传感器与自动检测技术 胡向东 教案
传感器与自动检测技术 胡向东 教案
传感器与自动检测技术一、介绍传感器与自动检测技术是现代科技发展中非常重要的一部分。
通过感知环境和收集信息，传感器可以将物理、化学或生物量转化为可测量的信号。
自动检测技术则利用传感器的数据以及相关算法和设备，实现对不同对象、过程或事件的自动检测和判别。
本文将全面、详细、完整地探讨传感器与自动检测技术的相关内容。
二、传感器的分类2.1 基于工作原理的分类• 2.1.1 电学传感器• 2.1.2 光学传感器• 2.1.3 声学传感器• 2.1.4 磁学传感器• 2.1.5 生物传感器2.2 基于测量物理量的分类• 2.2.1 温度传感器• 2.2.2 压力传感器• 2.2.3 光传感器• 2.2.4 气体传感器• 2.2.5 加速度传感器2.3 基于工作环境的分类• 2.3.1 空气传感器• 2.3.2 液体传感器• 2.3.3 气体传感器• 2.3.4 生物传感器三、传感器的应用领域3.1 工业生产领域• 3.1.1 温度传感器在工业炼化过程中的应用• 3.1.2 压力传感器在自动化生产线中的应用• 3.1.3 加速度传感器在振动监测中的应用3.2 智能家居领域• 3.2.1 光传感器在室内照明控制中的应用• 3.2.2 温湿度传感器在智能空调中的应用• 3.2.3 气体传感器在煤气泄漏检测中的应用3.3 医疗领域• 3.3.1 血压传感器在医疗监护中的应用• 3.3.2 心率传感器在健康追踪设备中的应用• 3.3.3 生物传感器在疾病诊断中的应用3.4 农业领域• 3.4.1 水分传感器在灌溉控制中的应用• 3.4.2 光传感器在光合作用测量中的应用• 3.4.3 土壤温度传感器在作物生长监测中的应用四、自动检测技术的基本原理4.1 信号处理与特征提取• 4.1.1 信号的滤波与增强• 4.1.2 特征提取方法的选择4.2 模式识别与分类• 4.2.1 机器学习算法的应用• 4.2.2 深度学习技术的发展与应用• 4.2.3 分类器的选择与性能评估4.3 自动判别与报警• 4.3.1 自动判别策略的设计• 4.3.2 报警系统的实现与优化4.4 数据分析与可视化• 4.4.1 数据分析方法的选择• 4.4.2 数据可视化技术的应用五、案例研究本节将通过多个案例研究，展示传感器与自动检测技术在实际应用中的效果和优势，并分析其存在的问题和改进方向。
CH16软测量传感器与检测技术第2版胡向东讲课教案
第16章软测量（知识点）知识点1 软测量的概念所谓软测量（Soft-sensing），确实是依据某种最优化准那么，选择与被估量变量相关的一组可测变量（称为辅助变量），构造某种以可测变量为输入、被估量变量为输出的数学模型，通过运算机软件实现对无法直接测量的重要进程变量（称为主导变量）的估量。
软测量是最近几年来检测和进程操纵领域涌现出的一种新技术，为无法或难以用传感器直接检测变量的检测与操纵提供了手腕，关于生产自动化和操纵产品质量具有重要意义，是目前检测技术和进程操纵研究进展的重要方向。
软测量估量值能够作为操纵系统的被控变量或反映进程特点的工艺参数，为优化操纵与决策提供必要的信息。
软测量的大体思想是把自动操纵理论与生产工艺进程知识有机结合起来，应用运算机技术，关于一些难于测量或临时不能测量的主导变量，选择另外一些容易测量的辅助变量，通过组成某种数学关系来推断和估量，以软件来代替硬件功能。
软测量是一种利用较易在线测量的辅助变量和离线分析信息去估量不可测或难测变量的方式。
知识点2 软测量的方式软测量的工程实现进程要紧包括辅助变量选择、输入数据处置、软测量模型成立和软测量模型的校正等步骤。
16.2.1 选择辅助变量辅助变量的选择一样取决于工艺机理分析（如物料、能量平稳关系）。
