传感器技术教学课件ppt作者陈建元第九章智能传感器.ppt
《传感器技术教学课件ppt作者陈建元第九章智能传感器.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《传感器技术教学课件ppt作者陈建元第九章智能传感器.ppt(109页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、 智能传感器智能传感器第九章第九章第九章智能传感第九章智能传感器器9.1 智能传感器概述智能传感器概述9.2 智能传感器的构成、功能与特点智能传感器的构成、功能与特点9.3 智能传感器的实现途径智能传感器的实现途径9.4 典型智能传感器简介典型智能传感器简介9.1 智能传感器概述智能传感器概述 智能传感器(智能传感器(Intelligent sensor 或或 Smart sensor)最)最初是由美国宇航局初是由美国宇航局1978 年在开发出来的产品。宇宙飞船年在开发出来的产品。宇宙飞船上需要大量的传感器不断向地面发送温度、位置、速度上需要大量的传感器不断向地面发送温度、位置、速度和姿态等数
2、据信息,用一台大型计算机很难同时处理如和姿态等数据信息,用一台大型计算机很难同时处理如此庞杂的数据,要不丢失数据,并降低成本,必须有能此庞杂的数据,要不丢失数据,并降低成本,必须有能实现传感器与计算机一体化的灵巧传感器。智能传感器实现传感器与计算机一体化的灵巧传感器。智能传感器是指具有信息检测、信息处理、信息记忆、逻辑思维和是指具有信息检测、信息处理、信息记忆、逻辑思维和判断功能的传感器。它不仅具有传统传感器的各种功能判断功能的传感器。它不仅具有传统传感器的各种功能,而且还具有数据处理、故障诊断、非线性处理、自校正、而且还具有数据处理、故障诊断、非线性处理、自校正、自调整以及人机通讯等多种功能
3、它是微电子技术、微自调整以及人机通讯等多种功能。它是微电子技术、微型电子计算机技术与检测技术相结合的产物型电子计算机技术与检测技术相结合的产物。9.1 智能传感器概述智能传感器概述早期的智能传感器是将传感器的输出信号经处理和转化早期的智能传感器是将传感器的输出信号经处理和转化后由接口送到微处理机部分进行运算处理。后由接口送到微处理机部分进行运算处理。80年代智能年代智能传感器主要以微处理器为核心传感器主要以微处理器为核心,把传感器信号调节电路、把传感器信号调节电路、微电子计算机存贮器及接口电路集成到一块芯片上微电子计算机存贮器及接口电路集成到一块芯片上,使传使传感器具有一定的人工智能。感器具
4、有一定的人工智能。90年代智能化测量技术有了年代智能化测量技术有了进一步的提高进一步的提高,使传感器实现了微型化、结构一体化、阵使传感器实现了微型化、结构一体化、阵列式、数字式列式、数字式,使用方便和操作简单、具有自诊断功能、使用方便和操作简单、具有自诊断功能、记忆与信息处理功能、数据存贮功能、多参量测量功能、记忆与信息处理功能、数据存贮功能、多参量测量功能、联网通信功能、逻辑思维以及判断功能。联网通信功能、逻辑思维以及判断功能。智能化传感器是传感器技术未来发展的主要方向。在今智能化传感器是传感器技术未来发展的主要方向。在今后的发展中后的发展中,智能化传感器无疑将会进一步扩展到化学、智能化传感
5、器无疑将会进一步扩展到化学、电磁、光学和核物理等研究领域。电磁、光学和核物理等研究领域。9.2 智能传感器的构成、功能与特点智能传感器的构成、功能与特点智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成的,它充分利用微处理器的计算和存储能力,对的,它充分利用微处理器的计算和存储能力,对传感器的数据进行处理,并对它的内部行为进行传感器的数据进行处理,并对它的内部行为进行调节。调节。图图1是智能传感器的原理框图,它主要包是智能传感器的原理框图,它主要包括传感器、信号调理电路和微处理器。括传感器、信号调理电路和微处理器。图图 9.1智能传感器原理框图智能传感器原理框
