智能传感器的应用和发展方向

时间:2019-03-25 06:29:03 来源:泽当新闻网 作者:匿名



智能传感器的概念最初由NASA在航天器的发展中提出,并于1979年成立。航天器需要大量的传感器来连续向地面处理器发送温度,位置,速度和姿态等数据。飞船。即使使用大型计算机,也很难同时处理如此庞大的数据。此外,航天器限制了计算机的尺寸和重量,因此引入了用于分布式处理的智能传感器的概念。其思想是赋予传感器智能处理功能,以共享中央处理器的中央处理功能。同时,为了减少智能处理器的数量,通常没有一个传感器而是多个传感器系统都配备一个处理器,而系统处理器则配备了网络接口。

智能传感器的定义和功能

目前,智能传感器还没有标准化的科学定义。在总结许多学者的观点时,笔者认为智能传感器应该通过模仿人的感官和大脑功能来定义。本质上,它应该被定义为使用微处理器实现基于人工智能理论的智能处理功能的传感器。

智能传感器不仅具有视觉,触觉,听觉,嗅觉和味觉功能,还具有记忆,学习,思考,推理和判断的“大脑”能力。前者由传统传感器完成。这里传统传感器的功能结构包括敏感元件,调节电路和模数转换器(ADC)。敏感部件将描述目标物体的物理量和环境状态或特性转换为电路部件参数或状态参数,并且调节电路将电路参数转换为电压信号并归一化以满足ADC动态范围。智能处理器应智能处理ADC输出的数字信号。主要的智能处理功能如下:

1)自补偿功能

基于给定传统传感器和环境条件的先验知识,处理器使用数字计算自动补偿由传统传感器硬件线性度,非线性和漂移以及环境影响引起的信号失真,以最佳地恢复被测信号。该计算方法在软件中实现,以达到硬件缺陷软件补偿的目的。

2)自我计算和处理功能

基于给定的间接测量和组合测量的数学模型,智能处理器使用补偿数据来计算不能直接测量的物理量值。可以使用给定的统计模型来计算测量的对象群体的统计特性和参数。使用已知的电子表格,处理器可以重新校准传感器特性。3)自学习和自适应功能

通过学习测量的样本值,处理器可以使用近似公式和迭代算法来识别新的测量值,即再次学习的能力。同时,通过学习测量和受影响的量,处理器自适应地重建结构并使用决策标准重置参数。例如,自选范围,可选通道,自动触发,自动滤波器切换和自动温度补偿。

4)自我诊断功能

传感器性能可能由于内部和外部因素而降级或失败,分别称为软故障和硬故障。处理器使用补偿状态数据通过电子故障字典或相关算法来预测,检测和定位故障。

5)其他常用功能包括数据交换通信接口功能,数字和模拟输出功能,以及使用备用电源的断电保护功能。

智能传感器的应用和方向

智能传感器已广泛应用于航空航天,国防,技术以及工业和农业生产。例如,它在机器人领域具有广阔的应用前景。智能传感器使机器人具有人形面部特征和大脑功能,可以感知各种现象并执行各种动作。在工业生产中,传统传感器的使用不允许快速和直接测量某些产品质量指标(例如,粘度,硬度,表面光洁度,成分,颜色和味道)和在线控制。智能传感器可以直接测量生产过程中与产品质量指标功能相关的一定量(如温度,压力,流量等),并使用神经网络或专家系统技术建立的数学模型进行计算,可以推断出产品。的质量。在医疗领域,糖尿病患者需要及时了解血糖水平,以便调整饮食和胰岛素注射,以防止其他并发症。通常必须通过手指穿刺来刺穿血糖,然后将血液样品放在葡萄糖试纸上,最后将试纸放在电子血糖仪上进行测量。这是一种麻烦而痛苦的方式。美国Cygnus公司生产的“葡萄糖手表”看起来像普通手表,可以在没有疼痛,血液或血糖的情况下穿着。 “葡萄糖手表”有一个涂有试剂的垫子。当垫子与皮肤接触时,葡萄糖分子被吸附到垫子上并与试剂发生电化学反应以产生电流。传感器测量电流,并且由处理器计算对应于电流的血糖浓度并以数字量显示。虚拟化,网络和信息融合技术是智能传感器发展的三个主要方向。虚拟化是使用通用硬件平台来充分利用软件来实现智能传感器的特定硬件功能。虚拟化传感器可以缩短产品开发周期,降低成本并提高可靠性。联网的智能传感器是使用各种总线组合多个传感器的系统,并且配备有具有网络接口(LAN或因特网)的微处理器。传感器之间,传感器和执行器之间以及传感器和系统之间的数据交换和共享是通过系统和网络处理器实现的。多传感器信息融合是通过元素级,特征级和决策级对多传感器信息进行智能处理的组合,以形成更准确的被测对象的特征和参数。


  
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