智能傳感器技術問題研究

【摘 要】智能傳感器已成為當今傳感器技術的一個主要發展方向。智能傳感器首先借助于其傳感單元，感知待測量，并將之轉換成相應的電信號。該信號通過放大、濾波等調理后，經過 A/D 轉換，接著基于應用算法進行信號處理，獲得待測量大小等相關信息。然后，將分析結果保存起來，通過接口將它們交給現場用戶或借助于通信將之告知給系統或上位機等。由此可知，智能傳感器主要完成信號感知與調理、信號處理和通信三大功能。本文將從這三方面闡述智能傳感器技術的發展現狀。

【關鍵詞】智能傳感器；信號調理；信號處理；通信

1.信號感知與調理技術

智能傳感器一般通過信號感知模塊中的敏感元件將待測量最終轉換成模擬電壓信號。目前能感知的量很多，有物體位移、速度、加速度等運動量，溫度、濕度、壓力等過程量，光強、波長、偏振度等光的特性量，流量、濃度、pH 值等液體特性量，成分、濃度等氣體特性量，葡萄糖、尿素、維生素等化學成分等。智能傳感器中的敏感元件有些如傳統傳感器一樣單個存在的，有些借助于微機械技術、硅集成等技術以陣列方式存在，以提高測試精度與可靠性，有些將多種敏感元件以一定的方式復合分布在感知模塊中以感知多種待測量感知模塊出來的信號一般含有來自于外界的干擾，需要“凈化”處理以確保測試精度。另外，該信號一般比較小，有時甚至非常微弱，通常需要利用電橋等電路進行信號放大。這些功能一般通過具有濾波、放大等功能的，如測試放大器等調理電路予以實現。感知模塊與調理電路有時分開放置，有時集成在一個模塊上。

2.信號處理技術

2.1信號感知（粗信號處理）

有些待測量可根據其定義利用單個調理信號直接獲得，如溫度、位移、交流電流有效值等；有些待測量則需要多種調理信號，如交流電力的視在功率、有功功率等性能指標，本文稱這些方法為定義法。還有些待測量只能通過與之相關的各物理量的綜合分析才能便捷、可靠地測出，如混合氣體的成分和各成分的濃度、人體摔倒等，本文稱之為綜合法。研究表明，利用定義法可獲得的很多待測量，借助于數字信號處理技術也可以獲知，如交流電力電壓/電流的有效值、交流電力的功率等，本文稱之為分析法。綜合法、分析法則充分體現了智能傳感器的特質。基于數據融合技術，綜合法主要用于傳統方法獲取比較困難、精度不高、測試不可靠，甚至不能測試出待測量的信號。例如： 對于一氧化碳、氫氣、甲烷、乙炔等有毒、有害、可燃性氣體的種類與濃度，傳統的色譜法測試不連續、繁瑣、時間長，單一響應快的氣敏元件其選擇性能差。為此，人們探索出了采用氣敏陣列理論的多種綜合法較好地克服了這些問題。氣敏陣列理論的基本思想就是利用多種能較好感知不同氣體的氣敏元件構成陣列，借助于模式識別理論計算出混合氣體中氣體的成分和各種氣體的濃度。又如，摔倒是老年人身體健康的一個主要危害，單個被動式紅外傳感器或具有通信與運動探測功能的腕式穿戴設備或照相機均難于完成人體摔倒的自動、可靠偵測。人們利用紅外集成熱圖像傳感器，綜合應用運動識別、運動估計、運動跟蹤、基于目標的推理、分類等技術，較好地實現了對老年人摔倒的自動、可靠偵測。

2.2信號認知（細信號處理）

粗信號處理的精度與穩定性常受到如偏移誤差、增益誤差、非線性誤差以及環境等方面的影響，智能傳感器需通過細信號處理來認識其“健康”狀態，“彌補”其分析偏差，確保測試的可靠性、精確性。細信號處理通常包括自診斷、自校正、自補償。

