其中有两种分类法最为常用: 一是按外界输入信号变换至电信号过程中所利用的效应来分类。如利用物理效应进行变换的为物理传感器；利用化学反应进行变换的为化学传感器；利用生物效应进行变换的为生物传感器等; 二是按输入量分类。比如，输入信号是用来表征压力大小的，就称为压力传感器。这种分类法可将传感器分为位移（线

6、位移和角位移）、速度、角速度、力、力矩、压力、流速、液面、温度、湿度、光、热、电压、电流、气体成分、浓度和粘度传感器等。,1.2 传感器的作用与地位,今天，信息技术对社会发展、科学进步起到了决定性的作用。现代信息技术的基础包括信息采集、信息传输与信息处理。 传感技术与信息技术的关系：信息-采集-传感技术；信息-处理-计算机技术；信息-传输-通讯技术。传感器位于信息采集系统之首、检测与控制之前，是感知、获取与检测的最前端。 传感器广泛应用于各个学科领域: 在基础学科和尖端技术的研究中； 在工业与国防领域； 在生物工程、医疗卫生、环境保护等。,无论是金属粮仓还是土仓，为防止霉变，粮食都是分层存放，

7、仓内温度和湿度不能过高，为此，需在各层安放温湿度传感器进行检测。装有温湿度探头的粮仓示意图如下。,例1 粮仓温度、湿度检测,装有温湿度探头的粮仓示意图,将各层探头输出接至温湿度巡检仪上，通过巡检仪监视器监视各点温湿度情况。通过通风口保持温湿度在要求范围内。,例2：感温、 感烟火灾报警器监控系统,可在每一房间安放一对感温、感烟探头（智能传感器），它们输出温度、浓度信号通过串行通讯线送入由微机组成的检测系统（集控器）；,集控器负责信号汇总，汇总各房间的温度和浓度信号，并监控各房间温度、烟浓度是否异常，如异常，声光报警并打开喷淋设备灭火，一层一台。,各层集控器通过CAN总线、M-BUS总线等现场总线

8、将温度、浓度等信号送入中央监控计算机。值班人员在电脑屏幕上直观监视各房间情况（温度、烟雾浓度）。房间、楼道装配摄像头，还可通过电视屏幕查看房间、楼道情况。可看出没有感温、感烟传感器，就像人缺少感官，系统无法工作。,例3：热轧带钢表面温度的测量,用辐射温度计测量热轧带钢表面温度的方法巳被广泛采用。从加热炉出来的钢坯最后到卷取机之前的整个轧制线上，如加热炉出口、粗轧机的入口和出口、精轧机的入口和出口以及在卷取机之前都设有辐射温度计，用以测量各阶段带钢的表面温度。并用此温度信号来控制轧制速度、轧辊压下力和冷却水流量等。,卷取机,传感器作为整个检测系统的前哨，它提取信息的准确与否直接决定着整个检测系统

9、的精度。 一个国家的现代化水平是用其自动化水平来衡量的。而自动化水平是用仪表及传感器的种类和数量多少来衡量的。信息化技术包括传感器技术、通讯技术和计算机技术。传感器技术列为信息技术之首，重要性由此可见一斑。,1.3 传感器技术的发展动向,传感器技术的主要发展动向： 一是传感器本身的基础研究，即研究新的传感器材料和工艺，发现新现象； 二是跟微处理器组合在一起的传感器系统的研究，即研究如何将检测功能与信号处理技术相结合，向传感器的智能化、集成化发展。,1.3.1 发现新现象,传感器的工作机理是基于各种效应、反应和物理现象的。重新认识如压电效应、热释电现象、磁阻效应等已发现的物理现象以及各种化学反应

10、和生物效应，并充分利用这些现象与效应设计制造各种用途的传感器，是传感器技术领域的重要工作。同时还要开展基础研究，以求发现新的物理现象、化学反应和生物效应。各种新现象、反应和效应的发现可极大地扩大传感器的检测极限和应用领域。,1.3.2 开发新材料,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。 目前最为成熟、先进的材料技术是以硅加工为主的半导体制造技术。例如，人们利用该项技术设计制造的多功能精密陶瓷气敏传感器有很高的工作温度，弥补了硅（或锗）半导体传感器温度上限低的缺点，可用于汽车发动机

