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Case 傳感知識(shí)
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傳感器中有一類(lèi)是壓電式傳感器,關(guān)于這一類(lèi),必優(yōu)傳感網(wǎng)小編給大家介紹下它的主要參數(shù)?;趬弘娦?yīng)的傳感器,是一種自發(fā)電式和機(jī)電轉(zhuǎn)換式傳感器。它的敏感元件由壓電材料制成。壓電材料受力后表面產(chǎn)生電荷。此電荷經(jīng)電荷放大器和測(cè)量電路放大和變換阻抗后就成為正比于所受外力的電量輸出。壓電式傳感器用于測(cè)量力和能變換為力的非電物理量。它的優(yōu)點(diǎn)是頻帶寬、靈敏度高、信噪比高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、工作可靠和重量輕等。缺點(diǎn)是某些壓電材料需要防潮措施,而且輸出的直流響應(yīng)差,需要采用高輸入阻抗電路或電荷放大器來(lái)克服這一缺陷?! ≈饕獏?shù)  (1)壓電常數(shù)是衡量材料壓電效應(yīng)強(qiáng)弱的參數(shù), 它直接關(guān)系到壓電輸出的靈敏度?! ?2)壓電材料的彈性常數(shù)、 剛度決定著壓電器件的固有頻率和動(dòng)態(tài)特性。  (3)對(duì)于一定形狀、 尺寸的壓電元件, 其固有電容與介電常數(shù)有關(guān); 而固有電容又影響著壓電傳感器的頻率下限?! ?4)在壓電效應(yīng)中,機(jī)械耦合系數(shù)等于轉(zhuǎn)換輸出能量(如電能)與輸入的能量(如機(jī)械能)之比的平方根; 它是衡量壓電材料機(jī)電能量轉(zhuǎn)換效率的一個(gè)重要參數(shù)?! ?5)壓電材料的絕緣電阻將減少電荷泄漏, 從而改善壓電傳感器的低頻特性?! ?6)壓電材料開(kāi)始喪失壓電特性的溫度稱為居里點(diǎn)溫度。
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 01 - 19
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技術(shù)指標(biāo)是表征一個(gè)產(chǎn)品性能優(yōu)劣的客觀依據(jù)??炊夹g(shù)指標(biāo),有助于正確選型和使用該產(chǎn)品。傳感器的技術(shù)指標(biāo)分為靜態(tài)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)指標(biāo)兩類(lèi):靜態(tài)指標(biāo)主要考核被測(cè)靜止不變條件下傳感器的性能,具體包括分辨力、重復(fù)性、靈敏度、線性度、回程誤差、閾值、蠕變、穩(wěn)定性等;動(dòng)態(tài)指標(biāo)主要考察被測(cè)量在快速變化條件下傳感器的性能,主要包括頻率響應(yīng)和階躍響應(yīng)等。由于傳感器的技術(shù)指標(biāo)眾多,各種資料文獻(xiàn)敘述角度不同,使得不同人有不同的理解,甚至產(chǎn)生誤解和歧義。為此,本期小編將對(duì)傳感器的幾個(gè)主要技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行解讀——分辨力與分辨率 定義:分辨力(Resolution)是指?jìng)鞲衅髂軌驒z測(cè)出的被測(cè)量的最小變化量。分辨率(Resolution) 是指分辨力與滿量程值之比。解讀1分辨力是傳感器的最基本的指標(biāo),它表征了傳感器對(duì)被測(cè)量的分辨能力。傳感器的其他技術(shù)指標(biāo)都是以分辨力作為最小單位來(lái)描述的。對(duì)于具有數(shù)顯功能的傳感器以及儀器儀表,分辨力決定了測(cè)量結(jié)果顯示的最小位數(shù)。例如:電子數(shù)顯卡尺的分辨力是0.01mm,其示指誤差為±0.02mm。解讀2分辨力是一個(gè)具有單位的絕對(duì)數(shù)值。例如,某溫度傳感器的分辨力為0.1℃,某加速度傳感器的分辨力是0.1g等。解讀3分辨率是與分辨力相關(guān)而且極為相似的概念,都表征了傳感器對(duì)被測(cè)量的分辨能力。二者主要區(qū)別在于:分辨率是以百分?jǐn)?shù)的形式表示傳感器的分辨能力,它是相對(duì)數(shù),沒(méi)有量綱。例如上述溫度傳感器的分辨力為0.1℃,滿量程為500℃,則其分辨率為0.1/500=0.02%。重復(fù)性 定義:傳感器的重復(fù)性(Repeatability)是指在同一條件下、對(duì)同一被測(cè)量、沿著同一方向進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量時(shí),測(cè)量結(jié)果之間的差異程度。也稱重復(fù)誤差、再現(xiàn)誤差等。解讀1傳感器的重復(fù)性必須是在相同的條件下得到的多次測(cè)量結(jié)果之間的差異程度。如果測(cè)量條件發(fā)生變化,測(cè)量結(jié)果之間的可比性消失,不能...
