07智能传感器.ppt

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2017-05-11 发布于河南
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07智能传感器

上一页下一页返回（2）灵敏度温度漂移的补偿 P不变，T↑→U（T）↓ T＞T1，U(T)＜U(T1) 结论：当在工作温度为T时测得的传感器输出量为U(T)，给 U(T)值加一个补偿电压ΔU后再按U(T1)—P非线性特性进行刻度变换，求取输入量压力值即为P。 7.2.4 数字滤波技术上一页下一页返回传感器获取信号中有噪声及各种干扰信号，必须从噪声中自动准确的提取有用信息。若信号与噪声频谱不重合，则可用滤波器消除噪声。模拟滤波器：硬件实现数字滤波器：软件实现数字滤波优点： ①不要增加硬件设备，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的程序即可，对于滤波要求不同的多通道测量，这一优点更加突出。 ②数字滤波不用硬件，不存在阻抗匹配的问题，因此可靠性和稳定性高。 ③改变参数，选择不同的滤被方式均很方便、灵活，并可以对模拟滤波无能为力的低频干扰进行滤波。 1 算术平均滤波法上一页下一页返回算术平均值法是按输入的n个取样数据xi寻找、选择一个y值，使y与各取样值间的偏差平方和为最小，即：算术平均值适用于对一般具有随机干扰的信号滤波，特别适合于信号本身在某一数值范围附近作上下波动的情况。信号的平均滤波程度完全取决于n。当n较大时，平滑度高，但灵敏度低，即外界信号的变化对测量计算结果y的影响较小。一般n取4一16之间。 2 滑动平均滤波法上一页下一页返回算术平均值法缺点：每计算一次数据，需要测量n次，例如采样速率为10次／秒，而要求每秒输人4次数据时，n不能大于2，因此对于测量速度或数据计算速度要求较高的实时系统，是无法使用的。滑动平均值法优点：只需进行一次测量既能得到平均值。原理：采用队列作为测量数据存储器，队列的长度固定为n，每进行一次新的测量，把测量结果放在队尾，而丢掉原来队首的一个数据，这样，在队列中始终有个“新”数据，在计算平均值时，只要把队列中的n个数据进行算术平均，就可得到新的算术平均值。这样，每进行一次测量，就可以计算出一个新的算术平均值。 3 加权平均滤波法上一页下一页返回上面两种算术平均滤波法，对于n次内的所有取样值，在结果中所占的比例是相等的。有时为了提高滤被效果，将各取样值取不同的比例，然后再相加，这称为加权平均法。优点：可以提高滤波效果。权值的选取：均为常数，可以根据具体情况而定，一般对近期取样值取较大的权值，这样可增加新的取样值在平均法中的作用。 7.3 智能传感器实例上一页下一页返回 1. 混合集成压力智能传感器传感器由压力和温度敏感元件、单片计算机和A/D转换等电路芯片混合集成。具有测量、转换、运算、处理、程控等功能，可以随时进行温度和非线性等误差修正和补偿，能长期稳定地工作在环境温度变化较大的场合。 2 多路光谱分析智能传感器上一页下一页返回可以从人造卫星摄取地球表面的图像，通过反射型绕射瓜果那山，由CCD固态摄像传感器转换成电信号，即可进行多路光谱分析。测量数据由微型计算机解析和统计处理，则可得到有关地质和气象方面的各种信息。 3 机器人视觉传感器上一页下一页返回它是利用CCD作为图像传感器，将工件信号经微型计算机处理，获得重心坐标、面积、最大尺寸等数据，即确定工作位置，并由母线系统输至控制系统，控制机器人动作。例如，机器人进行弧焊时，由图像传感器和微型计算机确定焊接基准点，如孔、涂料标记处等，并按程序进行自动焊接。焊接时用两个光源照明，用遮光栅挡住弧焊光，以免弧焊光进入图像传感器破坏其信号。 7.4 智能传感器的发展趋势上一页下一页返回智能式传感器的发展尚处于初级阶段：由几块相互独立模块电路与敏感元件组装在同一壳体里构成智能化传感器。未来的智能传感器：将是敏感元件、信号调理电路和微型计算机等集成在同一芯片内，即由超大规模集成电路构成的芯片式智能式传感器。将半导体敏感元件、信号变换、运算、记忆和传输功能电路部件分别分层次集成在—块半导体硅片上，构成多功能三维智能传感器。上一页下一页返回智能传感器会发展到什么程度，关键在于半导体集成技术，即智能式传感器的发展依附于集成电路的设计、制造与装配技术。与国外相比，我国智能式传感器的研发起步稍晚。受半导体集成技术水平限制，近期也难以实现单片集成化智能式传感器。措施： 1、研究混合集成式智能传感器，采用部分进口芯片