优化传感器功能：测试特性和线性化

可穿戴传感器市场正以 17.8% 的年复合增长率增长。然而，传感器面临着挑战，特别是在小型化和功耗方面。在测量多种传感器类型时，有几个关键参数很重要。本文探讨了传感器的世界，以解释以下内容：

· 市场上的各种类型的传感器以及它们如何改变我们的世界

· 传感器的关键参数，无论其物理测量类型如何

· 表征和线性化传感器的好处

· 选择适合传感器特性和线性化的测试仪器时需要考虑的关键因素

介绍

传感器让世界运转。它们存在于家庭、工作场所、汽车以及几乎所有其他地方使用的所有电子设备中。很难想象没有移动设备的生活，而传感器正是支持这些设备的技术。

如今，人们希望能够即时获取信息，而传感器在提供这种访问方面发挥着至关重要的作用。例如，要使用手机查看天气，可能需要使用生物识别传感器解锁手机。然后，天气应用程序将使用来自不同地理位置的数百万个传感器(风、湿度和温度)获取的数据来持续监测天气状况。

传感器市场的复合年增长率 (CAGR) 为 11%。可穿戴物联网和医疗设备等新兴市场的传感器复合年增长率 (2020 - 2027) 甚至更高，为 17.8% 。它们无处不在，包括可听设备、智能服装、头戴式显示器、健身带、智能手表和持续监测患者生命体征的便携式医疗设备。

传感器有很多不同的类型，每种类型都有子类型。例如，图 1 的中心列出了传感器类型。温度传感器是一种独特的传感器，但它有许多子类型，例如电阻温度检测器、热电偶和热敏电阻传感器。传感器类型周围的方框代表推动传感器使用和增长的关键市场。

图 1. 不同类型传感器和主要传感器市场的示例

传感器优化的优势

传感器在自然状态下对外部参数(例如光、温度、压力、力和湿度)的敏感度可能各不相同。它们的敏感度取决于材料、制造方法和用途。例如，某些传感器具有电容或电阻特性，当受到力或温度等不同程度的外部参数的影响时，这些特性会发生变化。为了从传感器获得有用的可读电压或电流输出，传感器需要适当的电偏置参考。

传感器优化的好处非常显著：

· 精度、范围和灵敏度可以提高很多倍。一些传感器输出测量值以对数刻度读取。因此，优化可以带来 10 倍或 100 倍的潜在改进。

· 传感器还可以与整个系统集成。由于将传感器输出转换为有用信息所需的处理更少，因此操作变得更加高效。

如何优化传感器

优化传感器的方法有很多种，包括特性化、线性化、动态误差补偿和信号调理。

传感器特性

由于传感器的灵敏度可能各不相同，因此制造商会对其生产的传感器进行特性描述并发布数据表，以帮助用户有效地在应用中使用它们。制造商可以为测量参数(例如动态范围、带宽、响应时间和精度)提供有保证的精度。对于特定的传感器和测量类型，制造商将提供建议的电压或电流偏置，以确保其正常运行。

灵敏度是传感器的一个重要特性，它决定了传感器在捕捉或测量物理参数的最小变化方面的能力。图 2 显示了两个具有不同灵敏度的传感器。假设传感器具有线性输出，则其输出的梯度代表传感器的灵敏度。例如，Δa 和 Δb 的比率是红线的梯度。产生红线输出的传感器比产生蓝线输出的传感器具有更高的灵敏度。典型的传感器可能在整个范围内没有线性响应。因此，灵敏度可能会在不同范围内发生变化。

有很多方法可以提高传感器的灵敏度。例如，在光电二极管中，增加增益将增加传感器的小信号输出，减少进入传感器或传感器内的噪声，并使用更灵敏的读出电路。

图 2. 敏感度图

图 3 显示了传感器输出响应，当输入参数以阶跃级变化激励时。图表的横轴是传感器响应的测量时间。典型的传感器输出在与输入参数的阶跃级变化相对应时，将过渡到新的级别。但是，当它到达新级别时会出现一些过冲和下冲，并且需要时间才能稳定到新的级别。

图 3. 传感器响应图

T d –延迟时间是首次达到稳态值 50% 所需的时间。T

p –峰值时间是给定激励首次达到最大读数所需的时间。M p – 最大峰值是给定激励首次的最大读数。T s –稳态误差是实际稳态值与期望值的偏差。校准可以纠正它

。

传感器线性化

传感器通常具有非线性特性。传感器线性化是一种重要的传感器优化过程，通常用于将曲线或线的噪声边缘转换为长直线拟合。线性化传感器可以轻松与整体产品设计师的系统集成。通过线性转换，数据计算变得更加直接和高效。

图 4 显示了两个传感器输出图。蓝线是传感器的非线性输出，在传感器范围的两端明显变差。红线显示传感器的理想线性输出。如图所示，线性误差是蓝线和红线之间的 F(x) 差。

图 4. 线性动态范围图

传感器动态误差补偿

在许多情况下，制造商的数据表足以将传感器集成到用户的产品或系统中。但是，制造商的数据表可能不够具体，无法满足关键实施的要求。在这种情况下，产品设计工程师需要对传感器及其产品进行广泛的多维表征。例如，根据所用传感器的类型，传感器的响应会随着温度变化而变化。如果产品需要在相当大的温度范围内精确运行，则对传感器进行多维表征是必不可少的。下图 5 显示了三维表征的传感器模型。

图 5. 三维特征传感器模型

当产品或系统需要精确的位移或控制时，设计工程师可能必须处理诸如传感器滞后之类的问题。某些类型的传感器(如温度传感器)在测量过程中具有滞后效应。例如，在受控烤箱中从冷到热测量已知温度点，然后从热到冷再次测量时，可以发现滞后效应。两次温度测量之间的残余差异代表温度滞后效应误差。滞后效应使传感器看起来和感觉起来像是在抵抗或滞后。这种滞后取决于传感器材料的固有特性或传感元件的设计。

系统设计工程师可以精确地模拟磁滞并实施反馈和前馈控制来实时动态地补偿误差。

传感器信号调节

通常，原始传感器信号输出较弱且噪声较大。原始传感器信号需要调节为系统可以轻松测量的形式。系统可以结合信号调节组件或电路来调节原始传感器信号。这些组件可以是信号前置放大器、噪声滤波器、衰减器或预失真电路。

用于表征传感器的测试仪器

在选择适合传感器测量的测试仪器时，准确度和分辨率是需要考虑的关键规格。准确度衡量测量数字的准确性，而分辨率则是可测量的细节水平或测试仪器显示屏上的有效数字的数量。

现代测试仪器通常使用内置模拟数字转换器来数字化和处理测量数据。在表征高灵敏度数据传感器时，测试仪器的线性度非常重要。

在表征传感器时，测试仪器的稳定性也至关重要。数字万用表等测试仪器使用电压参考来确保测量精度。如果参考漂移，测量精度也会漂移。因此，选择具有自校准功能的测试仪器以减少或消除此类漂移非常重要。

传感器是精密的元件。选择一款对传感器测量干扰较小的优质测试仪器至关重要。选择不会将环境噪声或自带噪声带入测量的测试仪器。

概括

优化传感器的好处很多，包括提高其精度、范围和灵敏度。对传感器进行特性化和线性化可以帮助将其集成到更大的控制系统中，并使它们更高效地工作。

选择合适的测试仪器来表征传感器至关重要。确保测试仪器具有测量精度、分辨率、线性度、稳定性和极低的测量侵入性，以满足传感器优化要求。