传感器技术及传感器信号处理

传感器技术及其信号处理方法

第一章传感器概述

1.1 传感器技术基础

传感器(sensor)是一种把物理量转换成电信号的器件。可以说，传感器代表了物理世界与电气设备（如计算机）世界接口的一部分。这种接口的另一部分由把电信号转换成物理量的执行器（actuator)表示。

为什么我们这么关心这个接口？近年来，电子行业拥有了巨大的信息处理能力。其中最明显的例子是个人计算机。此外，价格低廉的微处理器的使用对汽车、微波炉、玩具等嵌入式计算产品的设计产生了重大影响。最近几年，使用微处理器进行功能控制的产品越来越多。在汽车行业，为满足污染限制要求必须利用微处理器的这种信息处理能力。而在其他行业，这种能力又带来了降低产品成本、提高产品性能的优势。

所有这些微处理器都需要输人电压以接收指令和数据、因此，随着廉价微处理器的出现，传感器在各种产品中的应用也越来越多。此外，由于传感器输出的是电信号，因而传感器也就能够按电子没备的描述方式来插述。同电子产品数据手册一样，很多传感器数据手册也都遵照某种格式撰写。然而，目前存在很多种格式，而且传感器规格说明的国际标准还没有制订，这样，传感器系统设

计师就会遇到对同一传感器性能参数存在不同的解释，这常常令人混淆。这种混淆并非由于这些术语的含义无法理解，而是在于传感器界不同的人群习惯于使用不同的术语，认识到这一点至关重要。

1.1.1 传感器数据手册

为了解决上述术语使用的差异向题，有必要首先命绍数据手册的功用，数据手册主要是一份营销文件，用来突出某一传感器的优点，強调其潜在的应用，但是有可能忽视该传感器的不足。很多情况下，传感器是设计用来满足特定用户的特定性能要求的，而数锯手册就集中了该用户最感兴趣的性能参数。这种情况下，传感器制造商和客户就有可能越来越习惯于使用某种约定的传感器性能参数定义，而这种定义却未必通用，这样，这种传感器未来的新用户必须认清这种情形以便恰当地理解这些参数。人们常常遇到不同的定义。此外，大多数传感器数据手册都缺少对特定应用有用的信息。

1.1.2 传感器性能特征定义

下面是一些较重要的传感器性能特征。

1.传递函数

传递函数表示物理输入信号与电瑜出信号之间的函数关系。通常，这种关系以输入输出信号关系图来表示，具体的关系构成了对传感器性能特点的完整描述。对需逐

个较准、价格昂贵的传感器，可以采用厂方出具的校准曲线形式。

2.灵敏度

灵敏度按照输入物理信号与输出电信号之间的关系定义。通常，它就是电信号微小变化量与物理信号微小变化量之比。这样，灵敏度可以用传递函数关于物理信号的导数表示。灵敏度单位通常为伏特/开尔文、毫伏/千帕等。对于温度计而言，如果较小的温度变化能够带来较大的电压输出，则称其灵敏度髙。

3. 量程或动态测量范围

量程(动态测量范围)是指能够被传感器转换成电信号的输入物理信号范围。该范围外的信号可能会带来难以接受的、很大的不精确性。当超出传感器供应商允许的传感器动态测量范围时，则需要参考传感器数据手册中的专门说明，单位通常为开尔文、帕斯卡和牛顿等。

4. 精度或不确定度

不确定度一般定义为实际信号与理想输出信号之间的最大期望误差。单位通常为开尔文。有时，不确定度以满量程输出（Full Scale Output, FSO )的分数或者读数的分数表示。例如、温度计的输出应确保精确到满量程输出的5%之内。计量学家一般把精度看作定性的术语，而把不确定度看作定量的术语。举例来说，若两个传感器的

