传感器原理课程教学参考与复习提纲.doc

### 传感器原理课程教学参考与复习提纲 #### 第一章 检测技术的基本概念 ##### 第一节 测量的基本概念及方法 - **测量的概念与分类**： - **测量方法分类**：根据测量的具体手段可以分为偏位式测量、零位式测量和微差式测量。 - **偏位式测量**：通过测量被测量相对于某个固定位置的偏移量来进行。 - **零位式测量**：使被测量与标准量相平衡，从而使指示器指零。 - **微差式测量**：比较被测量与已知量之间的微小差别。 ##### 第二节 测量误差及数据处理 - **基本概念**： - **真值**：被测量的客观真实值。 - **实际值**：在特定条件下所能达到的最接近真值的值。 - **示值**：通过测量设备直接读取的数值。 - **测量误差**：测量值与真值之间的差异。 - **示值相对误差**：测量值与实际值之间的偏差占实际值的比例。 - **引用相对误差（满度相对误差）**：最大示值误差与满量程之比。 - **最大满度相对误差**：满量程下的最大示值误差。 - **仪表准确度等级**：仪表能够达到的最大允许误差等级。 - **最大示值相对误差**：测量值与实际值之间最大的相对偏差。 - **误差的分类**： - **粗大误差**：明显超出规定条件的预期误差。 - **系统误差**：同一原因引起的多次测量结果偏差方向一致且大小固定的误差。 - **随机误差**：由不确定因素引起的、大小和符号都随机变化的误差。 - **静态误差**：被测量不随时间变化时产生的误差。 - **动态误差**：被测量随时间快速变化时产生的误差。 - **数据统计处理**： - **置信区间**：用来表示估计结果可靠性的区间，通常用标准误差的倍数表示。 - **置信概率 P**：随机变量在置信区间内的概率。 - **置信水平**：随机变量不在置信区间内的概率。 - **随机误差的正态分布规律**：随机误差通常遵循正态分布，具有集中性、对称性和有界性。 - **算术平均值**：多次测量结果的总和除以次数。 - **标准误差（方均根误差）**：误差平方和的算术平均值再开方得到的结果，用于描述随机误差的离散程度。 - **贝塞尔公式**：用于计算标准误差的一种方法，适用于等精度测量。 - **拉依达准则（3σ准则）**：用于识别和剔除粗大误差的方法，认为任何超出3倍标准误差的值可能是粗大误差。 ##### 第三节 传感器及基本特性 - **传感器的组成**： - 传感器通常由敏感元件和转换元件组成，其中敏感元件负责感受被测量并转换成可用信号，而转换元件将这些信号转换为便于传输或处理的形式。 - **传感器分类**： - 根据工作原理、被测量性质或物理特性等多种方式对传感器进行分类。 - **常见的分类方法**包括按工作原理（如电阻式、电容式、压电式等）、按物理量（如温度传感器、压力传感器等）等进行分类。 - **传感器基本特性**： - **灵敏度**：传感器输出的变化量与输入的变化量之比。 - **分辨力**：传感器能够检测到的最小输入变化量。 - **线性度**：传感器输出与输入之间线性关系的程度。 - **迟滞误差**：在同一输入值上正反行程输出值之间的最大差值。 - **端基线性度**：通过测量点与理想直线之间的最大偏差来评估。 - **最小二乘法线性度**：采用最小二乘法拟合出一条直线，然后计算测量点与该直线之间的最大偏差。 ### 练习题参考 - **选择题解析**： - **第1题**：由于每次示值均为1.5V，说明误差固定不变，因此属于**系统误差**。 - **第2题**：绝对误差=示值-实际值=81KPa-80KPa=1KPa。 - **第3题**：最大绝对误差/量程=2/250=0.008，即0.8%，对应于1.0级。 - **第4题**：为了保证测量精度，被测量应尽可能占据仪表量程的大部，故选择2/3倍量程。 - **第5题**：理想的线性特性是输出与输入呈简单比例关系，即y=ax。 - **第6题**：根据3σ准则，99.7%的随机误差落在±3σ范围内。 - **第7题**：最大绝对误差=测量范围×精度等级=400mm×0.5%=2mm。 - **第8题**：灵敏度=输出变化量/输入变化量=300mv/4mm=75 mv/mm。 - **第9题**：示值远低于实际值，属于明显的异常值，为**粗大误差**。 - **第10题**：置信区间为[-∞, +∞]时，意味着随机误差可能出现在任何值，对应的置信概率为100%。 - **第11题**：绝对误差=示值-实际值=10.8mA-10mA=0.8mA。 - **第12题**：灵敏度=输出变化量/输入变化量=200mv/2mm=100 mv/mm。 通过本章节的学习，学生能够掌握测量的基本概念、误差分析以及传感器的基本特性和分类，这对于理解现代检测技术和传感器技术至关重要。