通常第一从系统的自由度起身，确信辅助变量的最小数量，再结合具体进程的特点适当增加，以更好地处置动态性质等问题。
能够依照进程机理，在可测变量集中初步选择所有与被估量变量有关的原始辅助变量；在原始辅助变量中，找出相关的变量，选择响应灵敏、精度高的变量作为最终的辅助变量。
比较有效的方式是主元分析法，即利用现场的历史数据作统计分析计算，将原始辅助变量与被测变量的关联度进行排序，实现变量的精选确信。
辅助变量的选择包括变量的类型、变量的数量和检测点位置的选择三个方面，它们彼此关联，并由进程特性所决定。
在选择辅助变量时，还要考虑经济性、靠得住性、可行性、珍惜性等因素的阻碍。
传感器与自动检测技术 胡向东 教案
传感器与自动检测技术胡向东教案传感器与自动检测技术胡向东教案1. 介绍传感器与自动检测技术的背景和意义1.1 传感器的定义和作用传感器是一种能够感知和测量物理、化学或生物量的设备，广泛应用于各个领域，包括工业制造、医疗健康、环境监测等。
1.2 自动检测技术的定义和作用自动检测技术是通过传感器等装置实现对目标对象的实时、连续、准确检测和监测的技术，能够提高生产效率、降低成本、提高产品质量等。
1.3 传感器与自动检测技术的决定因素传感器与自动检测技术的发展受到多个因素的影响，包括科技进步、市场需求、应用场景等。
2. 传感器与自动检测技术的分类与原理2.1 传感器的分类2.1.1 按测量物理量分类：温度传感器、压力传感器、光学传感器等。
2.1.2 按传感原理分类：电学传感器、光学传感器、磁性传感器等。
2.2 自动检测技术的原理自动检测技术的实现主要通过传感器的感知获得目标对象的相关信息，并通过算法处理和分析实现对目标对象状态的判断和检测。
3. 传感器与自动检测技术的应用领域3.1 工业制造领域3.1.1 生产过程监测与控制传感器与自动检测技术可以实时监测和控制生产过程中的参数和状态，提高生产效率和产品质量。
3.1.2 安全监测与预警通过传感器与自动检测技术可以及时检测和预警生产环境中的异常情况，保障工作人员的安全。
3.2 医疗健康领域3.2.1 生命体征监测传感器与自动检测技术可以实时监测和记录患者的生命体征数据，为医疗诊断和治疗提供依据。
3.2.2 健康管理与远程监护通过传感器与自动检测技术可以实现对个人的健康状态进行实时监测和管理，并能够实现远程医疗服务。
3.3 环境监测领域3.3.1 空气质量监测传感器与自动检测技术可以实时监测和评估大气中的污染物浓度，为环境保护提供数据支持。
3.3.2 水质监测通过传感器与自动检测技术可以对水体的PH值、溶解氧含量等关键参数进行实时监测和评估。
4. 传感器与自动检测技术的挑战与发展趋势4.1 挑战4.1.1 技术问题传感器与自动检测技术在应对复杂环境、多参数检测等方面仍存在一定难题。
传感器与检测技术第2版教学大纲作者胡向东实验指导.doc
“传感器与检测技术”实验指导书1实验教学大纲一、适用专业：口动化、测控技术与仪器、电气工程与口动化、机械设计制造及其口动化等专业二、地位、作用和任务《传感器与检测技术》课程属于适用专业大学本科学生的必修专业基础课程。
传感器具有检测某种变量并把检测结果传送出去的功能，它们广泛应用于牛产实践和科学研究小，是获取、处理、传送各种信息的基本元件。
特别是现代大规模工业生产，儿乎全都依靠各种控制仪表或计算机实现口动控制，为保证口动控制系统的正常运行，必须随时随地把生产过程的各种变最提供给控制仪表或计算机。
要想正确及时地掌握生产过程或科研对象的各种信息, 就必须具备传感器与检测技术方面的知识。
本部分旨在以实验和课程设计的形式进一步加强学生対各类传感器与检测技术的原理与应用的深入理解，将理论与实践有机地结合起來，学以致用。
主要任务是：1、通过理论学习和实验操作，掌握各类传感器的棊木工作原理；2、了解各类传感器的特性和应用方法；3、学握基本的误差与测量数据处理方法。