不确定度分别为1 %和3% ,那么前者可能具有更髙的精度。

5. 迟滞

某些传感器在输入激励周期性变化时，不同周期中相同的激励对应的输出值并不相同。迟滞定义为被测量的期望误差的宽度范围。单位通常为开尔文或满量程输出的百分比。

6. 非线性度

非线性度（又常称线性度）指在某一特定的动态范围内，传感器实际传递函数相对于某一线性传递函数的最大偏离程度。对该偏离误差的几种衡量方法中，最常见的是把实际传递函数与这样一条“最佳直线”比较，该直线位于能够包围传感器量程内传递函数的两条平行线的中间。这种比较方法能使大部分传感器的性能达到最优，因而较为流行。另外也可能采用其他参考直线，因此用户在使用相同的参考直线时需仔细比较。

7. 噪声

任何传感器除产生输出信号外，还会产生输出噪声。某些情况下，传感器噪声小于电子装置中传感器后接电子元器件的噪声，或小于物理信号的波动，这时的传感器噪声可以忽略。而在多数其他情况下，传感器噪声限制了基于传感器的系统的性能。噪声一般分布在频谱中。很多常见的噪声源产生的噪声为白噪声，也就是说其在所有频率

上的噪声谱密度都相同。例如，电阻中的Johnson噪声就是这种白噪声。白噪声功率谱密度的单位可用“电压单位”表示。测量数据中加入的这种白噪声的幅度与测

量带宽的平方根成正比。由于带宽和测量时间存在反向关系，因此可以说噪声随测量时间平方根的增加而减小。

8.分辨率

传感器的分辨率定义为传感器可检测到的最小的信号波动。由于信号波动是瞬时现象，故波动的时间范围与最小可检测幅度应该存在某种关系。因此，这种分辨率定义无疑包含了被测量特性的信息。很多传感器都受白噪声限制。这些情况下，分辨率的单位可以用“物理信号的”表示。对于特定的被测量，实际分辨率可

单位

由这个量与测量带宽的平方根之积获得。传感器数据手册中一般会给出分辨率，单位为“物理信号的单位

”，

或给出针对特定测量的最小可检测信号，如果还给出了噪声分布的形状，就有可能把这些结果推广到任何测量中。

9 .带宽

任何传感器对物理信号瞬时变化的响应均为有限长时间响应。另外，很多传感器都存在衰减时间，即物理信号阶跃变化后传感器的输出衰减到初始值的时间。这两个时间的倒数分别对应于上截止频率和下截止频率。二者之间的颊率范围即为传感器带宽。

1.2 传感器的分类和要求

用于不同科技领域或行业的传感器种类繁多：一种被测量，可以用不同的传感器来测量;而同一原理的传感器，通常又可分别测量多种被测量。因此，分类的方法可五花八门。了解传感器的分类，旨在从总体上加深理解，便于应用。表1.2.1列出了目前一些流行的分类方法。

除表列分类法外，还有按与某种高技术、新技术相结合而得名的，如集成传感器、智能传感器、机器人传感器、仿生传感器等等，不胜枚举。

无论何种传感器，作为测量与控制系统的首要环节，通常都必须满足快速、准确、可靠而又经济地实现信息转换的基本要求，即：

(1) 足够的容量----传感器的工作范围或量程足够大;具有一定过载能力。

(2) 灵敏度高，精度适当---即要求其输出信号与被测输入信号成确定关系(通常为线性），且比值要大;传感器的静态响应与动态响应的准确度能满足要求。

(3) 响应速度快，工作稳定、可靠性好。

(4) 适用性和适成性强一一体积小，重量轻，动作能量小，对被测对象的状态影响小；内部噪声小而又不易受外界干扰的影响;其输出力求采用通用或标准形式，以便与系统对接。