6、图智能传感器的结构智能传感器的结构(1)非集成化实现)非集成化实现非集成化智能传感器是将传统的经典传感器(采非集成化智能传感器是将传统的经典传感器(采用非集成化工艺制作的传感器,仅具有获取信号用非集成化工艺制作的传感器,仅具有获取信号的功能)、信号调理电路、带数字总线接口的微的功能)、信号调理电路、带数字总线接口的微处理器组合为一整体而构成的一个智能传感器系处理器组合为一整体而构成的一个智能传感器系统。其框图如图统。其框图如图2图图 9.2 非集成化智能传感器框图非集成化智能传感器框图智能传感器的结构智能传感器的结构(2)集成化实现)集成化实现这种智能化传感器系统是采用微机械加工技术和这种智能
7、化传感器系统是采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术,利用硅作为基本材料大规模集成电路工艺技术,利用硅作为基本材料来制作敏感元件、信号调理电路、微处理器单元,来制作敏感元件、信号调理电路、微处理器单元,并把它们集成在一块芯片上而构成,故又可称为并把它们集成在一块芯片上而构成,故又可称为集成智能传感器(集成智能传感器(integrated smart/intelligent sensor)。其外形如图)。其外形如图3所示。所示。图图 9.3集成智能传感器结构集成智能传感器结构 智能传感器的结构智能传感器的结构(3)混合实现)混合实现根据需要与可能,将系统各个集成化环节,如敏根据需要与可能,将
8、系统各个集成化环节,如敏感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总线接口,以不同的组合方式集成在两块或三块芯线接口,以不同的组合方式集成在两块或三块芯片上,并装在一个外壳里。如图片上,并装在一个外壳里。如图4所示集成化敏所示集成化敏感单元包括弹性敏感元件及变换器。信号调理电感单元包括弹性敏感元件及变换器。信号调理电路包括多路开关、放大器、基准、模路包括多路开关、放大器、基准、模/数转换器数转换器(ADC)等。)等。图图9.4在一个封装中可能的混合集成实现方式在一个封装中可能的混合集成实现方式智能传感器的功能智能传感器的功能(1)具有自动调零、自校准、自
9、标定功能。具有自动调零、自校准、自标定功能。智能传感器不仅能够自动检测各种被测参智能传感器不仅能够自动检测各种被测参数,还能进行自动调零、自动调平衡、自数,还能进行自动调零、自动调平衡、自动校准,某些智能传感器还能自动完成标动校准,某些智能传感器还能自动完成标定工作。定工作。智能传感器的功能智能传感器的功能(2)具有逻辑判断和信息处理能力,能对具有逻辑判断和信息处理能力,能对被测量进行信号调理和信号处理(对信号被测量进行信号调理和信号处理(对信号进行预处理、线性化、或对温度、静压力进行预处理、线性化、或对温度、静压力等参数进行自动补偿等)。等参数进行自动补偿等)。智能传感器的功能智能传感器的功
10、能(3)具有自诊断功能。智能传感器通过自具有自诊断功能。智能传感器通过自检软件,能对传感器和系统的工作状态进检软件,能对传感器和系统的工作状态进行定期或不定期的检测,诊断出故障的原行定期或不定期的检测,诊断出故障的原因和位置并做出必要的响应。因和位置并做出必要的响应。智能传感器的功能智能传感器的功能(4)具有组态功能,使用灵活。在智能传具有组态功能,使用灵活。在智能传感器系统中可设置多种模块化的硬件和软感器系统中可设置多种模块化的硬件和软件,用户可通过微处理器发出指令,改变件,用户可通过微处理器发出指令,改变智能传感器的硬件模块和软件模块的组合智能传感器的硬件模块和软件模块的组合状态,完成不同
