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智能传感器
目录
一.智能传感器的概念1
1.1经典传感器1
1.2智能传感器2
二.智能传感器发展的历史背景3
2.1自动控制系统的构成方式3
2.2生产过程自动化的发展历程5
三.智能传感器的实现途径5
3.1非集成化实现5
3.2集成化实现6
3.2.1集成化智能传感器概述6
3.2.2集成化智能传感器的三种存在形式7
3.2.3集成化智能传感器的集成技术8
3.3混合实现8
四.智能传感器的研究热点9
4.1物理转化机理9
4.2数据融合理论10
4.3CMOS工艺兼容的传感器10
4.4网络接入11
五.智能传感器的应用实例11
5.1模糊传感器11
5.2基于神经网络的智能传感器13
六.国内外研究和应用状况13
七.主要智能传感器供应商及其产品14
智能传感器综述
2005-12
一.智能传感器的概念
1.1经典传感器
传感器(transducer或sensor)是将各种非电量(包括物理量、化学量、生物量等)按一定规律转换成便于处理和传输的另一种物理量(一般为电量)的装置。
传感器技术是利用各种功能材料实现信息检测的一门应用技术,它是检测原理、材料科学和工艺加工三个要素的最佳结合。
经典传感器一般由敏感元件、传感元件和测量电路三部分组成。
经典传感器的组成
敏感元件:
将被测非电量变换为另一种易于变换成电量的非电量的器件。
又称为预变换器。
转换元件:
将感受到的非电量直接变换为电量的器件。
例如压电晶体、热电偶等。
测量电路(有的分类不包含此模块):
将转换元件输出的电量变成便于显示、记录、控制和处理的有用电信号的电路称为测量电路。
需要指出的是,并非所有的传感器都包括敏感元件和转换元件,如热敏电阻、光电器件等;有的传感器其敏感元件和转换元件可合二为一,如固态压阻力式压力传感器等。
有时称传感器为测试系统的一次仪表,其余部分为二次仪表或三次仪表
1.2智能传感器
智能传感器系统是一门现代综合技术,概念提出来仅仅十余年,而且其概念的提法也经历了以下若干阶段的变化。
第一阶段,人们简单、机械地强调在工艺上将传感器与微处理器两者紧密结合,提出“传感器的敏感元件及其信号调理电路与微处理器集成在一块芯片上就是智能传感器”。
第二阶段,随着以传感器系统发展为特征的传感技术的发展,人们逐渐发现将传感器与微处理器集成在一块芯片上构成智能传感器,在实际中并不总是需要的,而且也不经济。
若对传感器没有赋予足够的“智能”,只能说是“传感器微机化”,还不能说是智能传感器。
于是进而认为“所谓智能传感器,就是一种带有微处理器兼有检测信息和信息处理功能的传感器”、“传感器(通过信号调理电路)与微处理器赋予智能的结合,兼有信息检测与信息处理功能的传感器就是智能传感器”。
第三阶段,H.Schodel,E.Beniot等人更进一步强调了智能化的功能,认为“一个真正意义上的智能传感器,必须具备学习、推理、感知、通讯以及管理等功能”。
这种功能相当于一个具备知识与丰富经验的专家的能力。
关于智能传感器的中、英文称谓,目前也尚未统一。
JohnBrignell和NellWhite认为“IntelligentSensor”是英国人对智能传感器的称谓,而“SmartSensor”是美国人对智能传感器的俗称。
而JohanH.Huijsing在“IntegratedSmartSensor”一文中按集成化程度的不同,分别称为“SmartSensor”、“IntegratedSmartSensor”。
对“SmartSensor”的中文译名有译为“灵巧传感器”的,也有译为“智能传感器”的。
总之,见仁见智,到现在还没有一个统一的提法。
但是,毋论诸多的分类方法,我们还是可以将智能传感器的结构大致分为三块,即经典传感器、信号调理电路和微处理器三部分。
智能传感器的组成