(5) 使用经济成本低，寿命长，且便于使用、维修和校准。

当然，能完全满足上述性能要求的传感器是很少有的。我们应根据应用的目的、使用环境、被测对象状况、精度要求和信息处理等具体条件作全面综合考虑。

表1.2.1 传感器的分类

1.3 传感器的地位和作用

从科学技术发展的角度看，人类社会已经或正在经历着手工化→机械化→自动化→信息化→……的发展历程。当今的社会信息化靠的是现代信息技术一一传感器技术、通信技术和计算机技术三大支柱的支撑，由此可见:传感器技术在国家工业化和社会信息化的进程中有着突出的地位和作用。

众所周知，科技进步是社会发展的强大推动力。科技进步的重要作用在于不断用机器来代替和扩展人的体力劳动和脑力劳动，以大大提高社会生产力。为此目的，人们在不懈地探索着机器与人之间的功能模拟一人工智能，并

不断地创造出拟人的装置----自动化机械，乃至智能机器人。

由图1.3.1所示的人与机器的功能对应关系可见，作为模拟人体感官的“电五官”(传感器），是系统对外界猎取信息的“窗口”。如果对象亦视为系统，从广义上讲传感器是系统之间实现信息交流的“接口”，它为系统提供着赖以进行处理和决策所必需的对象信息，它是高度自动化系统乃至现代尖端技术必不可少的关键组成部分。略举数例：仪器仪表是科学研究和工业技术的“耳目”。在基础学科和尖端技术的研究中，大到上千光年的茫茫宇宙，小到10- 13cm的粒子世界;长到数十亿年的天体演化，短到1O-24S 的瞬间反应;高达5X104?5X108℃的超高温，或3X108 Pa 的超高压，低到10-6 K的超低温，或10-13 Pa的超真空;强到25 T以上的超强磁场，弱到IO-13 T的超弱磁场……，要测量如此极端巨微的信息，单靠人的感官或一般电子设备远已无能为力，必须借助于配备有相应传感器的高精度测试仪器或大型测试系统才能奏效。因此，某些传感器的发展，是一些边缘科学研究和高新技术开发的先驱。

在工业与国防领域，传感器更有它用武之地。在以高技术对抗和信息战为主要特征的现代战争中，在高度自动化的工厂、设备、装置或系统中，可以说是传感器的大集合地。例如:工厂自动化中的柔性制造系统(FMS)，或计算

机集成制造系统(CIMS)，几十万千瓦的大型发电机组，连续生产的轧钢生产线，无人驾驶的自动化汽车，大型基础设施工程(如大桥、隧道、水库、大坝等），多功能武备攻击指挥系统，直到航天飞机、宇宙飞船或星际、海洋探测器等等，均需要配置大量的、数以千计的传感器，用以检测各种各样的工况参数或对象信息，以达到识别目标和运行监控的目的。

当传感器技术在工业自动化、军事国防和以宇宙开发、海洋开发为代表的尖端科学与工程等重要领域广泛应用的同时，它正以自己的巨大潜力，向着与人们生活密切相关的方面渗透;生物工程、医疗卫生、环境保护、安全防范、家用电器、网络家居等方面的传感器已层出不穷，并在日新月异地发展。据新近国外有一家技术市场调查公司预测:未来五年，用嵌入大量微传感器的电脑芯片做成的服装、饰物将风行世界市场。

可见，从茫茫太空，到浩瀚海洋;从各种复杂的工程系统，到日常生活的衣食住行，几乎每一项现代化内容，都离不开各种各样的传感器。有专家感言:“没有传感器……，支撑现代文明的科学技术就不可能发展。”日本业界更声称:“支配了传感器技术就能够支配新时代!”为此，日本把传感器技木列为国家重点发展的十大技术之首。美国早在20世纪80年代就宣称:世界已进人传感器时代！在涉及国

家经济繁荣和国家安全至关重要的22项重大技术中，传感器技术就有6项;而涉及保护美国武器系统质量优势至关重要的关键技术中，有8 项为无源传感器。可以毫不夸张地说，21世纪的社会，必将是传感器的世界！