11、空燃比控制系统，大大地扩展了传统陶瓷传感器的使用范围。另外，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。,1.3.3采用微细加工技术,将硅集成电路技术加以移植并发展，形成了传感器的微细加工技术。这种技术能将电路尺寸加工到光波长数量级，并能形成低成本超小型传感器的批量生产。 微细加工技术除全面继承氧化、光刻、扩散、淀积等微电子技术外，还发展了平面电子工艺技术、各向异性腐蚀、固相键合工艺和机械切断技术。利用这些技术对硅材料进行三维形状的加工，能制造出各式各样的新型传感器。例如，利用光刻、扩散工艺已制造出压阻

12、式传感器，利用薄膜工艺已制造出快速响应的气敏、湿敏传感器等。日本横河公司综合利用微细加工技术，在硅片上构成孔、沟、棱锥、半球等各种形状的微型机械元件，并制作出了全硅谐振式压力传感器。,1.3.4 传感器的智能化,“电五官”与“电脑”的结合，就是传感器的智能化。智能化传感器不仅具有信号检测、转换功能，同时还具有记忆、存储、解析、统计处理及自诊断、自校准、自适应等功能。,智能传感器是传感器技术与大规模集成电路技术相结合的产物，它的实现取决于传感技术与半导体集成化工艺水平的提高与发展。这类传感器具有多功能、高性能、体积小、适宜大批量生产和使用方便等优点，是传感器重要的发展方向之一。,如，DS18B2

13、0、传感器测量系统,1.3.5 仿生传感器,传感器相当于人的五官，且在许多方面超过人体，但在检测多维复合量方面，传感器的水平则远不如人体。尤其是那些与人体生物酶反应相当的嗅觉、味觉等化学传感器，还远未达到人体感觉器官那样高的选择性。实际上，人体感觉器官由非常复杂的细胞组成并与人脑联接紧密，配合协调。工程传感器要完全替代人的五官，则须具备相应复杂细密的结构和相应高度的智能化，这一点目前看来还是不可能的事。但是，研究人体感觉器官，开发能够模仿人体嗅觉、味觉、触觉等感觉的仿生传感器，使其功能尽量向人自身的功能逼近，已成为传感器发展的重要课题。,第2章 传感器的特性及标定 2.1 传感器的静态特性 2

14、.1.1 线性度 2.1.2 灵敏度 2.1.3 迟滞 2.1.4 重复性 *2.2 传感器的动态特性 2.2.l 传感器动态特性的数学模型 2.2.2 算子符号法与传递函数 2.2.3 频率响应函数 2.2.4 动态响应特性 2.3 传感器的标定 2.3.1 传感器的静态特性标定 2.3.2 传感器的动态标定,传感器所测量的物理量基本上有两种形式：一种是稳态（静态或准静态）的形式，这种形式的信号不随时间变化（或变化很缓慢）；另一种是动态（周期变化或瞬态）的形式，这种形式的信号是随时间而变化的。 由于输入物理量形式不同，传感器所表现出来的输出输入特性也不同，因此存在所谓静态特性和动态特性。不同

15、传感器有着不同的内部参数，它们的静态特性和动态特性也表现出不同的特点，对测量结果的影响也就各不相同。 一个高精度传感器，必须同时具有良好的静态特性和动态特 性，这样它才能完成对信号的（或能量）无失真的转换。 以一定等级的仪器设备为依据，对传感器的动、静态特性进行实验检测，这个过程称为传感器的动、静态标定。本章讨论传感器的特性及标定。,2.1 传感器的静态特性,2.1.1 线性度 如果理想的输出（y）输入（x）关系是一条直线，即y = a0 x，那么称这种关系为线性输出输入特性。 1.非线性输出输入特性 传感器的输出输入特性是非线性的，在静态情况下，如果不考虑滞后和蠕变效应，输出输入特性总可以用