三、教学基本要求通过传感器与检测技术实验的棊木训练，使学生在冇关传感器与检测技术的实验方法和实验技能方血达到下列要求：（1）能够自行或在教师的指导下正确完成实验和实验报告等主要实验程序；（2）能够学握常用传感器的性能、调试和使用方法；（3）能够通过实验完整学握各类传感器的基本工作原理；（4）能够在接受传感器与检测技术基本实验技能的训练后，进行开放性实验，以提高综合实验能力。
四、实验内容实验一金属应变片：单臂、半桥、全桥功能比较（验证）实验二差动变压器特性及应用（综合）实验三差动螺线管电感式传感器特性（设计）实验四差动变面积式电容传感器特性（验证）实验五压电加速度传感器特性及应川（验证）实验六磁电式传感器特性（验证）实验七崔尔式传感器特性（验证）实验八热敏电阻测温特性（设计）实验九光纤位移传感器特性及应川（验证）实验十汽车防撞报警系统设计（设计）五、实验教材主要教材：《传感辭与检测技术学习指导（实验部分）》六、考核方法根据实验操作效果、实验态度、实验报告撰写结果等进行综合评定。
CH8热电式传感器传感器与检测技术第2版胡向东授课教案
第8章 热电式传感器（知识点）知识点1 热电效应BAABE AB 0()t A 0(,)E t t B 0(,)E t t图 热电偶结构原理图如图所示。
两种不同的导体两端相互紧密地连接在一起，组成一个闭合回路。
当两接点温度不等时（设0t t >），回路中就会产生大小和方向与导体材料及两接点的温度有关的电动势，从而形成电流，这种现象称为热电效应。
该电动势称为热电动势；把这两种不同导体的组合称为热电偶，称A 、B 两导体为热电极。
两个接点，一个为工作端或热端（t ），测温时将它置于被测温度场中；另一个叫自由端或冷端（0t ），一般要求它恒定在某一温度。
实际上，热电动势来源于两个方面，一部分由两种导体的接触电动势构成，另一部分是单一导体的温差电动势。
(1)两种导体的接触电动势AB＋＋＋－－－A Bn n >←()AB E t图 接触电动势不同导体的自由电子密度是不同的。
当两种不同的导体A 、B 连接在一起，由于两者内部单位体积的自由电子数目不同，因此，在A 、B 的接触处就会发生电子的扩散，且电子在两个方向上扩散的速率不相同。
这种由于两种导体自由电子密度不同，而在其接触处形成的电动势称为接触电动势。
接触电动势的大小与导体的材料、接点的温度有关，而与导体的直径、长度、几何形状等无关。
两接点的接触电动势用符号()AB E t 表示：()()()A AB B lnn t kt E t e n t = 式中：()AB E t －A 、B 两种材料在温度t 时的接触电动势 k －波尔兹曼常数（k ＝×10－23J K ）()()A B ,n t n t －材料A 、B 分别在温度t 下的自由电子密度e ＝×10－19C －单个电子的电荷量。
(2)单一导体的温差电动势对单一金属导体，如果将导体两端分别置于不同的温度场0,t t 中（0t t >），在导体内部，热端的自由电子具有较大的动能，将更多地向冷端移动，导致热端失去电子带正电，冷端得到电子带负电，这样，导体两端将产生一个热端指向冷端的静电场。
CH13新型传感器传感器与检测技术第2版胡向东授课教案
第13章新型传感器（知识点）知识点1 智能传感器智能传感器是基于人工智能、信息处理技术实现的具有分析、判断、量程自动转换、漂移、非线性和频率响应等自动补偿，对环境影响量的自适应，自学习以及超限报警、故障诊断等功能的传感器。
与传统的传感器相比，智能传感器将传感器检测信息的功能与微处理器的信息处理功能有机地结合在一起，充分利用微处理器进行数据分析和处理，并能对内部工作过程进行调节和控制，从而具有了一定的人工智能，弥补了传统传感器性能的不足，使采集的数据质量得以提高。