图1.3.1人与机器的功能对应关系

1.4 传感器的发展历程

1.4.1 我国传感器技术的现状

近30年来，经过科技攻关，敏感元件与传感器的制造技术有了长足的进步，在设计、关键工艺、可靠性、产品开发等方面均有不同程度的突破与创新。如“九五”攻关完成的传感器CAD技术，可以实现传感器的全过程设计（即从工艺模拟到核心器件设计，再到结构设计，最后到温度补偿）；微机械加工技术，在国内首次实现了用微机械加工工艺批量生产压力传感器；开发出了包括力敏、磁敏、热敏、湿敏、气敏等在内的多个品种、多个规格的传感器。但在先进技术方面，我国传感器的整体水平与国外发达国家相比仍有较大差距。主要表现在：

（1）核心制造技术严重滞后于国外，产品品质勉强过

关，传感器数字化、智能化、微型化已成趋势，大多数产品已变成现实，且在不断完善和更新换代，而我国的传感器虽然所涉足的研究开发领域基本与国外相差无几，但由于在某些核心制造工艺技术上还严重滞后于国外，所以差异较大。

（2）专业技术人力资源匮乏，产业发展后劲不足

传感器及其产业的特点之一是技术密集，由于技术密集，也自然要求人才密集。从目前国内的情况看，能够适应当今传感器技术发展需求的具有高水平的科研队伍及中青年科技专家、技术骨干、学术带头人相对缺乏，使行业技术更新换代步伐慢，产业发展后劲不足。

（3）产业的统筹规划不足，投资力度不够

在我国，虽然在“七五”、“八五”、“九五”、“十五”、“十一五”“十二五”乃至刚起步的“十三五”的科技攻关中均有立项，但仍存在局限性。目前存在的问题是重复分散、统筹规划不足、科研投资强度偏低、科研设备落后、科研和生产脱节，影响了科研成果的转化，使我国传感器产品综合实力较低。其次是由于政府重视不够，在信息技术发展的过程中，对传感器技术重要性的认识滞后于计算机技术和通讯技术，发展需求的资源投入规模和强度太小，使传感器技术的发展速度缓慢，制约了信息技术的飞速发展。

1.4.2 我国传感技术的发展方向

（1）向高精度方向发展。随着自动化生产程度的不断提高，对传感器技术的要求也在不断提高，必须研制出具有灵敏度高、精确度高、响应速度快、互换性好的新型传感器以确保生产自动化的可靠性。

（2）向高可靠性、宽温度范围发展。传感器的可靠性直接影响到电子设备的性能，研制高可靠性、宽温度范围的传感器将是永久性的方向，大部分传感器的工作范围都在–20℃～70℃，在军用系统中要求工作温度在–40℃～85℃，汽车、锅炉等场合对传感器的温度要求更高，而航天飞机和空间机器人甚至要求温度在-80℃以下，200℃以上。

（3）向微功耗及无源化发展。传感器一般都是非电量向电量的转化，工作时离不开电源，开发微功耗的传感器及无源传感器是必然的发展方向。

（4）向微型化发展。特别重视MEMS基本工艺的应用技术研究和专用工艺装备开发，使这些工艺在产业化生产中应用；先进的纳米级技术的研究。纳米技术的发展，可能导致传感器研究的许多领域产生突破性进展。

（5）向多维化、多功能化和模糊识别方向发展。未来的传感器将突破零维、瞬间的单一量检测方式，在时间上实现广延，空间上实现扩张（三维），检测量实现多元，检

测方式实现模糊识别。

（6）向集成化（特别是集成式微型智能传感器）发展。集成式微型智能传感器是世界范围内全新的研究课题，具有巨大的潜在价值和广阔的应用市场。

（7）向智能化数字化发展。借助于敏感元件中不同的物理结构或化学物质及其各不相同的表征方式，用单独一个传感器系统来同时实现多种传感器的功能。

（8）向网络化发展。传感技术与智能技术结合之后，由孤立的元器件向系统化、网络化发展，并使传感器随着无所不在的计算机网络的发展而发展，这种技术上的飞跃不仅使传感器的性能大大提高，而且将带来高额的技术附加值，能够创造较大的经济效益。