11、的测量功能。状态,完成不同的测量功能。智能传感器的功能智能传感器的功能(5)具有数据存储和记忆功能,能随时存取检测具有数据存储和记忆功能,能随时存取检测数据数据 智能传感器的功能智能传感器的功能(6)具有双向通信功能,能通过各种标准总线接具有双向通信功能,能通过各种标准总线接口、无线协议等直接与微型计算机及其它传感器、口、无线协议等直接与微型计算机及其它传感器、执行器通信。执行器通信。智能传感器的特点智能传感器的特点(1)精度高精度高(2)测量范围很宽,并具有很强的过载能力。测量范围很宽,并具有很强的过载能力。(3)高信噪比高、高分辨力高信噪比高、高分辨力(4)高可靠性与高稳定性高可靠性与高稳
12、定性(5)自适应性强智能传感器具有判断、分析与处自适应性强智能传感器具有判断、分析与处理功能理功能(6)性价比高性价比高(7)超小型化、微型化超小型化、微型化(8)低功耗低功耗9.3 智能传感器的实现途径智能传感器的实现途径1)采用新的检测原理和结构实现信息处理的智)采用新的检测原理和结构实现信息处理的智能化。能化。2)应用人工智能材料实现信息处理的智能化)应用人工智能材料实现信息处理的智能化 3)集成化)集成化 4)软件化)软件化 5)多传感器信息融合技术)多传感器信息融合技术 6)网络化)网络化 9.3.1 集成化集成化智能传感器的集成化有两种途径。一是利智能传感器的集成化有两种途径。一是
13、利用微电子电路制作技术和微型计算机接口用微电子电路制作技术和微型计算机接口技术将传感器信号调理单元集成在同一个技术将传感器信号调理单元集成在同一个芯片上。这种集成化传感器信号调理电路芯片上。这种集成化传感器信号调理电路又可分为两种类型:又可分为两种类型:1)传感器信号调理器;)传感器信号调理器;2)传感器信号处理系统。)传感器信号处理系统。1)传感器信号调理器)传感器信号调理器传感器信号调理器传感器信号调理器是将信号的传感器信号调理器传感器信号调理器是将信号的A/D转换器、温度补偿及自动校正电路集成在一转换器、温度补偿及自动校正电路集成在一起,输出模拟量或数字量。例如菲利普公司生产起,输出模拟
14、量或数字量。例如菲利普公司生产的的UZZ9000型单片角度传感器信号调理器,配上型单片角度传感器信号调理器,配上KMZ41型磁阻式角度传感器后即可精确地测量型磁阻式角度传感器后即可精确地测量角度。角度。图图9.5 UZZ9000的内部框图的内部框图 2)传感器信号处理系统)传感器信号处理系统传感器信号处理系统是在芯片种集成了微处理器传感器信号处理系统是在芯片种集成了微处理器(P)或数字信号处理器()或数字信号处理器(DSP),并且带串行),并且带串行总线接口。和传感器信号调理器相比,传感器信总线接口。和传感器信号调理器相比,传感器信号处理系统则以数字电路为主,其性能比传感器号处理系统则以数字电
15、路为主,其性能比传感器信号调理器更先进,使用更灵活。信号调理器更先进,使用更灵活。例如美国德州仪器公司(例如美国德州仪器公司(TI)生产的)生产的TSS400S2(带(带MCU),美国美信(),美国美信(MAXIM)公司生产)公司生产的的MAX1460(带(带DSP)图图9.6 MMX1460传感器信号处理系统内部框图传感器信号处理系统内部框图智能传感的特点智能传感的特点 1)微型化)微型化 2)精度高)精度高3)多功能)多功能4)阵列化)阵列化5)使用方便)使用方便 9.3.2 软件化软件化不论智能传感器以何种硬件组成方式实现,传感不论智能传感器以何种硬件组成方式实现,传感器与微计算机器与微