13.1.1 智能传感器的特点与传统传感器相比，智能传感器有以下持点:（1）精度高（2）高可靠性与高稳定性（3）高信噪比与高分辨率（4）自适应性强（5）性能价格比高13.1.2 智能传感器的作用一般来说，智能传感器具有以下三方面的作用。
（1）提高测量精度（2）增加功能（3）提高自动化程度13.1.4 智能传感器的实现（1）集成化实现（2）非集成化实现（3）混合实现知识点2 模糊传感器出现于20世纪80年代末，近年迅速发展起来的模糊传感器是在传统数据检测的基础上，经过模糊推理和知识合成，以模拟人类自然语言符号描述的形式输出测量结果的一类智能传感器。
显然，模糊传感器的核心部分就是模拟人类自然语言符号的产生及其处理。
模糊传感器的“智能”之处在于：它可以模拟人类感知的全过程，核心在于知识性，知识的最大特点在于其模糊性。
它不仅具有智能传感器的一般优点和功能，而且还具有学习推理的能力，具有适应测量环境变化的能力，并且能够根据测量任务的要求进行学习推理。
另外，模糊传感器还具有与上级系统交换信息的能力，以及自我管理和调节的功能。
模糊理论应用于测量中的主要思想是将人们在测量过程中积累的对测量系统及测量环境的知识和经验融合到测量结果中，使测量结果更加接近人的思维。
模糊传感器由硬件和软件两部分构成。
模糊传感器的突出特点是其具有丰富强大的软件功能。
模糊传感器与一般的基于计算机的智能传感器的根本区别在于它具有实现学习功能的单元和符号产生、处理单元，能够实现专家指导下的学习和符号的推理及合成，从而使模糊传感器具有可训练性。
《传感器与检测技术(第2版)》胡向东第3章剖析
，该值应该为nV/℃级； 较高的共模抑制比； 符合测量信号的频带范围，即带宽。
3.2 测量电路
3.2.1 直流电桥
B
Io
1. 直流电桥平衡条件
R1 A
当RL→∞时，电桥输出电压为： R3
又有新的增量ΔR’1=R1Kε，而补偿片因不承受应变，故不产生 新的增量， 此时电桥输出电压为 ：
U0 g ( R1 R1)R4 R2 R3 g R1 R4 g (R1K )R4
可见：电桥的输出电压Uo仅与被测试件的应变ε有关，而与环
境温度无关。
注意补偿条件：
① 在应变片工作过程中，保证R3=R4。 ② R1和R2两个应变片应具有相同的电阻温度系数α、 线膨胀系数β、应变灵敏度系数K和初始电阻值R0。 ③ 粘贴补偿片的补偿块材料和粘贴工作片的被测试件 材料必须一样，两者线膨胀系数相同。
推得：
dR
d
R (1 2)
定义：电阻丝的灵敏系数（物理意义）：单位应 变所引起的电阻相对变化量。其表达式为
dR
d
K R 1 2
K R 1 2
R
灵敏度系数K受两个因素影响
一是应变片受力后材料几何尺寸的变化， 即1+2μ
二是应变片受力后材料的电阻率发生的变化， 即
（∆ρ/ρ）/ε。 对金属材料：1+2μ＞＞(∆ ρ/ρ)/ε 对半导体材料：(∆ ρ/ρ)/ε＞＞1+2μ
3.1 工作原理
应变
物体在外部压力或拉力作用下发生形变的现象
弹性应变
当外力去除后，物体能够完全恢复其尺寸和形状的 应变
CH13新型传感器传感器与检测技术第2版胡向东授课教案
第13章新型传感器（知识点）知识点1 智能传感器智能传感器是基于人工智能、信息处理技术实现的具有分析、判断、量程自动转换、漂移、非线性和频率响应等自动补偿，对环境影响量的自适应，自学习以及超限报警、故障诊断等功能的传感器。
与传统的传感器相比，智能传感器将传感器检测信息的功能与微处理器的信息处理功能有机地结合在一起，充分利用微处理器进行数据分析和处理，并能对内部工作过程进行调节和控制，从而具有了一定的人工智能，弥补了传统传感器性能的不足，使采集的数据质量得以提高。
13.1.1 智能传感器的特点与传统传感器相比，智能传感器有以下持点:（1）精度高（2）高可靠性与高稳定性（3）高信噪比与高分辨率（4）自适应性强（5）性能价格比高13.1.2 智能传感器的作用一般来说，智能传感器具有以下三方面的作用。