16、如下多项式来逼近 式中 x 输入信号； y 输出信号； a0零位输出； a1传感器线性灵敏度； a2，a3，an非线性系数。对于已知的输出输入特性曲线，非线性系数可由待定系数法求得。,多项式代数方程的四种情况: （1）理想线性特性见图（a）。当 时， （2）输出-输入特性方程仅有奇次非线性项如图（c）所示，即 具有这种特性的传感器，在靠近原点的相当大范围内，输出输入特性基本上呈线性关系。并且，当x大小相等而符号相反时，y也大小相等而符号相反,相对坐标原点对称，即 （3）输出-输入特性非线性项仅有偶次项，见图（b），即 具有这种特性的传感器，其线性范围窄，且对称性差，即 。但用两个特性相同的传感

17、器差动工作，即能有效地消除非线性误差。 （4）输出-输入特性有奇次项，也有偶次项，见图（d）。,2非线性特性的“线性化” 在实际使用非线性特性传感器时，如果非线性项次不高，在输入量不大的条件下，可以用实际特性曲线的切线或割线等直线来近似地代表实际特性曲线的一段，如图所示，这种方法称为传感器的非线性特性的线性化。所采用的直线称为拟合直线。,传感器的实际特性曲线与拟合直线不吻合的程度，在线性传感器中称“非线性误差”或“线性度”。常用相对误差的概念表示“线性度”的大小，即传感器的实际特性曲线与拟合直线之间的最大偏差的绝对值对满量程输出之比为 式中 el 非线性误差（线性度）； max实际特性曲线与拟

18、合直线之间的最大偏差值； yFS 满量程输出。,非线性误差是以拟合直线作基准直线计算出来的，基准线不同，计算出来的线性度也不相同。因此，在提到线性度或非线性误差时，必须说明其依据了怎样的基本直线。 拟合直线的几种常见方法有： 1）最佳平均直线与独立线性度； 2）端点直线和端点线性度； 3）端点直线平移线； 4）最小二乘法直线和最小二乘法线性度。详见教科书P（810）。,2.1.2 灵敏度 线性传感器的校准线的斜率就是静态灵敏度，它是传感器的输出量变化和输入量变化之比，即 式中 kn静态灵敏度。 如位移传感器，当位移量Dx为lmm，输出量Dy为0.2mV时 ，灵敏度kn为0.2mV/mm。非线性

19、传感器的灵敏度通常用拟合直线的斜率表示。非线性特别明显的传感器，其灵敏度可用dy/dx表示，也可用某一小区域内拟合直线的斜率表示。,2.1.3 迟滞 迟滞表示传感器在输入值增长的过程中（正行程）和减少的过程中（反行程），同一输入量输入时，输出值的差别，如图所示，它是传感器的一个性能指标。该指标反映了传感器的机械部件和结构材料等存在的问题，如轴承摩擦、灰尘积塞、间隙不适当、螺钉松动、元件磨损（或碎裂）以及材料的内部摩擦等。迟滞的大小通常由整个检测范围内的最大迟滞值Dmax与理论满量程输出之比的百分数表示，即,2.1.4 重复性 传感器的输入量按同一方向作多次变化时，我们发现，各次检测所得的输出输

20、入特性曲线往往不重复，如图所示。产生不重复的原因和产生迟滞的原因相同。重复性误差eR通常用输出最大不重复误差Dmax与满量程输出yFS之比的百分数表示，即,式中 DmaxD1max与D2max两数值之中的最大者； D1max正行程多次测量的各个测试点输出值之间的最大偏差； D2max反行程多次测量的各个测试点输出值之间的最大偏差。,不重复误差是属于随机误差性质的，校准数据的离散程度是与随机误差的精度相关的，应根据标准偏差来计算重复性指标。重复性误差eR又可按下式来表示 式中 标准偏差。 服从正态分布误差， 可以根据贝赛尔公式来计算 式中yi 测量值； 测量值的算术平均值； n 测量次数。,被测

