传感器概述

传感器的作用

传感器的发展趋势

传感器在总体上呈现出多功能、微型化、数字化、集成化、智能化和网络化的发展趋势

传感技术的发展方向

  1. 提高与改善传感器的技术指标
  2. 寻找新原理、新材料、新工艺

为改善传感器性能采用的多种技术途径

  • 差动技术；平均技术；补偿修正技术
  • 隔离抗干扰抑制、稳定性处理等

传感器的定义和组成

传感器的定义

  • 广义：传感器是一种能把特定的信息(物理、化学、生物)按一定规律转换成某种可用信号输出的器件和装置。
  • 侠义：能把外界非电信息转换成电信号输出的器件。

传感器的组成

传感器由==敏感元件、转换元件、基本电路==三部分组成:

  • 敏感元件感受被测量
  • 转换元件将响应的被测量转换成电参量
  • 基本电路把电参量接入电路转换成电量
  • 核心部分是转换元件，决定传感器的工作原理

传感器的分类方法

按传感器检测的范畴分类：

  • 物理量传感器
  • 化学量传感器
  • 生物量传感器

按传感器的输出信号分类：

  • 模拟传感器
  • 数字传感器

按传感器的结构分类：

  • 结构型传感器
  • 物性型传感器
  • 复合型传感器

按传感器的功能分类：

  • 单功能传感器
  • 多功能传感器
  • 智能传感器

按传感器的转换原理分类：

  • 机-电传感器
  • 光-电传感器
  • 热-电传感器
  • 磁-电传感器
  • 电化学传感器

按传感器的能源分类：

  • 有源传感器(将非电能量转化为电能量,只转化能量本身,并不转化能量信号的传感器,称为有源传感器)
  • 无源传感器

传感器的基本特性

传感器的静态特性指标包括:

灵敏度

在稳定条件下输出微小增量与输入微小增量的比值

  • 对线性传感器灵敏度是直线的斜率S=ΔY/ΔXS=\Delta Y/\Delta X
  • 对非线性传感器灵敏度为一变量:S=dY/dXS=\mathrm{d}Y/\mathrm{d}X
  • 相对灵敏度Sr=ΔyΔx/xS_r=\frac{\Delta y}{\Delta x/x}

线性度

迟滞

传感器在正、反行程期间输入、输出曲线不重合的现象称迟滞。

重复性

输入量按同一方向作多次测量时，输出特性不一致的程度。

稳定性

表示传感器在一较长时间内保持性能参数的能力

传感器的动态特性参数有:

瞬态响应特性，频率响应特性

分别讨论一阶传感器、二阶传感器的传递函数,传感器幅频特性、相频特性

工程信号与分析

工程信号分类

  • 确定性信号：

    • 按波形：

      • 周期信号：简谐信号、复杂周期信号、频率比为有理数的正弦信号

        x(t)=x(t+nT)(n=1,2,...)x(t)=x(t+n2πω0)=x(t+nf0)x(t)=x(t+nT)(n=1,2,...)\\ x(t)=x(t+n\frac{2\pi}{\omega_0})=x(t+\frac{n}{f_0})

        频谱特征：

        1. 离散性：每条谱线代表一个正弦分量
        2. 谐波性：频率由基频整数倍组成
        3. 收敛性：谐波的幅值随着频率的增大而减小

      • 非周期信号：瞬态信号、准周期信号（不同频率的简谐信号合成）（准周期，时限）（数学形式，特征）

      • 直流信号：幅值不随时间变化

    • **按取值：**连续信号和离散信号

  • **随机信号：**不能用数学关系式精确描述的信号，实测信号都是随机信号，单用近似确定性信号表示

  • 按时间特性： 连续 离散

4种类型信号（非周期-连续，周期-连续，非周期-离散，周期-离散）（数学分析方法，时域和频域中的特点）

傅里叶级数（2种三角函数形式，1种指数函数形式）

满足狄里赫利条件，函数可以展开为傅里叶级数

x(t)=a0+∑n=1+∞(ancos⁡nω0t+bnsin⁡nω0t)a0=1T∫−T/2T/2x(t)dtan=2T∫−T/2T/2x(t)cos⁡(nω0t)dtbn=2T∫−T/2T/2x(t)sin⁡(nω0t)dtω0=2πTx(t)=a_0+\sum^{+\infin}_{n=1}(a_n\cos{n\omega_0t}+b_n\sin{n\omega_0t})\\ a_0=\frac{1}{T}\int^{T/2}_{-T/2}x(t)\mathrm{d}t\\ a_n=\frac{2}{T}\int^{T/2}_{-T/2}x(t)\cos{(n\omega_0t)}\mathrm{d}t\\ b_n=\frac{2}{T}\int^{T/2}_{-T/2}x(t)\sin{(n\omega_0t)}\mathrm{d}t\\ \omega_0=\frac{2\pi}{T}

a0a_0，ana_n和bnb_n傅立叶系数,ω0\omega_0基波角频率

傅里叶级数中同频率项加以合并，

x(t)=a0+∑n=1+∞Ansin⁡(nω0t+θn)x(t) = a_0 + \sum_{n=1}^{+\infty} A_n \sin \left( n \omega_0 t + \theta_n \right) 或 x(t)=a0+∑n=1+∞Ancos⁡(nω0t+φn)An=an2+bn2an=Ansin⁡θn=Ancos⁡φnbn=Ancos⁡θn=−Ansin⁡φnθn=arctan⁡anbn,ϕn=arctan⁡(−bnan)或\ x(t) = a_0 + \sum_{n=1}^{+\infty} A_n \cos \left( n \omega_0 t + \varphi_n \right)\\ A_n = \sqrt{a_n^2 + b_n^2}\\ a_n = A_n \sin \theta_n = A_n \cos \varphi_n\\ b_n = A_n \cos \theta_n = - A_n \sin \varphi_n\\ \theta_n =\arctan\frac{a_n}{b_n}, \phi_n=\arctan(-\frac{b_n}{a_n})

ω0\omega_0基波角频率，2ω02\omega_0，3ω03\omega_0为二次谐波和三次谐波

指数形式的傅里叶级数：

x(t)=∑n=−∞+∞X(nω0)ejnω0tX(nω0)=1T∫−T/2T/2x(t)e−jnω0t dt或X(nω0)=∣X(nω0)∣ejφnx(t) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} X(n\omega_0) e^{j n \omega_0 t}\\ X(n\omega_0) = \frac{1}{T} \int_{-T/2}^{T/2} x(t) e^{-j n \omega_0 t} \, \mathrm{d}t\\ 或X(n\omega_0) = \left| X(n\omega_0) \right| e^{j \varphi_n}

傅里叶变换

带宽（0-频谱函数的第1个零点的频率）

数学工具：欧拉公式，分部积分

波形示例：周期矩形信号（在特定条件下成为方波），矩形脉冲/门信号/ 采样信号，冲击函数，梳妆函数 （*频域视角的变化）