（1）提高测量精度（2）增加功能（3）提高自动化程度13.1.4 智能传感器的实现（1）集成化实现（2）非集成化实现（3）混合实现知识点2 模糊传感器出现于20世纪80年代末，近年迅速发展起来的模糊传感器是在传统数据检测的基础上，经过模糊推理和知识合成，以模拟人类自然语言符号描述的形式输出测量结果的一类智能传感器。
显然，模糊传感器的核心部分就是模拟人类自然语言符号的产生及其处理。
模糊传感器的“智能”之处在于：它可以模拟人类感知的全过程，核心在于知识性，知识的最大特点在于其模糊性。
它不仅具有智能传感器的一般优点和功能，而且还具有学习推理的能力，具有适应测量环境变化的能力，并且能够根据测量任务的要求进行学习推理。
另外，模糊传感器还具有与上级系统交换信息的能力，以及自我管理和调节的功能。
模糊理论应用于测量中的主要思想是将人们在测量过程中积累的对测量系统及测量环境的知识和经验融合到测量结果中，使测量结果更加接近人的思维。
模糊传感器由硬件和软件两部分构成。
模糊传感器的突出特点是其具有丰富强大的软件功能。
模糊传感器与一般的基于计算机的智能传感器的根本区别在于它具有实现学习功能的单元和符号产生、处理单元，能够实现专家指导下的学习和符号的推理及合成，从而使模糊传感器具有可训练性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
传感器与自动检测技术胡向东教案
一、教学目标
1.了解传感器的基本原理和分类；
2.掌握传感器在自动检测技术中的应用；
3.能够分析传感器的特点和优缺点，选择合适的传感器应用于实际工程中。
二、教学内容
1.传感器基本原理和分类；
2.自动检测技术中的传感器应用；
3.传感器特点分析及选择方法。
三、教学重难点
1.重点：掌握传感器在自动检测技术中的应用；
2.难点：分析传感器的特点和优缺点，选择合适的传感器应用于实际工程中。
四、教学方法
1.讲授法：介绍传感器的基本原理和分类，以及在自动检测技术中的应用；
2.案例分析法：通过实际案例分析，让学生深入了解不同类型传感器的
特点和优缺点，并选择合适的传感器应用于实际工程中。
五、教学过程
【第一部分】
一、引入（5分钟）
老师简单介绍什么是传感器，并且激发学生对于该课程内容的兴趣。
二、知识讲解（20分钟）
1.传感器基本原理和分类
（1）传感器的定义
（2）传感器的基本原理
（3）传感器的分类
2.自动检测技术中的传感器应用
（1）自动化生产线上的应用
（2）智能家居中的应用
（3）智能交通系统中的应用
【第二部分】
三、案例分析（30分钟）
1.温度传感器和光电传感器在智能家居中的应用；
2.压力传感器和声音传感器在自动化生产线上的应用；
3.红外线传感器和超声波传感器在智能交通系统中的应用。
四、总结归纳（5分钟）
老师对于今天所学习到内容进行总结，让学生更好地理解该课程内容。
【第三部分】
五、练习与答疑（10分钟）
老师针对学生提出问题进行解答，并且让学生进行简单练习，巩固所学知识。
六、作业布置（5分钟）
老师布置作业：要求同学们选择一个实际工程，分析该工程需要使用哪种类型的传感器，并且写出具体实现方案。
六、教学评价标准：
1.掌握传感器的基本原理和分类；
2.了解传感器在自动检测技术中的应用；
3.能够分析传感器的特点和优缺点，选择合适的传感器应用于实际工程中。
七、教学资源
1.教材：《传感器技术与应用》（第二版）；
2.多媒体课件：PPT课件。
八、教学反思
该课程通过讲授和案例分析相结合的方式，让学生更加深入地了解到不同类型传感器的特点和优缺点，并且能够选择合适的传感器应用于
实际工程中。
同时，该课程也激发了学生对于该领域的兴趣，提高了他们对于自动检测技术的认知水平。