总而言之,智能传感器主要是指利用集成电路工艺和微机械加工工艺将传感器敏感元件与功能强大的信号调理电路和微处理器集成在同一芯片上(或二次集成在同一外壳内),通常具有信号提取、信号处理、逻辑判断、双向通讯、决策、量程切换、自检、自校准、自补偿、自诊断、计算等功能。
和经典的传感器相比,集成智能传感器具有体积小、成本低、功耗小、速度快、可靠性高、精度高以及功能强大等优点。
集成智能传感器的优点使它成为目前传感器研究的热点和传感器发展的主要方向,必将主宰下个世纪的传感器市场。
二.智能传感器发展的历史背景
我们可以通过两个方面来研究传感器技术的发展:
自动控制系统的构成方式和生产过程自动化的发展历程。
2.1自动控制系统的构成方式
首先,从自动控制系统的构成方式来看传感技术发展历史。
自动控制系统框图
如上图所示,现代自动控制系统由三种主要模块构成:
执行器、微处理器和传感器。
传感器实时检测“对象”的状态及其相应的物理参量,并及时反馈给微处理器;微处理器相当于人的大脑,经过运算、分析和判断,根据“对象”状态偏离设定值的方向和程度,对执行器下达修正动作的命令;执行器相当于人的手脚,按大脑的命令对“对象”进行操作。
如此反复不止,以使“对象”在允许的误差范围内维持在所设定的状态。
在控制环路中,当三个功能模块都经济耐用时,才可能实现工业现场的许多工作不是由人工去做,而是由自动化设备完成。
上图反映的是传感器、微处理器和执行器的价格性能比。
若以1970年的价格性能比为1,则1990年的价格性能比是:
执行器(以电动机为例)为1/10,微处理器为1/1000,传感器为1/3;2004年的价格性能比是:
执行器(以电动机为例)为1/18,微处理器为1/2000,传感器为1/5。
其中以微处理器的价格性能比下降最为惊人。
这是由于半导体集成电路工艺的迅速发展,使大规模集成电路芯片制作成本大幅度下降的结果。
相对而言,传感器的价格性能比居高不下,与其它两个模块的发展形势不适应。
然而,传统的传感器技术已达到其技术极限。
它的价格性能比不可能再有大幅度的下降。
它在以下几个方面存在严重不足:
结构尺寸大,造成时间(频率)响应特性差;
输入—输出特性存在非线性,且随时间漂移;
参数易受环境条件变化的影响而漂移;
信噪比低,易受噪声干扰;
存在交叉灵敏度,选择性、分辨率不高。
以上不足是传统传感器性能不稳定、可靠性差、精度低的主要原因。
它的“手工艺品”式的制作过程,制作材料的多品种、性能高的要求,是成本价格偏高的主要原因。
而自动化系统对传感器迫切要求是:
增加品种、减少体积和重量。
特别是随着自动控制系统的飞速发展,对传感器进一步提出了数字化、智能化和标准化的紧迫需求。
在这样的背景下,智能传感器应运而生。
2.2生产过程自动化的发展历程
其次,可以从生产过程自动化的发展历程来研究传感技术的发展历史。
生产过程自动化在经历了50年代和60年代的集中控制系统(CentralizedControlSystem,CCS),70年代的集散控制系统(DistributedControlSystem,DCS)后,为适应多点多参数的大型控制系统的需要,80年代以来出现了基于现场总线的开放型控制系统(FieldbusControlSystem,FCS)。
它是对集散控制系统的继承、完善和进一步发展,是继DCS之后自动化领域的又一次重点变革。
FCS的特点是:
①数字化。
用数字信号取代原来的4~20mA标准模拟信号,进而提高可靠性和抗干扰能力。
这就要求传感器由可输出4~20mA标准信号的变送器改变为带数字总线接口并输出数字信号。
所有现场传感器,通过数字总线接口都方便地挂接在一条环形现场总线上。
这样大大削减了现场与控制室之间一对一的连接导线,节约了初期安装费用,大大简化了整个系统的布线和设计。
②标准化。
总线采用统一标准,使系统具有开放性。
不同厂家的产品,在硬件、软件、通信规则和连接方式等方面互相兼容,既方便用户使用,又易于安装维修。
