尽管通常不可能改善传感器的实际性能，但可以通过适当的选择，系统设计和集成来改善系统级传感器。可用于优化传感器性能的工具包括选择，放置，操作和信号条件/处理。本文指出：首先选择具有适当范围，分辨率，灵敏度，准确性，响应时间和其他性能规范的传感器。在设计过程中，最大程度地减少/管理噪声和干扰源。当您到达网站时，定期进行校准可能很重要。与传感器系统优化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，操作和数据处理（图1）。可以通过回答一系列五个问题来考虑BAW -Opoponing和绩效列：目标是什么？为什么测量很重要？何RE系统运行吗？生命周期设计何时阶段？如何使用此数据？图1。传感器系统优化的分析框架。 （照片：MDPI传感器）选择正确的传感器是重要的起点。该设备必须适合环境，并指定以提供所需的准确性，分辨率，范围和其他性能标准。例如，在许多传感应用中，依从性和奉献精神是重要的考虑因素。某些传感器（例如热敏电阻）不是线条，并且可能提供软件补偿。其他传感器技术，例如HALL效应传感器，在测量范围内具有更多的线性输出。在备注 - 安装传感器中，要部署到系统的传感器的最佳数量和位置。传感器应处于最佳位置以进行准确的测量，以考虑访问，环境和潜在破坏来源等因素。到达站点时，定期校准很重要保持传感器输出的准确性和准确性。根据传感技术，应保护传感器免受温度，水分，电磁干扰，振动和其他因素的外部破坏。一些工业过程需要发现不同材料的邻近性。这可以通过使用电感接近传感器并应用必要的校正系数来实现这一目标，从而根据thosematerial属性对传感器系统进行重新校准。例如，如果传感器已经用于4 mm的工作距离以查看钢，而新目标是铝，则可以在1.2至1.8 mm的工作距离下计算0.30至0.45的校正系数（表1）。表1。辅导诱导接近性的辅助支付。 （表：BALUF自动化）传感器非常小心。它们包括维护要求，例如传感器的电源，访问数据和校准。调节AR维护和监视传感器可确保其正常工作。这包括根据需要清洁，调整或更换传感器。对于某些传感器和应用，例如医疗设备，规则校准是强制性的，应将校准链监视回最终参考。有效的数据处理是最大化传感器数据量和质量的重要活动。有许多可以改善传感器性能的方法，第一个方法是过滤以消除噪声并提高输出信号质量。例如，在周围温度下，倾斜传感器的精度可能高于±0.15°。但是，加速可能会导致许多程度的错误。稳定输出的一种简单方法是添加低通滤波器（图2）。图2。如何对适当的传感器数据进行低通滤波器。 。合并来自相机，激光雷达和雷达的数据，这些数据使用每个传感器的独特好处来提高意识的准确性和稳定性自主工具的情况。在惯性（IMU）单位的单位中，每个人口普查都有其自身的限制和潜在错误。例如，陀螺仪可能会随着时间的推移下沉，而加速度计更容易受到噪声的影响。 Fusion传感器通过将每个传感器的优势纳入其弱点来帮助减少这些错误。有不同的方法可以改善传感器系统的性能。可以通过基于四个绩效传感器性能列的系统需求和传感器功能的全面了解，可以改善性能。
推荐文章