自診斷用于檢測智能傳感器是否“健康”： 各組成部分能否正常工作，系統參數是否配置合適，整個系統能否正常進行測試、通信等。它通常利用人工智能等理論方法，例如： 一種基于知識庫或專家系統的智能傳感器自診斷方法。自校正用于智能傳感器各組成部分狀態、特征參數及系統參數的校正。自補償則用于補償待測量的非線性或因溫度、環境變化等造成的測試誤差。針對智能傳感器的特性易受多種因素影響的情況，一種神經網絡及其收斂快、精度高的訓練方法。為減少自校正點和自校正時間，人們在充分考慮調理信號概率密度函數的基礎上，利用循序多項式插值探索出了一種適合于智能傳感器的自適應自校正算法。

3.通信技術

IEEE 1451 系列標準乃智能傳感器通用通信標準，該標準支持多種現場總線、以太網等現有的各種網絡技術。IEEE 1451 第七部分則規定了智能傳感器與目前正蓬勃興起的物聯網間的通信接口標準。人們在這方面開展了大量工作并取得了豐碩成果。例如： 人們研究出了一種基于IEEE 1451 標準的智能傳感器結構，提出了即插即用 Web智能傳感器的一種基于 Web 服務方法，實現了一種基于CAN 協議的溫度智能傳感器，探索出了一種智能傳感器無線網絡組織結構協議和一種基于Zig Bee 無線通信技術的智能傳感器無線接口設計方案等。通信模塊以軟件硬件方式實現，它一般與智能傳感器的信號處理模塊集成在一起。

實現智能傳感器目前主要有 3 種方式。一種方式是將信號感知與調理模塊、信號處理模塊、通信模塊等通過導線等方式組合在一起即可，這種實現方式適合于智能化如化工廠等用戶原有傳統傳感器的場合；另一種方式乃利用微機械加工、微電子加工等技術將這些模塊集成在一片芯片上，實現了智能傳感器的微型化。這是商品化智能傳感器的最佳選擇，這種智能傳感器使用方便、性能穩定、可靠。還有一種方式乃將這些模塊集成在兩片或多片芯片上，然后由這些芯片構成智能傳感器，這是目前商品化智能傳感器的一種較好選擇。

4.發展方向

智能傳感器將向著精度與可靠性高、品種多、功能豐富、復合型、集成化與微型化等方向發展。研究新型敏感材料、探索新穎感知方法、敏感元件的陣列化與復合化將成為智能傳感器感知技術未來發展的主要方向。新的敏感材料、感知方法意味著感知范圍的擴大或感知可選擇性的增強。敏感元件的陣列化乃智能傳感器高精度、高可靠性的必要源泉。立體分布、微加工的集成化多種敏感元件為智能傳感器的多功能、復合型提供堅實的物質基礎。以定義法、基于數據融合技術與模式識別理論的綜合法為代表的粗信號處理方法和利用專家系統、神經網絡、自適應等理論的細信號處理方法目前主要研究的是如何精確、可靠地實現智能傳感器的“感知”、“認知”這兩大信號處理功能。分析法則研究了讓智能傳感器如何“瘦”系統、低成本地去完成其“感知”功能。分析法比較充分地體現了智能傳感器中信號處理的能力，它有利于智能傳感器的集成化、微型化。智能傳感器的商品化需求將驅使分析法快速發展，并讓其從“感知”推廣至“認知”。隨著計算機技術、控制技術、數字信號處理技術的發展，智能傳感器的信號處理將變得日益精密、可靠、健壯。

5.結論

本文首先介紹了智能傳感器的基本結構，分析了其功能構成。然后根據其功能組成，從智能傳感器的信號感知與調理技術、包含粗信號處理與細信號處理并實現“感知”與“認知”功能的信號處理技術、通信技術 3 個方面詳細闡述了智能傳感器技術的發展現狀。最后從這 3 個方面展望了智能傳感器技術的發展前景，指出高性能、多種類、多功能、復合型、集成化、微型化、網絡化乃智能傳感器未來的發展方向。

【參考文獻】

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