不少大公司都推出了自己的现场总线标准。
国际化的统一标准工作正在进行中。
③智能化。
现场总线实施的基础,是采用了智能的现场仪表,对传感器而言,就是“智能传感器”。
这种智能传感器带有标准数字总线接口,能够自我管理,将检测到的信号经过变换处理,以数字量的方式通过现场总线与高/上位机进行信息通信与传递。
总而言之,智能传感器代表了传感器的发展方向,是传感技术克服自身落后向前发展的必然趋势。
三.智能传感器的实现途径
目前传感技术的发展是沿着三条途径实现智能传感器的。
3.1非集成化实现
非集成化智能传感器是将传统的经典传感器(采用非集成化工艺制作的传感器,仅具有获取信号的功能)、信号调理电路、带数字总线接口的微处理器组合为一整体而构成的一个智能传感器系统。
框图如下所示。
非集成智能传感器框图
上图中的信号调理电路是用来调理经典传感器输出的信号的,即将传感器输出信号进行放大并转换为数字信号后送入微处理器,再由微处理器通过数字总线接口挂接在现场总线上。
这是一种实现智能传感器系统的最快途径。
典型的例子有美国费希尔-罗斯蒙特(Fisher-Rosemount)公司(2001年4月23日起更名为EmersonProcessManagement,艾默生过程管理)、SMAR公司生产的电容式智能压差变送器系列产品,就是在原有传统非集成化电容变送器基础上附加一块带数字总线接口的微处理器插板后组装而成的。
并开发配备可进行通讯、控制、自校正、自补偿、自诊断等智能化软件,从而实现智能传感器。
这种非集成化智能传感器是在现场总线控制系统(FCS)发展形式的推动下迅速发展起来的。
因为FCS要求挂接的传感器/变送器必须是智能型的,对于自动化仪表的生产厂家来说,原有的一套生产工艺设备基本不用变。
因此,对于这些厂家而言非集成化实现是一种建立智能传感器系统最经济、最快捷的途径与方式。
另外,进10年来发展极为迅速的模糊传感器也是一种非集成化的智能传感器。
关于模糊传感器的介绍将在第五章中详细阐述。
3.2集成化实现
3.2.1集成化智能传感器概述
这种智能传感器系统是采用微机械加工工艺和大规模集成电路工艺技术,利用硅作为基本材料来制作敏感元件、信号调理电路和微处理单元,并把它们集成在一块芯片上而构成的。
故又称集成智能传感器(IntegratedSmart/IntelligentSensor)。
其外形如下图所示。
集成智能传感器
随着电子技术的飞速发展,微米/纳米技术的问世,大规模集成电路工艺技术的日臻完善,集成电路器件的密集度越来越高。
它已成功地使各种数字电路芯片、模拟电路芯片、微处理器、存储电路芯片等等的价格性能比大幅度下降。
反过来,它又促进了微机械加工技术的发展,形成了与传统的经典传感器制作工艺完全不同的现代传感器技术。
现代传感器技术,是指以硅为基础,采用微米级的机械加工技术和大规模集成电路工艺来实现各种仪表传感器系统的微米级尺寸化。
国外也称它为专用集成微型传感技术(ASIM)。
由此制作的智能传感器的特点是:
微型化、结构一体化、精度高、多功能、阵列式、全数字化、使用极其方便等。
3.2.2集成化智能传感器的三种存在形式
若按具有的智能化程度来分类,集成化智能传感器可以分为三种存在形式。
1初级形式
初级形式就是组成环节中没有微处理单元,只有敏感单元与(智能)信号调理电路。
二者被封装在一个外壳中。
这是智能传感器系统最早出现的商品化形式,也是最广泛使用的形式,也被称为“初级智能传感器”(SmartSensor)。
从功能来讲,它只具有比较简单的自动校零、非线性的自动校正、温度自动补偿功能。
这些简单的智能化功能是由硬件电路来实现的。
故通常称该种硬件电路为智能调理电路。
2中级形式/自立形式
中级形式是组成环节中除敏感单元与信号调理电路外,必须含有微处理单元,即一个完整的传感器系统全部封装在一个外壳的形式。
它具有完善的智能化功能,而且主要是由强大的软件实现的。