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 01 - 19
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現(xiàn)在我們都對(duì)AI很熟悉了,也知道算法的完善離不開(kāi)海量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量越大,算法給出的結(jié)果可能就越精準(zhǔn),越“如人意”。人對(duì)世界的感知,很大一部分是基于我們的感官獲取的“數(shù)據(jù)”。機(jī)器人和目前很火的無(wú)人駕駛依靠的則是來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)。隨著傳感器獲取和處理的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,智能機(jī)器人的發(fā)展也將到達(dá)一個(gè)“臨界點(diǎn)”。只要是想擴(kuò)展業(yè)務(wù)或建立網(wǎng)絡(luò)的人,應(yīng)該對(duì)“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”很熟悉。例如,使用像eBay、淘寶這樣的市場(chǎng)平臺(tái),買(mǎi)家和賣(mài)家越多,它就越完善,用處也就越大。 那么,數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)指的就是,隨著服務(wù)使用的增加,服務(wù)也變得越來(lái)越完善的動(dòng)態(tài)過(guò)程,比如,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加,模型得到的結(jié)果也越來(lái)越準(zhǔn)確。網(wǎng)絡(luò)外部性(network externality),又稱網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(network effect)或需求方規(guī)模經(jīng)濟(jì)(demand-side economies of scale),指在經(jīng)濟(jì)學(xué)或商業(yè)中,消費(fèi)者選用某項(xiàng)商品或服務(wù),其所獲得的效用與“使用該商品或服務(wù)的其他用戶人數(shù)”具有相關(guān)性時(shí),此商品或服務(wù)即被稱為具有網(wǎng)絡(luò)外部性。 最常見(jiàn)的例子是電話或社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù):采用某一種社交媒體的用戶人數(shù)越多,每一位用戶獲得越高的使用價(jià)值。無(wú)人駕駛車(chē)輛和其他智能機(jī)器人依賴的是傳感器,這些傳感器產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)量,并且越來(lái)越龐大。 獲取的數(shù)據(jù)可以被用來(lái)構(gòu)建更好的AI模型,然后機(jī)器人可以依靠這些AI模型,做出實(shí)時(shí)決策,并在真實(shí)世界、真實(shí)環(huán)境中“找到方向”。當(dāng)今智能機(jī)器人的核心是AI與傳感器的融合,可以產(chǎn)生了良性的反饋循環(huán)——我們也可以稱之為機(jī)器人“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”。目前,我們正處于引爆這一網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、徹底改變機(jī)器人的臨界點(diǎn)。AI的快速演變?nèi)斯ぶ悄艿南乱粋€(gè)探索領(lǐng)域是機(jī)器人技術(shù),如果你想知道這背后的原因,那你得先了解了解人工智能本身是如何演變的。近年發(fā)展起來(lái)的機(jī)器智能系統(tǒng)能夠利用海量的數(shù)據(jù),但在上世紀(jì)90年代中期...
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 01 - 17
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傳感器技術(shù)將如何影響未來(lái)的汽車(chē)?傳感器供應(yīng)商目前正處于風(fēng)口,需要為汽車(chē)傳感器產(chǎn)業(yè)的黃金時(shí)代做好準(zhǔn)備。到2022年,復(fù)蘇的汽車(chē)傳感器市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)200億美元 在產(chǎn)值超過(guò)2.3萬(wàn)億美元的全球汽車(chē)市場(chǎng)“大蛋糕”之中,新興的電動(dòng)汽車(chē)和無(wú)人駕駛汽車(chē)近期刺激了“小小的”汽車(chē)傳感器市場(chǎng)。盡管到2022年,全球汽車(chē)的銷(xiāo)售量預(yù)計(jì)將僅增長(zhǎng)3%,但是,Yole預(yù)計(jì)汽車(chē)傳感器出貨量的平均增長(zhǎng)率將在未來(lái)五年達(dá)到8%以上,銷(xiāo)售額增長(zhǎng)將超過(guò)14%。這主要得益于高價(jià)值傳感器模塊日益廣泛的應(yīng)用,如雷達(dá)(RADAR)、成像以及激光雷達(dá)(LiDAR)。