传感器技术与应用第3版第10章智能传感器.ppt
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1、第10章 智能传感器,10.1 智能传感器概述 10.2 计算型智能传感器 10.3 特殊材料型智能传感器 10.4 几何结构型智能传感器 10.5 多传感器融合系统 10.6 模糊传感器 10.7 智能传感器实例 10.8 实训,10.1 智能传感器概述,国际电气电子工程师学会(IEEE)在1998年通过了智能传感器的定义,即“除产生一个被测量或被控量的正确表示之外,还同时具有简化换能器的综合信息以用于网络环境的功能的传感器”。,10.1.1 智能传感器的功能 先看一个智能传感器的例子,图10-1所示为智能红外线测温仪原理框图。,目标,红外传感器,温度传感器,A/D转换器,单片机,显示仪表,
2、记录仪表,存储器,RS-232接口,微型计算机,A/D转换器,图10-1 智能红外线测温仪原理框图,环境,红外传感器将被检测目标的温度转换为电信号,经AD变换后输入单片机。温度传感器将环境温度转换为电信号,经AD变换后输入单片机。单片机中存放有红外传感器的非线性校正数据。红外传感器检测的数据经单片机计算处理,消除非线性误差和环境温度影响后,供记录、显示、存储备用。,可见,智能传感器是具备了记忆、分析和思考能力,输出期望值的传感器。(1)能提供更全面、更真实的信息,消除异常值、例外值。(2)具有信号处理包括温度补偿、线性化等功能。(3)随机调整和自适应。(4)一定程度的存储、识别和自诊断。(5)
3、含有特定算法并可根据需要改变算法。,智能传感器不仅在物理层面上检测信号,而且在逻辑层面上对信号进行分析、处理、存储和通信。相当于具备了人类的记忆、分析、思考和交流的能力,即具备了人类的智能。所以称之为智能传感器。,10.1.2 智能传感器的层次结构 人类的智能是怎么构成的呢?人类的智能是基于即时获得的信息和原先掌握的知识。人类的智能是实现了多重传感信息的融合并且把它与人类积累的知识结合了起来,如图10-2所示。,大脑积累的知识,判断,人的大脑归纳,皮肤传感,耳朵传感,鼻子传感,眼睛传感,图10-2 人类智能的构成,1智能传感器也应该由多重传感器或不同类型传感器从外部目标以分布和并行的方式收集信
4、息;2通过信号处理过程把多重传感器的输出或不同类型传感器的输出结合起来或集成在一起,实现传感器信号融合或集成;3最后,根据先前拥有的关于被测目标的有关知识,进行最高级的智能信息处理过程。4将信息转换为知识和概念提供使用。,理想智能传感器的层次结构应是三层:1底层,分布并行传感过程,实现被测信号的收集。2中间层,将收集到的信号融合或集成,实现信息处理。3顶层,中央集中抽象过程,实现融合或集成后的信息的知识处理。,10.1.3 智能传感器的实现 实现传感器智能化,让传感器具备理想智能传感器的层次结构。就目前发展状况看,有3条不同的途径:(1)利用计算机合成(智能合成);(2)利用特殊功能的材料(智
5、能材料);(3)利用功能化几何结构(智能结构);,10.2 计算型智能传感器,11.2.1 计算型智能传感器构成方式 计算型智能传感器最常见,其底层、中间层和顶层分别由 基本传感器、信号处理电路和 微处理器构成。,它们可以集成在一起,形成一个整体,封装在一个壳体内,称为集成化方式。也可以互相远离,分开放置在不同的位置或区域,称为非集成化方式。介于两种方式之间的混合集成化方式。,1非集成化方式 非集成化传感器是把基本传感器、信号处理电路和带数字总线接口的微处理器相隔一定距离组合在一起,构成智能传感器系统。此类智能传感器系统实现方式方便快捷,熟悉自动化仪表与嵌入式系统设计的人都能入手。目前国内外已
6、有不少此类产品。,2集成化方式 集成化方式是采用微型计算机技术和大规模集成电路工艺,把传感元件、信号处理电路、微处理器集成在一个硅材料芯片上制成独立的智能传感器功能块。作为商品已有多种集成化智能传感器,如单片智能压力传感器和智能温度传感器等。,3混合集成方式 混合集成方式是将智能传感器的 传感元件、信号处理电路、微处理器等各个部分 以不同的组合方式分别集成在几个芯片上,然后封装在同一个外壳里。,10.2.2 计算型智能传感器基本结构 通常表现为并行的多个基本传感器(也可以是一个)与期望的数字信号处理硬件结合的传感功能组件,如图103所示。期望的数字信号处理硬件是 安装有专用程序,可以有效的改善