21、量随时间变化的形式可能是各种各样的，只要输入量是时间的函数，则其输出量也将是时间的函数。通常研究动态特性是根据标准输入特性来考虑传感器的响应特性。,动态特性指传感器对随时间变化的输入量的响应特性。,标准输入有三种：,经常使用的是前两种。,正弦变化的输入 阶跃变化的输入 线性输入,*2.2 传感器的动态特性,2.2.l 传感器动态特性的数学模型,分析传感器动态特性，必须建立数学模型。线性系统的数学模型为一常系数线性微分方程。对线性系统动态特性的研究，主要是分析数学模型的输入量x与输出量y之间的关系，通过对微分方程求解，得出动态性能指标。,对于线性定常（时间不变）系统，其数学模型为高阶常系数线性微

22、分方程，即,线性常系数微分方程,输入信号,输出信号,ai、bi,决定于传感器的某些物理参数（除b00 外， 通常 ）。,常见的传感器，其物理模型通常可分别用零阶、一阶和二阶的常微分方程描述其输出输入动态特性。,零阶传感器 一阶传感器 二阶传感器,理论上讲，由传感器动态特性的数学模型可以计算出传感器的输入与输出的关系，但是对于一个复杂的系统和复杂的输入信号，采用传感器动态特性的数学模型求解很困难。因此，在信息论和控制论中，通常采用一些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。这些函数有传递函数、频率响应函数和脉冲响应函数等。,2.2.2 传递函数:输出的拉氏变换和输入的拉氏变换之比

23、,2.2.3频率响应函数：初始值均为零时，输出的傅立叶变换和输入的傅立叶变换之比，是在频域中对系统传递信息特性的描述,傅立叶变换,A表示输出量幅值与输入量幅值之比相对于信号频率的关系，称为幅频特性。,表示输出量与输入量的相位差比相对于信号频率的关系，称为相频特性。,2.2.4动态响应特性,1.正弦输入时的频率响应 一阶系统,时间常数：,静态灵敏度：,传递函数：,时间常数越小，频率响应特性越好。,频率特性：,幅频特性：,相频特性：,负号表示相位滞后,二阶系统,很多传感器，如振动传感器、压力传感器等属于二阶传感器，其微分方程为：,时间常数， ； 0自振角频率,0=1/ 阻尼比， ； k静态灵敏度，

24、k=b0/a0,拉普拉斯变换式为：,传递函数为：,频率特性：,幅频特性：,相频特性：,当0时，在=1处k()趋近无穷大，这一现象称之为谐振。 随着的增大，谐振现象逐渐不明显。 当0.707时，不再出现谐振，这时k()将随着的增大而单调下降。,阻尼比的影响较大。,2. 阶跃输入时的阶跃响应,一阶传感器的阶跃响应,对一阶系统的传感器，设在t=0时， x和y 均为0，当t0时，有一单位阶跃信号输入,如图。此时微分方程为,t,x,0,1,(dy/dt)+a0y= b1(dx/dt)+b0 x,齐次方程通解：,非齐次方程特解：,y2=1 (t0),方程解：,t,x,0,1,以初始条件y(0)=0代入上式

25、，即得t=0时， C1=-1，所以,输出的初值为0,随着时间推移y接近于1,当t=时,y =0.63,在一阶系统中,时间常数值是决定响应速度的重要参数。,一阶系统,二阶传感器的阶跃响应,单位阶跃响应通式,0传感器的固有频率；传感器的阻尼比,特征方程,根据阻尼比的大小不同，分为四种情况： 1）01(有阻尼)：该特征方程具有共轭复数根,方程通解,根据t,ykA求出A3；根据初始条件,求出A1、A2，则,令x=A,其曲线如图，这是一衰减振荡过程,越小,振荡频率越高,衰减越慢。,(设允许相对误差y=0.02),2)=0(零阻尼)：输出变成等幅振荡，即,发生时间,过冲量,稳定时间,tW=4/,4）1（过阻尼）：特征方程具有两个不同的实根,