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1、传感器及应用,IT技术信息采集、信息传输、信息处理信息产业三大支柱传感器技术、通信技术、计算机技术什么是传感器？形形色色的传感器,传感器的地位和作用,参考书目及课程安排,参考书目传感器，强锡富主编，机械工业出版社，1999刘迎春 叶湘滨编著 传感器原理、设计与应用 国防科技大学出版社 1997年 课程安排讲 课 30 学时习题课 4 学时实验课 8 学时总 计 42 学时,1.1 测量概论1.2 测量数据的估计和处理,第章传感器与检测技术的理论基础,测量,测量是以确定被测量的值或获取测量结果为目的的一系列操作。,测量也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的倍数。,或,式中
2、：x被测量值u标准量，即测量单位n比值（纯数），含有测量误差,测量方法,根据获得测量值的方法分为直接测量：电流表测电流、弹簧秤称称重量间接测量：测水塔的水量、曹冲称象组合测量：若干个被测量及测量量的情况,根据测量方式分为偏差式测量：用仪表指针的位移（即偏差）决定被测量的量值。模拟电流/压表、体重秤等。零位式测量：指零仪表指零时，被测量与已知标准量相等。天平、电位差计等。微差式测量：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。游标卡尺等。,测量方法,根据测量条件分为等精度测量：用相同仪表与测量方法对同一被测量进行多次重复测量不等精度测量：用不同精度的仪表或不同的测量方法,或在
3、环境条件相差很大时对同一被测量进行多次重复测量,根据被测量变化的快慢分为静态测量动态测量,测量系统,测量系统的构成,开环测量系统与闭环测量系统,测量误差,测量误差是测得值减去被测量的真值。误差的表示方法绝对误差相对误差引用误差基本误差附加误差测量误差的性质随机误差系统误差粗大误差,误差的表示方法（1）,（1）绝对误差 绝对误差可用下式定义:=x-L 式中:绝对误差;x测量值;L真值。采用绝对误差表示测量误差,不能很好说明测量质量的好坏。例如,在温度测量时,绝对误差=1,对体温测量来说是不允许的,而对测量钢水温度来说却是一个极好的测量结果。,误差的表示方法（2）,（2）相对误差 相对误差可用下式
4、定义:式中:相对误差,一般用百分数给出;绝对误差;L真值。标称相对误差：,（3）引用误差 引用误差可用下式定义:引用误差是仪表中通用的一种误差表示方法。（4）基本误差仪表在规定的标准条件下所具有的误差。（5）附加误差仪表的使用条件偏离额定条件下出现的误差。,误差的表示方法（3）,测量误差的性质（1）,（1）随机误差对同一被测量进行多次重复测量时,绝对值和符号不可预知地随机变化,但就误差的总体而言,具有一定的统计规律性的误差称为随机误差。引起的原因？（2）系统误差对同一被测量进行多次重复测量时,如果误差按照一定的规律出现,则把这种误差称为系统误差。例如,标准量值的不准确及仪表刻度的不准确而引起的
5、误差。引起的原因？（3）粗大误差明显偏离测量结果的误差。引起的原因？,测量误差的性质（2）,1.2测量数据的估计和处理,随机误差的统计处理系统误差的通用处理方法粗大误差测量数据处理中的几个问题,随机误差的统计处理,正态分布随机误差具有以下特征:绝对值相等的正误差与负误差出现的次数大致相等对称性。在一定测量条件下的有限测量值中，其随机误差的绝对值不会超过一定的界限有界性。绝对值小的误差出现的次数比绝对值大的误差出现的次数多单峰性 对同一量值进行多次测量，其误差的算术平均值随着测量次数n的增加趋向于零抵偿性。（凡是具有抵偿性的误差原则上可以按随机误差来处理）这种误差的特征符合正态分布,随机误差的统
6、计处理,随机误差的数字特征算术平均值。对被测量进行等精度的n次测量,，得n个测量值x1,x2,xn,，它们的算术平均值为：标准偏差 简称标准差，又称均方根误差，刻划总体的分散程度，可以描述测量数据和测量结果的精度。,随机误差的统计处理,用测量的均值代替真值：有限次测量中，算术平均值不可能等于真值，即也有偏差，的均方根偏差：,正态分布随机误差的概率计算,几个概念：置信概率：置信系数：k显著度：测量结果可表示为（计算得到的真值和真值的均方根偏差）：,几个典型的k值及其相应的概率,正态分布随机误差的概率计算,当k=1时,Pa=0.6827,即测量结果中随机误差出现在-+范围内的概率为68.27%,而
7、|v|的概率为31.73%。出现在-3+3范围内的概率是99.73%,因此可以认为绝对值大于3的误差是不可能出现的,通常把这个误差称为极限误差,例题,例1-1对某一温度进行10次精密测量，测量数据如表所示，设这些测得值已消除系统误差和粗大误差,求测量结果。,不等精度直接测量的权与误差,在不等精度测量时,对同一被测量进行m组测量,得到m组测量列（进行多次测量的一组数据称为一测量列）的测量结果及其误差,它们不能同等看待。精度高的测量列具有较高的可靠性,将这种可靠性的大小称为“权”。“权”可理解为各组测量结果相对的可信赖程度。测量次数多,测量方法完善,测量仪表精度高,测量的环境条件好,测量人员的水平