7、测量质量,增加准确性,可以为传感器加入诊断功能和其它形式的智能。,传感器1,传感器2,传感器3,模数变换,数字信号处理硬件,电源,数模变换,输出,图10-3 计算型智能传感器基本结构图,现今已有硅芯片等多种半导体和计算机技术应用于数字信号处理硬件的开发。典型的数字信号处理硬件有如下几种:1.微控制器MCU 微控制器MCU实际上是专用的单片机。其包括微处理器、ROM和RAM存储器、时钟信号发生器和片内输入输出端口I/O等。其结构如图10-4所示。,数据存储器,程序存储器,I/O接口,中央处理器单元(CPU),时钟信号发生器,晶振,数据总线,地址总线,数字输入,数字输出,置位,电源,接地,图10-
8、4 微控制器MCU结构框图,微控制器MCU为智能传感器提供了灵活、快速、省时地实现一体控制的捷径。MCU编程较容易,逻辑运算能力强,可与各种不同类型的外设连接,这为MCU增加了设计中的选择能力。大批量的硅芯片集成生产能力可使系统获得更低成本、更高质量和更高的可靠性。,2.数字信号处理器DSP DSP比一般单片机或MCU运算速度快,可供实时信号处理用。典型的DSP可在不到100ns(10-9秒)的时间内执行数条指令。这种能力使其可获得最高达20MIPS(百万条指令每秒)的运行速度,是通常MCU的1020倍。,例如DSP56L811:(1)可在2.73.6V电压范围内工作,在40MHz时钟频率下、
9、最高达20MIPS速度;(2)单循环、多重累加位移计算方式;(3)16位指令和16位数据字长;(4)两个36位累加器;(5)三个串行I/O口;(6)16位并行I/O口,两个外部中断;(7)40MHz时钟频率下,功率损耗为120mW。,汽车的接近障碍探测系统和减噪系统就使用了DSP与传感器的结合;检查电机框架上螺栓孔倾斜度的智能传感器就是用DSP代替原先的一台主计算机,速度由原来的一分钟检查一个孔,提高到一分钟检查100个孔,用来处理传感器信号的DSP设计工具只有一张名片大。,3.专用集成电路ASIC ASIC技术是利用计算机辅助设计,将可编程逻辑装置(PLD)用于小于5000只逻辑门的低密度集
10、成电路上,设计成可编程的低、中密度集成的用户电路,作为数字信号处理硬件使用。,ASIC具有相对低的成本和更短的更新周期。用户电路上附加的逻辑功能可以实现某些特殊传感要求的寻址。混合信号的ASIC则可同时用于模拟信号与数字信号处理。,4.场编程逻辑门阵列FPGA 场编程逻辑门阵列FPGA以标准单元用于中密度(小于100000只逻辑门)高端电路,设计成可编程的高密度集成的用户电路,作为数字信号处理硬件使用。,FPGA和(用于模拟量处理的同系列装置场编程模拟阵列)FPAA,作为传感器接口具有特殊的吸引力。它们具有很强的计算能力,它们能减小开发周期,在投入使用后还可以再次重新设计信号处理程序,调整传感
11、功能。,5.微型计算机 当然,期望的数字信号处理硬件也可以用微型计算机来实现。这样组合成的计算型智能传感器就不是一个集成单片传感功能装置,而是一个智能传感器系统了。,今后,计算型智能传感器还将进一步利用人工神经网络、人工智能、多重信息融合等技术,从而具备分析、判断、自适应、自学习能力,完成图像识别、特征检测和多维检测等更为复杂的任务。,10.3 特殊材料型智能传感器,特殊材料型智能传感器利用了特殊功能材料对传感信号的选择性能。例如,在生物传感器一节中曾提到过酶和微生物对特殊物质具有高选择性,有时甚至能辨别出一个特殊分子。,另一种化学智能传感器是用具有不同特性和非完全选择性的多重传感器组成。例如
12、“电子鼻”的嗅觉系统 目前已经发现有几种对有机或无机气体具有不同敏感性或传导性的材料,都已经或者正在获得应用。,10.4 几何结构型智能传感器,几何结构型智能传感器的信号处理是以传感器本身的几何或机械结构得以实现的,这使得信号处理可以大大简化,响应很迅速。前面所述的凸透镜和凹透镜就是一个几何结构型光智能传感器的例子。,几何结构型智能传感器的最重要特点是:传感器和信号处理、传感和执行、信号处理和信号传输等 多重功能的合成。,10.5 多传感器融合系统,多传感器融合系统是用计算机对多个基本传感器的检测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,形成相应的决策和估
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