能感觉到被测量并按一定规律转换为可用输出信号(电信号)的设备和装置，通常由敏感元件和转换元件组成。

传感器由敏感元件、转换元件、测量电路三部分组成。

传感器静态特性和动态特性的基本概念和意义； 线性、灵敏度、精度(重点考察)；温漂、零漂等； 数学模型的传感器动态响应。动态特性：0阶和1阶（重点检查）； 

传感器通常需要将各种信息量转换为电量，描述输入输出关系，以表达传感器的一般特性。

当输入量（X）讨论传感器的静态特性，输入输出关系称为静态特性。 Y = a 0 a 1 X a 2 X 2 … a n X n a 0 ? ? 零 位 输 出 a 1 ? ? 理 想 灵 敏 度 Y=a_0 a_1X a_2X^2 … a_nX^n\\ a_0--零位输出 \\a_1--理想灵敏度 Y=a0 a1X a2X2 … an​Xna0​−−零位输出a1​−−理想灵敏度 一般仅有奇次非线性项在原点处有较好的线性关系。

 测量上限：传感器所能测量的最大被测量的[数值]（Ymax） 。
 测量下限：传感器所能测量的最小被测量的[数值] （Ymin）。 
 测量范围：测量下限Ymin ~测量上限Ymax 。
 量程：测量上限和测量下限的代数差（量程= Ymax- Ymin）

传感器静态校准曲线(实际曲线)与拟合直线的最大偏差与满量程输出值的百分比称为线性度。（与拟合方式有关）

差动测量法: 利用两个性能相同的传感器进行差动输出测量。即一个传感器感受正方向变化，一个感受负方向的变化，差动输出。

 ①消除偶阶次非线性误差;      
 ②灵敏度提高一倍;    
 ③消除了零位输出。

∆ Y = Y 1 − Y 2 = 2 ( a 1 X + a 3 X 3 + a 5 X 5 + … ) ∆Y=Y_1−Y_2=2(a_1X+a_3X^3+a_5X^5+…) ∆Y=Y1​−Y2​=2(a1​X+a3​X3+a5​X5+…)

输出变化量与引起此变化的输入变化量之比。

对线性传感器, 灵敏度是直线的斜率：K=∆y/∆x
对非线性传感器, 灵敏度是一个变化量，不同工作点灵敏度不同。

精密度δ：随机误差大小的标志

准确度ε：准确度是系统误差大小的标志

精确度τ：精密度与准确度两者的总和

精确度等级A A = ∆ A Y F S × 100 % A=\frac{∆A}{Y_{FS}}×100\% A=YFS​∆A​×100% A— 传感器精确度等级，我国工业仪表等级分为0.1 ,0.2, 0.5, 1.0, 1.5, 2.5, 5.0 七个等级。 (越小越好)

分辨力是指传感器能检测到的最小的输入增量。（输入变化有多大才能引起输入变化）。

分辨率：分辨力/满量程

最小检测量是指传感器能确切反映被测量的最低极限量。

传感器在输入量由小到大及输入量由大到小变化期间，其输入输出特性曲线不重合的现象称迟滞。

漂移包括零点漂移和灵敏度漂移 。零点漂移和灵敏度漂移又可分为时间漂移和温度漂移。

动态特性是指传感器输出对时间变化的输入量的响应特性

a 0 Y ( t ) = b 0 X ( t ) 特 点 ： 零 阶 传 感 器 的 输 出 随 时 跟 踪 输 入 的 变 化 ， 它 对 任 何 频 率 输 入 均 无 时 间 滞 后 。 灵 敏 度 ： K = b 0 a 0 a_0Y(t)= b_0X(t)\\ 特点：零阶传感器的输出随时跟踪输入的变化，它对任何频率输入均无时间滞后。\\ 灵敏度：K=\frac{b_0}{a_0} a0​Y(t)=b0​X(t)特点：零阶传感器的输出随时跟踪输入的变化，它对任何频率输入均无时间滞后。灵敏度：K=a0​b0​​

a 1 d Y ( t ) d t + a 0 Y ( t ) = b 0 X ( t ) ( a 1 a 0 D + 1 ) Y ( t ) = b 0 a 0 X ( t ) 时 间 常 数 : τ = a 1 a 0 静 态 灵 敏 度 ： K =   b 0 a 0 a_1\frac{dY(t)}{dt}+a_0Y(t)=b_0X(t)\\ (\frac{a_1}{a_0}D+1)Y(t)=\frac{b_0}{a_0}X(t)\\ 时间常数:τ=\frac{a_1}{a_0} 静态灵敏度：K= \frac{b_0}{a_0} a1​dtdY(t)​+a0​Y(t)=b0​X(t)(a0​a1​​D+1)Y(t)=a0​b0​​X(t)时间常数:τ=a0​a1​​静态灵敏度：K= a0​b0​​

W ( D ) = Y X ( D ) = b m D m + b m − 1 D m − 1 + ⋯ +   b 1 D + b 0 a n D n + a n − 1 D n − 1 + ⋯ +   a 1 D + a 0 W(D)=\frac{Y}{X}(D)=\frac{b_mD^m+b_m−1D^m−1+⋯+ b_1D+b_0}{a_nD^n+a_n−1D^n−1+⋯+ a_1D+a_0}\\ W(D)=XY​(D)=an​Dn+an​−1Dn−1+⋯+ a1​D+a0​bm​Dm+bm​−1Dm−1+⋯+ b1​D+b0​​

D^m−1+⋯+ b_1D+b_0}{a_nD^n+a_n−1Dn−1+⋯+ a_1D+a_0}\ $$

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