3高级形式
高级形式是集成度进一步提高,敏感单元实现多维阵列化时,同时配备了更强大的信息处理软件,从而具有更高级的智能化功能的形式。
这时的传感器系统不仅有完善的智能化功能,而且还具有更高级的传感器阵列信息融合功能,具有成像与图像处理功能。
3.2.3集成化智能传感器的集成技术
智能传感器的集成技术可分为两部分:
微机械加工工艺和集成电路工艺。
微机械加工技术主要用来制作传感器的敏感单元。
微机械加工工艺是受集成电路工艺的启发而发展起来的,因此集成电路工艺中的基本工艺,如材料生长、扩散、离子注入、外延、光刻、腐蚀等在微机械加工技术中也起重要作用。
集成电路工艺则用来制作传感器的电路部分。
集成电路工艺和微机械加工技术的结合使敏感元件与电子线路集成在同一芯片上(或二次集中成在同一外壳内)。
与经典传感器相比,集成传感器具有体积小、成本低、功耗小、速度快、可靠性好、精度高以及功能强等优点。
这使得集成传感器成为当前传感器研究热点,代表当前传感器的发展方向。
3.3混合实现
根据需要与可能,将系统各个集成化环节,如:
敏感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总线接口,以不同的组合方式集成在两块或三块芯片上,并装在一个外壳里。
如下图所示。
集成化敏感单元包括(对结构型传感器)弹性敏感元件及变换器。
信号调理电路包括多路开关、仪用放大器、基准、ADC等。
微处理单元包括数字存储器(EPROM、RORAM)、I/O接口、微处理器、DAC等。
图a中,是三块集成化芯片封装在一个外壳里;
图b、c、d中,是两块集成化芯片封装在一个外壳里。
四.智能传感器的研究热点
4.1物理转化机理
理论上讲,有很多种物理效应可以将待测物理量转换为电学量。
在智能传感器出现之前,为了数据读取的方便,人们选择物理转化机理时,被迫优先选择那些输入—输出传递函数为线性的转化机理,而舍弃掉其他传递函数为非线性、但具有长期稳定性、精确性等性质的转换机理或材料。
由于智能传感器可以很容易对非线性的传递函数进行校正,得到一个线性度非常好的输出结果,从而消除了非线性传递函数对传统传感器应用的制约,所以一些科研工作者正在对这些稳定性好、精确度高、灵敏度高的转换机理或材料重新进行研究。
例如,谐振式传感器具有高稳定性、高精度、准数字化输出等许多优点,但以前频率信号检测需要较复杂的设备,限制了谐振式传感器的应用和发展,现在利用同一硅片上集成的检测电路,可以迅速提取频率信号,使得谐振式微机械传感器成为国际上传感器领域的一个研究热点。
4.2数据融合理论
数据融合是智能传感器理论的重要领域,也是各国研究的热点。
数据融合通过分析各个传感器的信息,来获得更可靠、更有效、更完整的信息,并依据一定的原则进行判断,做出正确的结论。
对于多个传感器组成的阵列,数据融合技术能够充分发挥各个传感器的特点,利用其互补性、冗余性,提高测量信息的精度和可靠性,延长系统的使用寿命,进而实现识别、判断和决策。
机理:
多传感器系统的融合中心接受各传感器的输入信息,得到一个基于多传感器决策的联合概率密度函数,然后按一定的准则做出最后决策。
数据融合过程如下图所示。
数据融合过程
融合中心常用的融合方法有错误率最小化法、NP法、自适应增强学习法、mary法、广义证据处理法等等。
传感器数据融合是传感器技术、模式识别、人工智能、模糊理论、概率统计等交叉的新兴学科,目前还有许多问题没有解决,如最优的分布检测方法、数据融合的分布式处理结构、基于模糊理论的融合方法、神经网络应用于多传感器系统、多传感器信号之间的相互耦合、系统功能配置及冗余优化设计等,这些问题也是当今数据融合理论的研究热点。
4.3CMOS工艺兼容的传感器
智能传感器是受集成电路工艺的启发而发展起来的,而且如何充分利用已经十分成熟的大规模集成电路技术,是智能传感器降低成本,达到批量生产的最可行、最有效的方法,但是传统的微机械传感器制作工艺与CMOS工艺兼容性较差,使得传感器敏感单元与大规模集成电路进行单片集成有一定困难,限制了智能传感器体积缩小、成本降低和生产率提高。