16、计算机/微处理器相结合所实现的智能传微处理器相结合所实现的智能传感器系统,都是在最小硬件条件基础上采用强大感器系统,都是在最小硬件条件基础上采用强大的软件优势来的软件优势来“赋予赋予”智能化功能的。传感器的智能化功能的。传感器的数据经过数据经过A/D转换后,所获得的数字信号一般不转换后,所获得的数字信号一般不能直接输入微处理器应用程序中使用,还必须根能直接输入微处理器应用程序中使用,还必须根据需要进行加工处理,如非线性校正、噪声抑制、据需要进行加工处理,如非线性校正、噪声抑制、自补偿、自检、自诊断等,以上这些处理也称为自补偿、自检、自诊断等,以上这些处理也称为软件处理。以软件代硬件也体现出传感
17、器智能化软件处理。以软件代硬件也体现出传感器智能化的优越性所在。的优越性所在。9.3.2.1 非线性自校正技术非线性自校正技术图图 9.7 开环式非线性补偿仪表框图开环式非线性补偿仪表框图9.3.2.1 非线性自校正技术非线性自校正技术线性放大器的表达式为线性放大器的表达式为要求整台仪器的输入输出特性为要求整台仪器的输入输出特性为式中式中K,a,S,b都为常数都为常数则,线性化器的输入输出关系式为则,线性化器的输入输出关系式为从而有从而有 V0=Sf1-1(V2-a/k)+b9.3.2.1 非线性自校正技术非线性自校正技术(a)智能传感器系统框图;(智能传感器系统框图;(b)输入()输入(x)
18、输出()、输出(u)特性;)特性;(b)(c)反非线性特性)反非线性特性u-x;(;(d)智能传感器系统的输入()智能传感器系统的输入(x)输出(输出(y)特性)特性非线性自校正的三种实现方法非线性自校正的三种实现方法 1)计算法)计算法2)查表法)查表法3)插值法)插值法1)计算法)计算法计算法就是利用软件编制一段反非线性特性关系表达式计算法就是利用软件编制一段反非线性特性关系表达式的计算程序。的计算程序。当被测参数经过采样、滤波后,直接进入当被测参数经过采样、滤波后,直接进入计算程序进行计算,从而得到线性化处理的输出参数,计算程序进行计算,从而得到线性化处理的输出参数,因此,在掌握传感器
19、输入输出特性因此,在掌握传感器输入输出特性f(x)的情况下,利)的情况下,利用编制好的反非线性特性函数,就能快速准确的实现传用编制好的反非线性特性函数,就能快速准确的实现传感器的线性输出。感器的线性输出。如果近似表达式为线性的,则可采用如果近似表达式为线性的,则可采用理论直线法、端点理论直线法、端点线法、端点平移法、最小二乘法等来拟合线法、端点平移法、最小二乘法等来拟合;对于非线性;对于非线性曲线,利用传感器的标定数据,根据曲线,利用传感器的标定数据,根据最小二乘原理最小二乘原理,可,可以获得非线性特性的拟合函数。以获得非线性特性的拟合函数。1)计算法)计算法利用最小二乘法求取反非线性曲线的利
20、用最小二乘法求取反非线性曲线的n阶多项式表达式的阶多项式表达式的具体步骤如下具体步骤如下:(1)对传感器及其条例电路进行静态标定,得校准曲线。对传感器及其条例电路进行静态标定,得校准曲线。标定点得数据为标定点得数据为 N为标定点个数,为标定点个数,i1N1)列出逼近反非线性曲线的多项式方程)列出逼近反非线性曲线的多项式方程1)计算法)计算法(2)假设反非线性特性拟合方程为:假设反非线性特性拟合方程为:n的数值由所要求的精度来定。若的数值由所要求的精度来定。若n3,则,则式中:式中:为待定常数。为待定常数。(9-1)(9-2)1)计算法)计算法求解待定常数的函数。根据最小二乘法原则来确求解待定常
