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第一章检测技术的基础知识PPT课件.ppt

上传人:微传9988 文档编号:3476743 上传时间:2018-11-03 格式:PPT 页数:64 大小:5MB
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资源描述

1、传感器与智能检测技术,主讲:李琦、李维勤 2013,2,3,办公室:教5-109 电话:13809196675 (李琦)15291188260 (李维勤) QQ群:传感器与智能检测技术 (217505477)倡导大家以实名申请加入,4,5,6,飞机的自动驾驶:,7,船舶的驾驶自动化:,8,汽车的自动驾驶?,9,导致汽车自动驾驶困难的原因是什么?,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,第一章 检测技术的基础知识,21,1.1 检测技术的基本概念(名词解释),1.1.1 测量 以确定量值为目的的一组操作。 是按照某种规律,用数据来描述观察到的现象,即对事物作出量化描述,即对非

2、量化实物的量化过程。 测量的四个要素 测量的客体即测量对象 计量单位 测量方法 测量的准确度,22,量值:用一个数和一个合适的计量单位表示的量。 测量单位:用于表示与其相比较的同种量大小的约定定义和采用的特定量。 约定地赋予测量单位以名称和符号。如长度的单位名称为米,单位符号为m。 同量纲的量即使这些量不是同种量,其单位可有相同的名称和符号。如功、热、能量,单位都是焦尔(J)。 测量单位在我国又称计量单位。,23,1.1.2 测量系统,测量系统:用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合;是用来获得测量结果的整个过程。 自动检测系统:在物

3、理量的测试中,能自动地按照一定的程序选择测量对象,获得测量数据,并对数据进行分析和处理,最后将结果显示或记录下来的系统。,24,敏感元件,转换元件,信号调理转换电路,被测对象,输出单元,激励信号,辅助电源,传感器,自动检测系统,25,智能检测技术:将人工智能的技术和方法应用于参数检测的技术。 要点: 有敏感元件 应用了人工智能技术(如人工神经元网络算法、遗传算法、多信息融合技术等),26,1.1.3 传感器,是检测系统的第一个重要环节; 是与人的感觉器官相对应的元件; 能够感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可输出信号的器件或装置; 通常由敏感元件、转换元件和转换电路组成。,发送器、传送器、

4、变送器、换能器,27,传感器的数学描述,设测量信号为x ,传感器输出为 y , 比例系数为 k 则有: y=kx (理想状态) 考虑非线性、零位: y=f(x) 设环境因素为N 则:y=( x , N ) 由于环境对输出的影响为:,28,1.2 传感器的基本特性,在检测系统和控制系统中,要完成对各种参数进行检测和控制,必须要求传感器能够将感受到非电量的变化不失真的变换成相应的电量。 传感器能否完成不失真的转换,这取决于传感器的基本特性,也就是输入输出特性。 传感器的基本特性是由其内部结构参数所决定的一种外部特性,通常可分为静态特性和动态特性。,29,1.2.1 传感器静态特性,传感器的静态特性

5、是指被测量的值处于稳定状态时,系统的输出与输入之间的关系。 灵敏度 、线性度 、迟滞 、重复性 、稳定性,30,1)灵敏度,灵敏度是描述传感器的输出量(一般为电学量)对输入量(一般为非电学量)敏感程度的特性参数。 其定义为: 传感器输出量的变化值与相应的被测量(输入量)的变化值之比, 用公式表示为,31,1)灵敏度,对于线性传感器,灵敏度就是传感器静态特性的斜率,即k=y/x为常数,而对于非线性传感器而言,其灵敏度为一变量,可用k=dy/dx表示。 传感器的灵敏度如图所示。人们一般希望传感器的灵敏度较高,在量程范围内为线性。,32,2)线性度,理想的传感器输出与输入呈线性关系。 线性度定义为:

6、 传感器的输出输入校准曲线与理论拟合直线之间的最大偏差与传感器满量程输出之比, 称为该传感器的线性度或称“非线性误差”。 通常用相对误差表示其大小:,33,理论线性度: 拟合直线为理论直线, 通常以 0%作为直线起始点, 满量程输出100%作为终止点。 端基线性度: 以校准曲线的零点输出和满量程输出值连成的直线为拟合直线。 独立线性度: 作两条与端基直线平行的直线, 使之恰好包围所有的标定点, 以与二直线等距离的直线作为拟合直线。 最小二乘法线性度: 以最小二乘法拟合的直线为拟合直线。,34,3)迟滞,输入逐渐增加到某一值, 与输入逐渐减小到同一输入值时的输出值不相等, 叫迟滞现象。迟滞差表示

7、这种不相等的程度。 其值以满量程的输出YFS的百分数表示。,35,4)重复性,重复性是指传感器在相同工作条件下,输入量沿同一方向变化时,在全量程范围内连续多次测量,所得到各特性曲线不一致程度。,36,5)稳定性,稳定性表示传感器在一个较长的时间内保持其性能参数的能力。 理想的情况是, 不管什么时候传感器的灵敏度等特性参数不随时间变化。 实际上, 随着时间的推移, 大多数传感器的特性会改变。这是因为传感元件或构成传感器的部件的特性随时间发生变化, 产生的这种变化现象也叫漂移。,37,1.2.2 传感器动态特性,动态特性就是描述传感器随时间变化对输入量的响应特性情况,反映输出值真实再现变化着的输入