目前的汽車(chē)傳感器市場(chǎng)主要包括MEMS和經(jīng)典的有源傳感器,如壓力傳感器、胎壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(TPMS)傳感器、化學(xué)傳感器、慣性傳感器、磁傳感器、超聲傳感器、圖像傳感器、雷達(dá)以及激光雷達(dá)。 從福特T型車(chē)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展演變2016年,全球汽車(chē)MEMS和傳感器市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)為110億美元,到2022年預(yù)計(jì)可增長(zhǎng)至230億美元。這主要?dú)w因于成像、雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器的爆發(fā)增長(zhǎng),到2022年這三塊市場(chǎng)預(yù)計(jì)將分別增長(zhǎng)至77億美元、62億美元和14億美元。短期內(nèi),電動(dòng)汽車(chē)所帶來(lái)的影響,對(duì)壓力傳感器、化學(xué)傳感器和磁傳感器等經(jīng)典傳感器還比較小。不過(guò),從長(zhǎng)期來(lái)看,電動(dòng)汽車(chē)的到來(lái),將極大地改變壓力傳感器和磁傳感器在汽車(chē)內(nèi)的數(shù)量和部署。電氣化越高的汽車(chē),意味著需要更少的壓力傳感器,但需要更多的磁傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)電池及實(shí)現(xiàn)各種定位以及對(duì)運(yùn)動(dòng)部件的探測(cè)??偠灾?chē)市場(chǎng)正在經(jīng)歷其發(fā)展史上變化最快的時(shí)代。MEMS和傳感器供應(yīng)商需要為即將到來(lái)的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)黃金時(shí)代做好充分準(zhǔn)備。  汽車(chē)MEMS和傳感器市場(chǎng)總覽BOSCH(博世)、DENSO(電裝)、SENSATA(森薩塔)、NXP(恩智浦)以及INFINEON(英飛凌)仍是汽車(chē)傳感器行業(yè)的領(lǐng)頭羊,但競(jìng)爭(zhēng)格局或許會(huì)很...
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 01 - 17
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拉壓力傳感器又叫電阻應(yīng)變式傳感器,隸屬于稱重傳感器系列,是一種將物理信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)榭蓽y(cè)量的電信號(hào)輸出的裝置。拉壓力傳感器原理拉壓力傳感器基于這樣一個(gè)原理:彈性體(彈性元件,敏感梁)在外力作用下產(chǎn)生彈性變形,使粘貼在他表面的電阻應(yīng)變片(轉(zhuǎn)換元件)也隨同產(chǎn)生變形,電阻應(yīng)變片變形后,它的阻值將發(fā)生變化(增大或減?。?,再經(jīng)相應(yīng)的測(cè)量電路把這一電阻變化轉(zhuǎn)換為電信號(hào)(電壓或電流),從而完成了將外力變換為電信號(hào)的過(guò)程。 拉壓力傳感器的應(yīng)用廣泛運(yùn)用在工業(yè)稱重系統(tǒng)、平臺(tái)秤、電子秤、吊鉤秤、配料秤等測(cè)力場(chǎng)合。 拉壓力傳感器特性(1)線性度:指?jìng)鞲衅鬏敵隽颗c輸入量之間的實(shí)際關(guān)系曲線偏離擬合直線的程度。定義為在全量程范圍內(nèi)實(shí)際特性曲線與擬合直線之間的最大偏差值與滿量程輸出值之比。(2)靈敏度:靈敏度是傳感器靜態(tài)特性的一個(gè)重要指標(biāo)。其定義為輸出量的增量與引起該增量的相應(yīng)輸入量增量之比。用S表示靈敏度。(3)遲滯:傳感器在輸入量由小到大(正行程)及輸入量由大到小(反行程)變化期間其輸入輸出特性曲線不重合的現(xiàn)象稱為遲滯。對(duì)于同一大小的輸入信號(hào),傳感器的正反行程輸出信號(hào)大小不相等,這個(gè)差值稱為遲滯差值。(4)重復(fù)性:重復(fù)性是指?jìng)鞲衅髟谳斎肓堪赐环较蜃魅砍踢B續(xù)多次變化時(shí),所得特性曲線不一致的程度。(5)漂移:傳感器的漂移是指在輸入量不變的情況下,傳感器輸出量隨著時(shí)間變化,次現(xiàn)象稱為漂移。產(chǎn)生漂移的原因有兩個(gè)方面:一是傳感器自身結(jié)構(gòu)參數(shù);二是周?chē)h(huán)境(如溫度、濕度等)。 拉壓力傳感器優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn):精度高,測(cè)量范圍廣,壽命長(zhǎng),結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,頻響特性好,能在惡劣條件下工作,易于實(shí)現(xiàn)小型化、整體化和品種多樣化等。缺點(diǎn):對(duì)于大應(yīng)變有較大的非線性、輸出信號(hào)較弱,但可采取一定的補(bǔ)償措施。拉壓力傳感器安裝使用時(shí)注意事項(xiàng)1、拉壓力傳感器要輕拿輕放,尤其對(duì)于用合金鋁材料作為彈性體的小容量傳感器,任何振動(dòng)...
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 01 - 15
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