21、数的函数。根据最小二乘法原则来确定待定常数定待定常数 的基本思想是,由多项的基本思想是,由多项式(式(92)式确定的各个)式确定的各个 值,与各个点的值,与各个点的标定值标定值xr之均方差应最小,即之均方差应最小,即 最小值最小值 (9-3)1)计算法)计算法(93)式是待定常数)式是待定常数 的函数。为的函数。为了求得函数了求得函数 最小值时的常数,对最小值时的常数,对函数求导并令它为零,即函数求导并令它为零,即令令 ,得,得 令令 ,得,得1)计算法)计算法 令 ,得令 ,得1)计算法)计算法经整理后得矩阵方程经整理后得矩阵方程式中:式中:N为试验标定点个数;为试验标定点个数;1)计算法)
22、计算法求解该方程,得到待定系数求解该方程,得到待定系数a0a31)计算法)计算法(2)将所求得常系数将所求得常系数a0a3存入内存存入内存将已知得反非线性特性拟合方程(将已知得反非线性特性拟合方程(92)式写成下列形)式写成下列形式:式:为了求取对应有电压为为了求取对应有电压为u得输入被测值得输入被测值x,每次只需将采,每次只需将采样值样值u代入(代入(94)式中即可)式中即可。(9-4)1)计算法)计算法利用神经网络方法求解反非线性曲线系数的基本利用神经网络方法求解反非线性曲线系数的基本思路思路:图图 9.9函数链神经网络函数链神经网络1)计算法)计算法采用函数链神经网络法求拟合多项式的系数
23、的思路为:如图如图9所示的一函数链神经网络,图中所示的一函数链神经网络,图中为网络的连接权值,连接权值的个数与反非线性多项式为网络的连接权值,连接权值的个数与反非线性多项式的结束相同,即。假设神经网络的神经元是线性的,函的结束相同,即。假设神经网络的神经元是线性的,函数链神经网络的输入值为:数链神经网络的输入值为:为静态标定实验中获得的标定点输出值。函数链神经网为静态标定实验中获得的标定点输出值。函数链神经网络的输出值为:络的输出值为:式中:式中:为输出估计值,将为输出估计值,将 估计值与标定值估计值与标定值 进行比较,经神经网络学习算法不断调整权值进行比较,经神经网络学习算法不断调整权值 ,
24、直至估计误差,直至估计误差 的均方值足够小。的均方值足够小。估计误差为:估计误差为:权值调节式为:权值调节式为:1)计算法)计算法1)计算法)计算法式中:式中:第第k步神经网络输出估计值;步神经网络输出估计值;第第i个标定点输入值,也是神经网络的第个标定点输入值,也是神经网络的第i个个期望输出值;期望输出值;估计误差,第估计误差,第k步神经网络输出估计值与期步神经网络输出估计值与期望输出值之差;望输出值之差;第第k步时,第步时,第j个连接权值;个连接权值;学习因子,它的选择影响到迭代的稳定性学习因子,它的选择影响到迭代的稳定性和收敛速度。当权值调节趋于稳定时,所得权值为和收敛速度。当权值调节趋
25、于稳定时,所得权值为即为多项式待定常数即为多项式待定常数1)计算法)计算法即为多项式待定常数即为多项式待定常数权值的初始值为一随机数。如果设定的合理则学习过程权值的初始值为一随机数。如果设定的合理则学习过程时间短,时间短,与与 一般为同一数量级;一般为同一数量级;比比 至少低一个数至少低一个数量级;量级;比比 低更多的数量级。所低数量级依非线性特性低更多的数量级。所低数量级依非线性特性的非线性程度的不同而不同。的非线性程度的不同而不同。将学习完毕后的神经网络和原来的传感器系统相串将学习完毕后的神经网络和原来的传感器系统相串联,就构成可以进行非线性自校正的智能传感器系统。联,就构成可以进行非线性
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 传感器 技术 教学 课件 ppt 作者 建元 第九 智能