8、高,则测量结果可靠,其权也大。权是相比较而存在的。权用符号p表示,有两种计算方法:用各组测量列的测量次数n的比值表示,并取测量次数较小的测量列的权为1,则有 p1p2pm=n1n2nm 用各组测量列的误差平方的倒数的比值表示,并取误差较大的测量列的权为1,则有 p1p2pm=,不等精度直接测量的权与误差,加权算术平均值加权的标准误差,系统误差的通用处理方法,系统误差产生的原因传感器、仪表不准确（刻度不准、放大关系不准确）测量方法不完善（如仪表内阻未考虑）安装不当环境不合操作不当系统误差的判别实验对比法，例如一台测量仪表本身存在固定的系统误差，即使进行多次测量也不能发现，只有用更高一级精度的测量
9、仪表测量时，才能发现这台测量仪表的系统误差。残余误差观察法（绘出先后次序排列的残差）准则检验,系统误差的通用处理方法,准则检验法马利科夫判据是将残余误差前后各半分两组,若“vi前”与“vi后”之差明显不为零,则可能含有线性系统误差。阿贝检验法则检查残余误差是否偏离正态分布,若偏离,则可能存在变化的系统误差。将测量值的残余误差按测量顺序排列，且设A=v12+v22+vn2,B=(v1-v2)2+(v2-v3)2+(vn-1-vn)2+(vn-v1)2。若 则可能含有变化的系统误差。,系统误差的通用处理方法,系统误差的消除在测量结果中进行修正 已知系统误差,变值系统误差,未知系统误差消除系统误差的
10、根源根源？在测量系统中采用补偿措施实时反馈修正,系统误差的通用处理方法,粗大误差,剔除坏值的几条原则：3准则（莱以达准则）：如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值|vi|3时,则该测量值为可疑值（坏值）,应剔除。应用于？肖维勒准则：假设多次重复测量所得n个测量值中,某个测量值的残余误差|vi|Zc,则剔除此数据。实用中Zc3,所以在一定程度上弥补了3准则的不足。应用于？,粗大误差,格拉布斯准则：某个测量值的残余误差的绝对值|vi|G,则判断此值中含有粗大误差,应予剔除。G值与重复测量次数n和置信概率Pa有关。此外？,例题,见书P17解题步骤：,测量数据处理中的几个问题,间接测量中的测量
11、数据处理（误差的合成、误差的分配）最小二乘法的应用（最小二乘法原理）用经验公式拟合实验数据回归分析,误差的合成,绝对误差和相对误差的合成绝对误差相对误差标准差的合成,绝对误差的合成（例题）,例1-4用手动平衡电桥测量电阻RX。已知R1=100,R2=1000,RN=100,各桥臂电阻的恒值系统误差分别为R1=0.1,R2=0.5,RN=0.1。求消除恒值系统误差后的RX.,解：平衡电桥测电阻原理：即：,不考虑R1、R2、RN的系统误差时，有,由于R1、R2、RN存在误差，测量电阻RX也将产生系统误差。,可得：,消除R1、R2、RN的影响，即修正后的电阻应为,最小二乘法的应用,问题的提出已知铂电
12、阻与温度之间具有如下关系：可用实验方法得到的对应数据，如何求方程中的三个参数？设 对应：,最小二乘法的应用,如果测量了次（），理论值为：,理论值与实际测量值的误差为：,最小二乘法则是“残余误差的平方和为最小”，即最小,最小二乘法的应用,为此可得到m个方程的组：,求解该方程组可得到最小二乘估计的正规方程，从而解得最小二乘解、,矩阵法,则,最小二乘法的应用,最小二乘条件 变为方程组,即,将代入：,最小二乘法的应用（例题）,例铜的电阻值R与温度t之间关系为Rt=R0(1+t),在不同温度下,测定铜电阻的电阻值如下表所示。试估计0时的铜电阻电阻值R0和铜电阻的电阻温度系数。,解：列出误差方程,(i=1
13、,2,3,7),式中:是在温度ti下测得铜电阻电阻值。,令x=r0,y=r0,则误差方程可写为 76.3-(x+19.1y)=v1 77.8-(x+25.0y)=v2 79.75-(x+30.1y)=v3 80.80-(x+36.0y)=v4 82.35-(x+40.0y)=v5 83.9-(x+45.1y)=v6 85.10-(x+50.0y)=v7,其正规方程按式(1-39）为 a1a1x+a1a2y=a1l a2a1x+a2a2y=a2l于是有,将各值代入上式,得到 7x+245.3y=566 245.3x+9325.38y=20 044.5,解得 x=70.8 y=0.288/即 r0=70.8,用矩阵求解,则有,AA=,=7 245.3 245.3 9325.38,245.3245.3 9325.38,=5108.7,0（有解）,(AA)-1=,A11 A12A21 A22,=,9325.85-245.3-245.3 7,用经验公式拟合实验数据回归分析,用经验公式拟合实验数据，工程上把这种方法称为回归分析。回归分析就是应用数理统计的方法，对实验数据进行分析和处理，从而得出反映变量间相互关系的经验公式，也称回归方程。,
