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最新传感器技术基础课件重点

漂移包括零点漂移与灵敏度漂移,两者又可分为时 间漂移(时漂)和温度漂移(温漂)。
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7、误差表达
(1)绝对误差
测量结果与被测参量真值之间的差值的绝对值称
为绝对误差。
Y(S) 转换电路
对于n个环节的并联系统:H(S)
n
Hi
S
i1
X(S)
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H1(S) H2(S)
Y(S) 转换电路
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采用传递函数法的优点: 1、容易看清各个环节对系统的影响,因而 便于对传感器或测量系统进行改进。 2、当传感器比较复杂或传感器的基本参数 未知时,可以通过实验求得传递函数。
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2、回差(或称迟滞、滞后)
定义:传感器在正反行程中输出输入曲线的不重合 程度称为迟滞。
迟滞特性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
H
Hmax10% 0 yF.S.
11.12.2Βιβλιοθήκη 2021yyFS ⊿Hmax
0
x
迟滞特性
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3、重复性
传感器技术基础课件重点
第一章 传感器技术基础
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第一节 传感器的一般数学模型
(重点)
第二节 传感器的特性与指标
(重点)
第三节 改善传感器性能的技术途径 (了解)
第四节 传感器的标定与校准
(了解)
第五节 传感器材料与工艺
(补充)
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第一节 传感器的一般数学模型
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a)理论拟合
c)端点连线拟合
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b)过零旋转拟合
d)端点连线平移拟合
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E、最小二乘法拟合(重点)
y
yi
y=kx+b
y=kx+b
Δi=yi-(kxi+b)
0
xI
x
最小二乘拟合法
最小二乘法拟合直线的原理就是使 2i
为最小值,即
n
n
2
2 i yi kixb min
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4、灵敏度与灵敏度误差
定义:传感器输出的变化量Δy与引起该变化量的
输入变化量 Δx之比即为其静态灵敏度,其表达式

Ky x
灵敏度误差用相对误差表示,即
k kk10 % 0
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5、分辨力与阈值
分辨力:是传感器在规定测量范围内所能检测 出被测输入量的最小变化量,用绝对值表示。
i1
i1
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得到k和b的表达式
n
k
xiyi
n xi2
xi yi xi 2
b
xi2 yi xi xiyi n xi2 xi 2
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最小二乘法准则的几何意义在于拟和直线精 密度高即误差小。
将几组x分别带入以上五式,与y值相差最小 的就是所求,(5)为所求。
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第二节 传感器的特性与指标
一、传感器的静态特性
传感器特性:主要是指输出与输入之间的关系。 静态特性:当输入量为常量,或变化极慢时,输出与输 入之间的关系称为~; 静态特性表示传感器在被测输入量各个值处于稳定状态 时的输出—输入关系。 研究静态特性主要应考虑其非线性与随机变化等因素。
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1、线性度:又称非线性
定义:表征传感器输出—输入校准曲线与所选 定的拟合直线(作为工作直线)之间的吻合(或偏 离)程度的指标。
通常用相对误差来表示线性度,即
L
Lmax10% 0 YF.S.
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目前常用的拟合方法有: A、理论拟合: B、过零旋转拟合: C、端点连线拟合: D、端点连线平移拟合:
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3、典型环节的动态响应
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第一节 传感器的一般数学模型
建立传感器的数学模型的必要性 传感器数学模型的静态与动态之分
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一、静态模型
输入量对时间t 的各阶导数为零
静态模型是指在静态条件下得到的传感器数学 模型。
传感器的静态模型可用一代数方程表示,即:
y a 0 a 1 x a 2 x 2 a n x n
(一)、静态模型
代数方程
(二)、动态模型
1、微分方程 2、传递函数
新 课
第二节 传感器的特性与指标
(一 )、传感器的静态特性
1、线性度 3、重复性
5、分辨力与阈值 7、误差表达
2、回差(滞后或迟滞) 4、灵敏度 6、稳定性与漂移 8、精确度等级
(二)、传感器的动态特性
1、频率响应特性
2、阶跃响应特性
分辨率:分辨力用与满量程的百分数表示时称 为分辨率。
阈值:在传感器输入零点附近的分辨力称为阈 值。
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6、稳定性与漂移
稳定性:指传感器在长时间工作的情况下输出量发 生的变化。有时称为长时间工作稳定性或零点漂移。
漂移:指在一定时间间隔内,传感器输出量存在着 有与被测输入量无关的、不需要的变化。
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用微分方程作为传感器数学模型的特点: 优点:通过求解微分方程容易分清暂态响 应与稳态响应。 缺点:求解微分方程很麻烦,尤其当需要 通过增减环节来改变传感器的性能时显得很不 方便。
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(2)传递函数 由控制理论可知,对于用线性常系数微分方程表示的传感 器,其传递函数为 :
H (S)x y((S S))b am nS Sn m a b 1 1 S S a b0 0
S=σ+jw,称为拉氏变
框图表示法为: 换的自变量。
x
bmSmb1Sb0 y
anSn a1Sa0
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n
对于n个环节的串联系统: H(S) Hi S i1
X(S)
H1(S)
H2(S)
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表示输出量与输入量之间的关系曲线称为特性曲线。 理想情况下,传感器数学模型为:
y a1x
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二、动态模型
(1)微分方程 传感器的动态模型用线性常系数微分方程来表示:
a n d d n n y t a n 1 d d n n 1 1 y t a 0 y b m d d m m x t b m 1 d d m m 1 x 1 t b 0 x
定义:指传感器在输入按同一方向作全量程连 续多次变动时所得特性曲线不一致的程度。
重复性误差可用正反行程的最大偏差表示,即
R
Rmax10% 0 yF.S.
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y ⊿Rmax2
⊿Rmax1
0 x
△Rmax1正行程的最大重复性偏差, △Rmax2反行程的最大重复性偏差。
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