8、量的能力。 响应特性即动态特性, 是传感器的重要特性之一。,38,1)瞬态响应特性,在时域研究传感器瞬态响应特性时,一般采用的激励信号是阶跃函数信号。 理论上阶跃信号的大小不对过渡过程产生影响,但实验时应保持阶跃信号的幅值在传感器输入信号的线性范围内。 (1)一阶传感器的单位阶跃响应设x(t)和y(t)分别为传感器的输入量和输出量,均为时间的函数,则传感器的传递函数为,39,时间常数具有时间的量纲,反映传感器惯性大小,k为静态灵敏度。在线性传感器中k为常数,在进行动态分析时,k只是一个倍数关系,因此,为方便起见,在讨论时设k=1。 当传感器的初始状态为零、输入为单位阶跃信号时,X(s)=1/s

9、,传感器输出的拉氏变换为则一阶传感器的单位阶跃响应为,40,由图可见一阶传感器响应特性为一阶惯性环节,响应曲线不是立即反映输入的变化,而是按斜率为1/的指数规律上升,最终到达稳态之。 理论上t趋于无穷时传感器的响应才能达到稳态值。 一般认为t=(34)时传感器的响应已达到稳态。,41,一阶传感器的单位阶跃响应特点,一阶传感器的时间常数越小,响应速度越快,响应曲线越接近输入的阶跃曲线,动态误差越小。 因此,一阶传感器的时间常数越小越好。,42,(2)二阶传感器的单位阶跃响应,设传感器静态灵敏度k=1,二阶传感器的传递函数为 式中,n为传感器的固有频率,为传感器的阻尼比。 对于初始状态为零的传感器

10、,当输入为单位阶跃信号时,X(s)=1/s,传感器输出的拉氏变换为,43,二阶传感器对阶跃信号的响应在很大程度上取决于阻尼比和固有频率n。固有频率n由传感器主要结构参数所决定, n越高, 传感器的响应越快。 当n为常数时, 传感器的响应取决于阻尼比。 阻尼比直接影响超调量和振荡次数。,44,=0, 为无阻尼, 超调量为 100%, 产生等幅振荡, 达不到稳态。 1, 为过阻尼, 无超调也无振荡, 但达到稳态所需时间较长。 1, 为欠阻尼, 衰减振荡, 达到稳态值所需时间随的减小而加长。 =1 时为临界阻尼,响应时间最短。 在实际使用中,为了兼顾有较短的上升时间和小的超调量,一般传感器都设计成欠

11、阻尼式,阻尼比取 0.60.8 为好。,45,瞬态响应特性指标,时间常数:一阶传感器输出上升到稳态值的63.2%所需的时间。 延迟时间td:传感器输出达到稳态值50所需时间。 上升时间tr:传感器输出达到稳态值90所需时间。 峰值时间tp:二阶传感器输出响应曲线达到第一个峰值所需时间。,超调量:二阶传感器输出超过稳态值的最大值。衰减比d:衰减振荡的二阶传感器输出响应曲线第一个峰值和第二个峰值之比。,46,2)频率响应特性,频率响应法是从传感器的频率特性出发研究传感器动态特性的方法。 传感器对不同频率正弦输入信号的响应特性, 称为频率响应特性。 将系统中各信号看作由许多不同频率的正弦信号合成,在

12、传递过程中,这些信号的振幅和相角按照一定的函数关系变化,从而使系统呈现出多种多样的运动形式。 (1)一阶传感器的频率响应将一阶传感器的传递函数中的s用j代替后, 即可得频率特性表达式, 即,47,频率特性为:,相频特性为:,其中负号表示输出信号的滞后于输入信号。,当激励频率远小于1/时,输出与输入的幅值几乎相等,A()接近于1,表明传感器输出与输入为线性关系。 当1,H(j)=1/j,系统相当于一个积分器。其中A()几乎与激励频率成反比,相位滞后近90o 。,*减小可改善传感器的频率特性*,48,(2)二阶传感器的频率响应,49,50,传感器的频率响应特性的好坏主要取决于传感器的固有频率n和阻

13、尼比。 当 n时,A()1,() 0,此时,传感器的输出y(t)再现了输入x(t)的波形。 当= n时,A()=1/2,() -/2,幅频特性受阻尼比影响极大,当过小时系统将产生共振。在实际测量时应避免这种情况。 当 n时,A()0,() -,输出信号与输入信号反向。 通常情况下被测信号频率应在固有频率n的 1/31/5 以下, 即(1/31/5) n,51,1.3 测量概述,在工业生产以及工程检测中,为了完成对各种工程测量参数的检测与控制,首先需要通过传感器将工程测量参数(非电量)转化成便于传输的电信号。这些众多的工程测量参数有温度、压力、流量、位移、速度、磁场等。,52,常见工程测量(非电