目前,在研究二次集成技术的同时,智能传感器在工艺上的研究热点集中在研制与CMOS工艺兼容的各种传感器结构及其制造工艺流程。
4.4网络接入
随着网络时代的繁盛和信息化要求的不断提高,特别是Internet的不断普及和Intranet在企业中的应用日益增多,为此,将计算机网络和智能传感器技术相结合就有必要和可能。
“智能传感器网络”概念由此产生。
“智能传感器网络”技术致力于研究智能传感器的网络通信功能,将传感器技术、通信技术和计算机技术融合,从而且、实现信息的“采集”、“传输”和“处理”真正统一和协同。
“智能传感器网络”是使智能传感器的处理单元实现网络通信协议,从而构成一个分布式“智能传感器网络”系统。
在该网络中,传感器成为一个可存取的节点,在该网络上可以对智能传感器数据、信息远程访问和对传感器功能在线编程。
五.智能传感器的应用实例
5.1模糊传感器
5.1.1模糊传感器的概念
模糊传感器是在20世纪80年代末出现的术语。
随着模糊理论技术的发展,模糊传感器也得到了国内外学者们的广泛关注。
模糊传感器是在经典传感器数值测量的基础上,经过模糊推理与知识集成,以自然语言符号描述的形式输出测量结果的智能传感器。
一般认为,模糊传感器是以数值量为基础,能产生和处理与其相关测量的符号信息的传感器件。
是一种非集成化传感器。
经典传感器是数值传感器,它将被测量映射到实数集中,以数值符号来描述被测量状态即对被测对象给以定量的描述。
这种方法既精确又严谨,还可以给出许多定量的算术表达式,但随着测量领域的不断扩大与深化,由于被测对象的多维性,被分析问题的复杂性或信息的直接获取、存储方面的困难等等原因,只进行单纯的数值测量且对测量结果以数值符号来描述,这样做有很大缺陷,例如:
(1)某些信息难以用数值符号来描述。
例如在产品质量评定中,人们常用的是“优”、“次优”、“合格”、“不合格”,也可用数字1,2,3,4来描述,但数字在这里已失去通常的测量值的意义,它仅作为一个符号,不能来表征被测实体的具体特征。
(2)很多数值化的测量结果不易理解。
如在测量人体血压时,人们更关注的是:
老年人的血压是否正常,青年人的血压是否偏高。
而实测的数据往往不能被普通人读懂,因而满足不了人们的需求。
因此,有待用新的测量理论和方法来补充。
模糊传感器正是顺应人类的生活实践、生产与科学实践的需要而提出的。
5.1.2模糊传感器的结构
模糊传感器的简化结构图如下图所示。
模糊传感器结构图
可见,模糊传感器主要由传统的数值测量单元和数值-符号转换单元组成。
其核心部分就是数值-符号转换单元。
但在数值-符号转换单元中进行的数值模糊化转换为符号的工作必须在专家的指导下进行。
5.1.2模糊传感器的实现方法
综上所述,实现模糊传感器关键在于寻找测量数值与模糊语言之间的变换方法,即数值的模糊化,来生成相应的语言概念。
所谓语言概念生成就是要定义一个模糊语言映射作为数值域到语言域的模糊关系,从而将数值域中的数值量映射到符号域上,以实现模糊传感器的功能。
这里的语言值用模糊集合来表示,模糊集合则由论域和隶属函数构成。
因此模糊语言映射就是要求取相应语言所对应数值域上的模糊隶属函数。
如何进行概念生成是实现模糊传感器的关键。
目前有很多方法可以实现模糊传感器的功能。
国外很多学者对模糊传感器的实现方法进行过讨论,这里简要介绍几种:
Foulloy算法简介:
模糊传感器设计的实质是模糊变换算法的设计,即参考集的选择与模糊量化。
其过程是首先根据专家或熟练工人的知识和经验获取相应测量领域的一级数值/语言变换策略,然后应用模糊推理方法求取相应隶属函数。
Foulloy提出了基于语义关系的概念生成方法,首先,由论域的意义来定义一个通用的概念,称属概念,使之对应数值域中论域上的主要区间,然后在此基础上定义新概念,以产生其它语义值及其意义,新概念通过语言修正器内部自动生成。
