智能传感器的功能

摘要

智能传感器系统是传感器的一个主要研究方向,是当今世界正迅速发展的一门现代综合技术,在工业和生活中有着广泛的应用。我们现在被无数智能的设备围绕着:智能手机、智能手表、智能眼镜、智能冰箱、智能空调。很难想象在现代生活中如果没有传感器,没有智能设备,我们的城市该如何运作。这样说明了智能传感器在现代社会中重要的地位。最近愈发火热的物联网,要将任何物品与互联网连接,其中必然要实现物品的智能识别、定位、收集、跟踪、监控、处理,这也决定了智能传感器在其中的基础作用与核心地位。本文介绍智能传感器概念、产生背景,主要对智能传感器的基本功能及特点加以阐述,让大家对当前技术水平下智能传感器的主要功能有所了解,从而完善智能传感器的基本概念。在介绍功能时,列举一些相关实例,希望能加深大家的理解。

关键词:智能传感器 综合技术 物联网

智能传感器的发展背景

智能传感器概念最早由美国宇航局在研发宇宙飞船过程中提出来, 并于1979年形成产品。宇宙飞船上需要大量的传感器不断向地面或飞船上的处理器发送温度、位置、速度和姿态等数据信息, 即便使用一台大型计算机也很难同时处理如此庞大的数据。何况飞船又限制计算机体积和重量, 于是引入了分布处理的智能传感器概念。其思想是赋予传感器智能处理功能, 以分担中央处理器集中处理功能。同时, 为了减少智能处理器数量, 通常不是一个传感器而是多个传感器系统配备一个处理器, 且该系统处理器配备网络接口。

早起,人们简单机械的强调在工艺上将传感器与微处理器两者紧密结合,认为“传感器的敏感元件及其信号调理电路与微处理器集成在一块芯片就是智能传感器”随着智能传感器的发展,对其“智能”含义的理解也不断的深化,不再过分强调“传感器微机化”,于是进而认为“智能传感器就是一种带有微处理器兼有检测信息和信息处理功能的传感器”。 H. Schodel,E. Beniot等人则更进一步强调了智能化功能,认为“一个真正意义上的智能传感器,必须具备学习、推理、感知、通信及管理等功能”智能传感器至今没有一个统一的定义,在这里把“传感器与微处理器赋予智能的结合,兼有信息检测与信息处理功能的传感器就是智能传感器”。

智能传感器的主要功能

智能过去主要用于过程控制,并迅速在自动化领域和商业领域推进,这与其和传统传感器相比优越的特点和功能密不可分。简而言之,智能传感器有一下几个主要功能:

(1) 具有自校零、自标定、自校正功能;

(2) 具有自动补偿功能

(3) 能够自动采集数据,并对数据进行预处理

(4) 具有自动检验、自选量程、自寻故障

(5) 具有双向通信、标准化数字输出或者符号输出功能

(6) 具有判断、决策处理功能

1、具有自校零、自标定、自校正功能

现在的传感器内部器件由于温度漂移、运算放大器的失调电压和失调电流等原因不可避免产生零点偏移,也就是在零输入时仍有输出值,而产生测量误差,要克服这种误差就需要自动校零。校零的方法一般有两种,一种是硬件校零,一种是软件校零。硬件校零是通过相应的积分器、比较器等运算电路实现校零。软件校零是借助程序,将被测量数据零点偏移量消除掉,获得正确的测量结果。

通常,基本的传感器不能给出线性信号,而线性度在工业测量中是非常重要的。以智能压力传感器为例,看如何实现自校。大多数压力传感器有两个重要参数需要进行调整:零位和增益。如果用户不能对这两个参数进行调整, 就要求设计者和制造厂采取专门措施以保证在使用期间这两个参数保持不变. 为了解决这一问题,许多公司在智能传感器中设置一种对零位和增益能够进行遥控调整的功能. 关键是在智能传感器中装上微处理机, 在内存中放有自校功能的软件。操作者只要输入——已知压力,就能将随时间变化的零位和增益校正过来。自校的另一分支——诊断,其目的起到确定传感器是否正常工作。

2、具有自动补偿功能

在工业生产中,经常用到温度补偿。目前油井在取温度和压力等数据时有测量精度低、容易存在人为误差、测试数据不连续、受电磁干扰等问题 ,目前补偿 的方法主要分 为硬件补偿和软件补偿两种 。硬件补偿方法有 :在桥臂上串 、

并联恰当恒定电阻法,桥臂热敏电阻补偿法,桥外串、并联热敏电阻补偿法,双电桥补偿技术等。但用硬件电路进行校正存在电路复杂、调试困难、精度低 、通用性差、成本高等缺点,不利于工程实际应用。软件补偿是将微处理器与压力传感器结合起来,充分利用丰富的软件功能、结合一定的补偿算法对传感器温度的附加误差进行修正。软件补偿的效果要比硬件补偿好,达到的精度更高,而且成本较低。同样有硬件补偿和软件补偿两种方法,通常软件补偿比硬件补偿灵活性强,补偿效果较好。软件补偿的算法有以下几种1、査表法;2、BP 神经网络算法;3、曲线拟合算法。在曲线拟合法中常用最小二乘法,以减少误差。