14、量)量,53,工程测量传感器的输出要求,从传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应,诸如压电效应,磁致伸缩现象,极化、热电、光电、磁电等效应;化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器;有些传感器既不能划分到物理类,也不能划分为化学类。考虑到系统中的传感器与其他装置的兼容性与互换性,它们输出的信号标准应符合国际标准信号。 国际电工委员会(International Electro technical Commission,简称IEC)规定了国际统一信号,过程控制信号的模拟直流电流信号为420mA,模拟直流电压信号为15V。,54,传感器的标定和校准,任何一种新研制或

15、新生产的传感器在装配完成后都要进行一系列的试验与测试,对其技术性能指标进行全面检测,以确定传感器的实际性能指标。 当传感器经过一段时间的使用或储存,也要对其性能进行复测,以确定传感器的实际性能是否发生变化。,55,传感器的标定是通过使用标准的计量仪器对所标定传感器的准确度(精度)进行检测是否符合标准。 包含以下内容: 确定仪器或测量系统的输入输出关系 赋予仪器或测量系统分度值 确定仪器或测量系统的静态特性指标 消除系统误差,改善仪器或系统的正确度,56,1.3.4 测量方法及系统,测量方法 测量是以确定量值为目的的一系列操作。所以测量就是将被测量与同种性质的标准量进行比较, 确定被测量对标准量

16、的倍数。实现被测量与标准量比较得出比值的方法, 称为测量方法。针对不同测量任务进行具体分析以找出切实可行的测量方法, 对测量工作是十分重要的。,57,根据获得测量值的方法可分为直接测量、间接测量和组合测量,直接测量:在使用仪表或传感器进行测量时, 对仪表读数不需要经过任何运算就能直接表示测量所需要的结果的测量方法称为直接测量。 间接测量:首先对与测量有确定函数关系的几个量进行测量, 将被测量代入函数关系式, 经过计算得到所需要的结果, 这种测量称为间接测量。 联立测量:若被测量必须经过求解联立方程组才能得到最后结果, 则称这样的测量为联立测量。联立测量是一种特殊的精密测量方法, 操作手续复杂,

17、 花费时间长, 多用于科学实验或特殊场合。,58,根据测量方式可分为偏差式测量、零位法测量与微差法测量,偏差式测量:用仪表指针的位移(即偏差)决定被测量的量值, 这种测量方法称为偏差式测量。 零位式测量:用指零仪表的零位指示检测测量系统的平衡状态, 在测量系统平衡时, 用已知的标准量决定被测量的量值, 这种测量方法称为零位式测量。 微差式测量:微差式测量是综合了偏差式测量与零位式测量的优点的一种测量方法。它将被测量与已知的标准量相比较, 取得差值后, 再用偏差法测得此差值。应用这种方法测量时, 不需要调整标准量, 而只需测量两者的差值。由于标准量误差很小, 因此总的测量精度仍很高。微差式测量的

18、优点是反应快, 测量精度高, 特别适用于在线控制参数的测量。,59,偏差式测量:零位式测量:,恒流源,60,根据传感器的状态可分为非接触式与接触式测量,非接触式测量:指不接触被测物体的前提下进行精准测量。比如光学测量,红外线测量,超声波测量,电磁感应测量,视觉成像测量等都属于非接触式测量。非接触测量的意义在于:一般情况不因测量改变被测对象的状态;被测对象不会对测量系统造成机械损伤或化学污染。 接触式测量:传感器与被测介质直接接触,受到被测参数的影响而导致信号的输出。例如热电偶或热电阻测温,差压式流量计等。,61,根据测量对象的状态可分为 动态与静态测量,动态测量:对被测对象瞬时值或随时间变化值

19、的测量。为确定被测量的瞬时值和(或)被测量的值在测量期间随时间(或其他影响量)变化所进行的测量。 静态测量:在测量期间其值可认为是恒定量的测量。,轨道几何状态检测,振动分析,62,检测系统,检测系统由众多环节构成,例如有传感器、调理电路、分析与处理、记录仪表、显示等环节。 对于检测系统的基本要求就是,使检测系统的输出信号能够真实地反映被测物理量的变化过程,即实现不失真检测。,63,第一次作业:有一温度传感器,被测介质温度为t1,测温传感器显示温度为t2时,可用下列方程表示:t1=t2+0(dt2/dt),其中测温传感器的时间常数0=120s。当被测介质温度从25突然变化到300时,试求经过350s后该传感器显示值是多少。 某传感器属于一阶环节,现用于测量100Hz的正弦信号,如果幅值误差限制在5%以内,时间常数应取多少?若用该传感器测量50Hz的正弦信号,问此时的幅值误差和相位误差各为多少? 某力传感器属二阶传感器,固有频率n=1000Hz,阻尼系数=0.7,试问当测量频率为600Hz正弦交变力时的振幅A()和相位角()是多少?如果该传感器的阻尼比改为=0.14,问A()和()又将如何变化?已知某二阶传感器的固有频率为20kHz,阻尼系数为0.1,若要求传感器的输出幅值误差小于3%,试确定该传感器的工作频率范围。,64,谢谢大家!,

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