提高传感器性能的简单方法有哪些？

虽然通常不可能提高传感器的实际性能，但通过适当的选择、系统设计和集成，在系统级别提高传感器性能是非常可能的。可用于传感器性能优化的工具包括选择、放置、作和信号调节/处理。

首先选择具有适当范围、分辨率、灵敏度、精度、响应时间和其他性能规格的传感器。在设计过程中，尽量减少/管理噪声和干扰源。到达现场后，定期校准可能很重要。

传感器性能支柱

与优化传感器系统作相关的挑战可能很复杂，但可以分为四个主要考虑因素：选择、放置、作和数据处理（图 1）。优化每个性能支柱可以通过回答一系列五个问题来设想：目标是什么？为什么测量很重要？系统在哪里运行？设计的生命周期阶段是什么时候？如何使用这些数据？

图 1.用于传感器系统优化的分析框架。（图片：MDPI 传感器)

选择正确的传感器是一个重要的起点。设备必须适合作环境，并指定以提供所需的精度、分辨率、范围和其他性能标准。

例如，线性度和漂移是许多传感应用中的重要考虑因素。一些传感器（如热敏电阻）是高度非线性的，可以在软件中提供补偿。其他传感器技术（如霍尔效应传感器）在测量范围内具有更多的线性输出。

传感器放置注意事项包括要在系统中部署的传感器的最佳数量和位置。传感器应放置在最佳位置以进行准确测量，同时考虑可访问性、作环境和潜在干扰源等因素。

校准以获得更好的性能

到达现场后，定期校准对于保持传感器输出的准确性和精密度非常重要。根据传感技术的不同，必须保护传感器免受温度、湿度、电磁干扰、振动和其他因素的外部干扰。

一些工业过程需要检测各种材料的接近程度。这可以通过使用电感式接近传感器并应用所需的校正系数来实现，基本上是根据材料特性重新校准传感器系统。例如，如果传感器的额定工作距离为 4 mm，用于检测钢，而新目标物是铝，则可以计算（校准）到 1.2 至 1.8 mm 的工作距离的 0.30 至 0.45 的校正系数（表 1）。

表 1.感应式接近感应的补偿系数。（表：巴鲁夫自动化)

传感器作注意事项很广泛。它们包括传感器的供电方式、数据的访问方式以及校准等维护需求。定期维护和监测传感器可以确保它们正常工作。这包括根据需要清洁、修理或更换传感器。对于某些传感器和应用，如医疗设备，定期校准是强制性的，并且校准链必须可追溯到最终参考。

过滤和融合

有效的数据处理是最大限度地提高传感器数据的数量和质量的一项重要活动。有几种技术可以提高传感器性能，首先是滤波以消除噪声并提高输出信号的质量。例如，MEMS 倾斜传感器在环境温度下的精度可以优于 ±0.15°。但是，加速度可能会导致高达几度的误差。稳定输出的一种简单方法是添加一个低通滤波器（图 2）。

图 2.低通滤波器如何平滑倾斜传感器数据。（图片：TE Connectivity）)

在更复杂的应用中，传感器融合可以组合来自多种传感器技术的数据，以补偿单个传感器的限制。结合来自摄像头、LiDAR 和雷达的数据，利用每个传感器的独特优势，提高自动驾驶汽车态势感知的准确性和稳健性。

在惯性测量单元 （IMU） 中，每个传感器都有自己的限制和潜在误差。例如，陀螺仪可能会随着时间的推移而出现漂移，而加速度计则更容易受到噪声的影响。传感器融合通过结合每个传感器的优势并补偿其弱点来帮助减少这些误差。

总结

有多种方法可用于提高传感器系统性能。通过基于四个传感器系统性能支柱，全面了解系统要求和传感器功能，可以提高性能。