第二章传感器信号处理

传感器获取的信号中常常夹杂着噪声及各种干扰信号, 为了准确地获取表征被检测对象特征的定量信息, 必须对传感器检测到的信号进行处理。为了加速传感器的实用化, 国内外在传感器信号处理方面作了大量工作, 并发表了许多文章和专著。传感器信号处理一般是通过补偿、滤波和噪声抑制等方法来提高传感器的信噪比和改善分辨率。

2.1传感器静态误差补偿

传感器的静态误差主要包括零点漂移、非线性误差和迟滞误差等。

（一）补偿零点漂移

产生零点漂移的原因很多，任何元件参数的变化(包括电压源电压的波动)，都将造成输出电压漂移。实践证明，温度变化是产生零点漂移的主要原因，也是最难克服的因素，这是由于半导体元器件的导电性对温度非常敏感，而温度又很难维持恒定。当环境温度变化时，将引起晶体管参数的变化，从而使放大电路的静态工作点发生变化，而且由于级间耦合采用直接耦合方式，这种变化将逐级放大和传递，最后导致输出端的电压发生漂移。直接耦合放大电路级数愈多，放大倍数愈大，则零点漂移愈严重，并且在各级产生的零点漂移中，第一级产生零点漂移影响最大，为此减小零点漂移的关键是改善放大电路第一级的性能。

在实际电路中，根据具体情况可采用不同的措施抑制零点漂移。常用的措施有下面几种：

1、选用高质量的硅管

硅管的Icbo要比锗管小好几个数量级，因此目前高质量的直流放大电路几乎都采用硅管。另外管子的制造工艺也很重要，即使同一种类型的管子，如工艺不够严格，半导体表面不干净，将会使漂移程度增加。所以必须严格挑选合格的半导体器件。

2、温度补偿的方法

利用温度对非线性元件的影响来抵消温度对放大电路中晶体管参数的影响，进而减小电路的零点漂移。这种方法比较简单，在线性集成电路中应用比较多，但是补偿的程度不够理想。受温度补偿法的启发，人们利用两只型号和特性都相同的晶体管来进行补偿，收到了比较好的抑制零点漂移的效果，这就是差动放大电路。

3、调制法

这种方法的指导思想是先将直流信号通过某种方式转换成频率较高的交流信号(调制)，经过阻容耦合放大电路进行放大后，再转换成直流信号(解调)。因此这种方法既放大了输入信号，又抑制了零点漂移。

(二) 修正非线性误差

一般传感器的特性, 从数学上可作为一个多变量函数

来表达, 即：

12(,,,...)Z f x y y =

其中Z 为传感器输出，X 为被测物理量，12,,...y y 是环境参数，如温度、湿度、振动和冲击等。通常，这个函数是非线性的。为使传感器输出读数、计算和从应用系统中更换传感器简单化，传感器特性必须线性化和标准化。在非特殊应用场合，可通过传感器的包封技术来消除湿度、振动和冲击等环境因素对传感器的影响。但是，温度对传感器性能的影响往往不易消除。在此，我们把传感器输出当作一个二元函数(,)Z f x y = 来处理，介绍传感器的非线性误差的修正方法 。

修正传感器输入-输出特性非线性和由温度引起的灵敏度变化的方法分硬件法 (通过电路或机械修正）和软件法（利用计算机的运算功能进行修正）。前者实时性强，但复杂，不易实现。后者具有普遍意义，在应用计算机的传感器系统中，不必附加特殊的硬件，但实时性差。