Foulloy还提出了基于已知点集通过内插方法实现的模糊状态传感器,每一学习点通过Delaunay三角法在测量空间的笛卡尔积上构造模糊分割,三角法用于建立与过程状态相关的符号的模糊意义。
Benoit.E等人讨论了使用符号信息时,符号语义与被测量信息在特定任务环境下的关系,认为模糊传感器必须根据测量关系来构造,并且应该可以重组以适应不同的测量关系。
并提出了将基础概念作为先验信息提供给传感器,其余概念由运算自动生成的设计思想。
这种方法保留了概念之间的相对语义,但不能保证与测量关系符号说明的一致性,因此必须考虑环境对测量关系的修正问题,他提出了基于定性学习以及通过复合调节说明的函数方法来进行修正。
他提出了基于Delaunay多维空间的三角测量的线性插值来构造模糊分割的新方法,用以建立采用多元件测量的模糊传感器。
Stipanicer.D等人认为模糊传感器是一种智能测量设备,由简单选择的传感器和推理器组成,将被测量转换为适于人类感知和理解的信号。
由于知识库中存储了丰富的专家知识和经验,它可以通过简单、廉价的传感器测量相当复杂的现象。
5.1.3模糊传感器的应用
目前,模糊传感器已被广泛应用,而且已进入平常百姓家,如模糊控制洗衣机中布量检测、水位检测、水的浑浊度检测,电饭煲中的水、饭量检测,模糊手机充电器等。
另外,模糊距离传感器、模糊温度传感器、模糊色彩传感器等也是国外专家们研制的成果。
随着科技的发展,科学分支的相互融合,模糊传感器也应用到了神经网络、模式识别等体系中。
三洋模糊洗衣机
例如,三洋模糊洗衣机能模仿人的感觉思维和判断能力,通过各种传感器判断衣物重量、布质和衣物的洗涤状态等。
智能模糊电脑对信息进行综合判断,选择最佳的洗涤方式,并在洗衣过程中根据收集的信息不断调整洗衣状态,达到最佳的洗衣效果。
5.2基于神经网络的智能传感器
从80年代中期开始,神经网络的研究在西方发达国家再度掀起了高潮。
仅仅几年时间,在神经网络模型、学习算法和应用等方面都取得了另人鼓舞的众多成果。
神经网络使智能传感器具有更多的智能。
六.国内外研究和应用状况
十几年前,美国Honeywell公司研制第一只智能传感器。
它是将硅敏感元件技术与微处理器的计算、控制能力结合在一起,建立了新的传感器概念。
目前智能传感器多使用于压力、力、振动冲击加速度、流量、温湿度的测量。
如美国Honeywell公司的ST3000系列全智能变送器,德国Strohrmann公司的二维加速度传感器等。
Loyor公司的带智能(指纹)传感器的门锁和鼠标
目前智能传感器系统本身都是数字式的,但其通信规定仍采用4~20mA的标准模拟信号。
国际上有关标准化研究机构正在积极推出国际规格的数字标准(现场总线)。
在现在的过渡阶段采用了HART协议(HighwayAddressableRemoteTransducer,高速远程寻址传感器数据线)。
这是一种智能传感器的通信协议,与现有的4~20mA的系统兼容,模拟与数字可以同时进行通信。
这样使不同生产厂家的产品具有通用性。
我国智能传感器的研究主要集中在专业研究所和大学,始于八十年代中期,八十年代末中国国防科技大学、北京航空航天大学、浙江大学等大专院校相继报道了研究成果。
九十年代初,国内几家研究机构采用混合集成技术成功的研制出实用的智能传感器,标志着我国智能传感器的研究进入了国际行列,但是与国外的先进技术相比,我们还有较大差距。
主要在:
1、先进的计算、模拟和设计方法,2、先进的微机械加工技术与设备,3、先进的封装技术于设备,4、可靠性技术研究等方面。
所以加强技术的研究和引进先进设备,提高整体水平是我们今后努力的方向。
今后几年中,智能传感器将扩展到化学、电磁、
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