3、具有数据存储、记忆与信息处理能力

由于智能传感器能产生大量信息和数据而且我们有时需要传感器存储一些数据,因而智能传感器必须具备数据存储的能力,存储大量的数据供人们使用,如我们平常使用的一些数字示波器,可以对先前的波形进行存储,这就极大的方便了我们的实验工作。

利用智能传感器的计算功能对传感器的零位和增益进行校正,对非线性和温度漂移进行补偿。这样,即使传感器的加工不太精密,通过智能传感器的计算功能也能获得较精确的测量 结果,智能传感器的信息处理功能还能进行统计处理。例如Case Western Reserve大学的科研人员已经制造了一个在同一硅片上含有10个相同敏感元件. 还有信号处理电路的pH 传感器,微型计算机能够进行统计处理,从而得到10个敏感元件的平均值,方差和测量系统的标准误差。如果某一单个敏感元件输出的误差大于土3倍标准误差、就可以把它舍弃。输出数据虽然经过多次舍弃,输出这些数据的敏感元件仍然是有效的,只是因为某些原因使所标定值发生了漂移。智能传感器的计算功能能够重新标定单个敏感元件,使它重新有效。智能传感器的计算功能也用于制造对测量对象有不同灵敏度的各种敏感件组成的器件,例如日本日立研究所的嗅觉传感器. 该传感器是由一套厚膜敏感元件,相应的电路和微型计算机组成. 敏感元件有6个不同的半导体氧化物组成,这些半导体是在铝基片上用厚膜印刷技术制造出来的,铂加热器在背面. 使敏感元件保持 400 r,当它暴露在还原气体中时. 半导体氧化物的电导率发生变化,由于每一个敏感元件都是由不同的半导体组成的,因此对各种还原气体,它们却有各自不同的灵敏度,对每种气体或气味,组合的敏感元件能够形成特殊“图

样”。在计算机存储器中存有各种气体的标准图样,通过比较就不难识别各种气体。用对所识别的气体有最高相关灵敏度的元件,能够定量测量气体. 用“图样”识别的方法克服了单个敏感元件选择性差的缺点。

4、具有自动检验、自选量程、自寻故障

通常传感器需要定期检验和标定,以保证它在正常使用时足够的准确度,这些工作一般要求将传感器从使用现场拆卸送到实验室或检验部门进行 ,对于在线测量传感器出现异常则不能及时诊断。采用智能传感器时,情况则大有改观。首先是,自诊断功能在电源接通时进行自检,诊断测试以确定组件有无故障。其次,根据使用时间可以在线进行校正,微处理器利用存在 EPROM 内的计量特性数据进行对比校对。

5、具有双向通信、标准化数字输出或者符号输出功能实现

智能传感器的双向通信功能具有重要的理论意义和实际意义。我们知道信息技术的三大任务是信息的采集、处理、传输技术。传感器技术、计算机技术和网络通信技术分别完成这三大任务。具有双向通信功能的智能传感器第一次综合运用这三个技术,将信息的采集、处理和传输统一起来。在实际上,智能传感器网络通信功能的研究将对工业控制,智能建筑,远程医疗和数学等领域带来重走的影响。它将改变传统的布线方式和信息处理技术,不仅可以节约大量现场布线,而且实现现场信息在整个网络的共享。

在过程工业中,通常看到的是点与点串接以及串联网络。如今的大趋势是朝双向串联网络方向发展。因为智能传感器自身带有微控制器.所以它属于数字式的。因此 自然能配置与外部连接的数字串行通讯。因为串行通讯抗环境影响 (如电磁干扰) 的能力比普通模拟信号强得多。而采用标准的数字输出如I2C 总线、CAN 总线,RS232等简化了生产的过程,有利于工业生产和降低生产成本,也保障了输出的准确性和稳定性。

6、具有判断、决策处理功能

物体的信息是通过传感器获得的数据经过微处理器的处理,由处理器做出相应的判断和决策,如美国宇航局发送到火星的“好奇”号火星车,它上边安置了“TextureCam ”的智能照相机,不仅能够给外星球上的岩石拍照,同时还能对照

片进行分析并根据分析结果决定下一步的行动,它在当中就扮演了大脑的角色,让机器人具备了自行做出决定的能力。

智能传感器今后的发展方向

智能传感器和人工智能材料,在今后的若干年内仍然是人们及其关注的一门科学。虽然此领域已经取得了一些成就,但人们还不能随意设计和创造人造思维系统,而职能处于研究探索的初级阶段。

今后的研究内容将主要集中在以下几个方面:

(1)微型结构仍是智能传感器的重要发展方向。“微型”技术是一个广泛的应用领域,它涵盖的微型工程、制造和系统等各种科学与多种微型结构。

(2)利用生物技术及纳米技术研制传感器。目前,分子和原子生物传感器是一门高新学科。国外已利用纳米技术研制出分子级的电器,如纳米开关、纳米马达和纳米电机等。

(3)研制开发智能材料,完善智能器件原理。主要研究如何将信息注入材料的主要方式和有效途径,研究功能效应和信息流在人工智能材料内部的转换机制。

(4)开发人工脑系统。发展高级智能机器人和完善人工脑系统 。

总结

智能传感器系统是一门涉及多门学科的综合系统技术,是当今世界正在发展中的高新技术。虽然目前智能传感器已经取得一定成效,但是智能化的实现还处于初级阶段。虚拟化、网络化和信息融合技术方面需要进一步完善,采用新技术、新材料来提高传感器的性能和智能化程度。

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