采用计算机修正非线性误差的框图如图2.1所示。传感器感受物理量X ，输出Y 经接口电路变换为计算机可接收的Y ，计算机对其进行修正后输出Y C ,接口电路的类型取决于Y 的性质，可用ADC 或FDC 等。

通常标定传感器时,在几个校准温度下，测出x~y 特性，然后用二元函数插值法来修正传感器的非线性。修正过程：

计算机中预先存贮X与Y、θ的关系数据（这里X为X的数字化量），这些数据可以是表格形式存放于数据区，或以常数形式编人程序中。计算机接收未经修正的传感器输出Y 和环境温度的数字量θ，然后计算出对应的被测量X再乘以规定的比例系数K，即得到标准输出Y C=KX。

图2.1修正非线性误差的原理框图

2.2 滤波

传感器的输出信号中往往含有动态噪声，如果信号的频谱和噪声的频谱不重合，则可用滤波器消除噪声。滤波器按处理信号类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器。后

者与前者相比，实时性较差，但稳定性和重复性好，能在模拟滤波器不能实现的频带下进行滤波。按选择物理量分类可分为频率选择、幅度选择、时间选择（例如PCM 制中的话路信号）和信息选择（例如匹配滤波器）等四类滤波器。按通频带范围分类可分为低通、高通、带通、带阻、全通五个类别。图2.2展示了树形结构的滤波器分类。

图2.2 滤波器分类

2.3 噪声抑制

当信号和噪声的频带重叠或噪声的幅值比信号大时，仅用滤波就无能为力了。但只要能弄清楚信号和噪声的动态特性，就可以把信号从噪声中分离出来，这就是我们所说的噪声抑制，下面介绍几种实用的噪声抑制方法。

(一) 差动法

差动法是使用两个动特性和静特性相同的敏感元件，接成差动形式，从而得到输出信号。这样，同相位输人的噪声就不在输出信号中出现，但差动法对敏感元件内部产生的噪声无能为力。

（二）平均响应法

平均响应法又称相应检波或同步加算平均法，是利用信号自相关的性质检出信号，适用于周期已知的信号。噪声与信号混在一起的波形如图2.3所示，在时间轴上按信号的周期分段，采用同步输出取样并相加，即同相位相加N

次。从原理上讲，噪声是无规则的，而信号是周期性的，所以信噪比提高√N 倍。图2.4所示出通过平均响应法使夹杂在不规则噪声中的信号得到加强而被分离的例子。

图2.3平均响应法原理 图2.4应用平均响应

法的例子(上部为夹杂

在噪声里难以判别的

信号，中下部为应用平

均响应法检出的信号）

（三）调制和同步检波法

当信号和噪声的频带重叠时，可对信号频率进行调制(机械或电调制法），将其移到别的频帯上，再用同步检波法分离出信号来。图2.5.b 示出遮光板或扇形小孔把微弱光量变换为断续光并进行同步检波的例子。其中锁定放大器是利用同步检波法的一种放大器。同步检波器是一种乘法器，如图2.5.a 。假定调制后信号为S(t)coswt,将与该信号同频率的信号Rcos(ωt+φ)作为标准信号加在同步检波器上，同步检波器的输出：

01cos()()cos ()[cos cos(2)]2

e R t S t t Rs t t ω?ω?ω?=+?=-+

图2.5同步性波器信号处理系统用低通滤波器消除2ω的交流成分，则只剩右边第一项，调整φ使输出信号达到最大 (即求出标准信号与测量信号的相关最大值）。如果存在其他频率的噪声或不规则噪声，那么利用三角函数的正交性质，通过低通滤波器可消除噪声。

锁定放大器可以认为是一个在ω近旁的窄频帯滤波器，假设其等价频宽为B低通滤波器的时间常数为T，则B = 1/2T。例如T=10s,则B = 0.05Hz。但仅用模拟滤波器来稳定地实现这样狭窄通帯的滤波是困难的.所以可以说同步检波法具有极其灵敏的选择性。