;主要内容:
传感器的静态特性
Staticcharacteristicsofsensor
传感器的动态特性
Dynamiccharacteristicsofsensor
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;2.1传感器的静态特性
Staticcharacteristicsofsensor
传感器的静态特性——传感器的输入量在较长时间内维持不变或发生及其缓慢变化时输出量与输入量之间的关系。
◆传感器静态特性的数学模型
◆传感器静态特性的重要指标
;2.1.1传感器静态特性的数学模型
对于没有蠕变与迟滞效应的理想传感器，其静态特性的数学模型可用包含输入量的奇、偶次幂的代数方程表示：
该模型为传感器静态特性的一般数学模型，在对各种传感器原理的分析中静态特性的数学模型常出现三种典型形式,四种典型静态特性曲线见图2-2。;1.理想线性特性
理想线性特性的数学模型是一个过原点的直线方程：
其中：——传感器静态灵敏度
——零位输出（零偏）;2.只含奇次方项的非线性特性
数学模型为：
该特性在原点附近较大范围内输出—输入特性基本成线性，且具有特性。曲线的线性段所对应的输入量的值,即为传感器的线性工作范围。;3.只有偶次方项的非线性特性
数学模型为：
该响应特性曲线为非对称，其对应的线性工作
范围较小。;;2.1.2传感器静态特性的描述
衡量传感器静态特性的指标
◆灵敏度sensitivity
◆线性度linerity
◆精度accuracy
◆迟滞delay
◆重复性repeatability
◆其它特性;1.灵敏度sensitivity
静态灵敏度——指传感器的输出量的增量与对应的输入量的增量的比值，通常用K表示，即：
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对线性传感器静态灵敏度在整个范围内是一个常数，可以表示为K=Y/X，校准曲线的斜率就是其静态灵敏度；
而非线性传感器的静态灵敏度则随输入量的变化而变化，一般用校准曲线对应的拟合直线的斜率近似。;线性传感器非线性传感器
图2-3传感器的灵敏度;2.线性度linerity
用传感器校准???线与作为基准的拟合直线的偏离程度来表示，通常用最大相对误差的形式表示：
其中:σL—线性度
ΔLmax—输出平均值与拟合直线的最大偏差
YF.S—满量程输出的平均值;传感器线性度的评价是以拟合直线为基础的，拟合直线的选取不同，线性度的表示方法就不同。对同一传感器在相同条件下作校准试验，由于选取的拟合直线不同，得出的非线性误差也就不同，因此不能笼统的说线性度或非线性误差，而必须指明其所依据的拟合直线。
;拟合直线的一般方程式为：
其中：k—拟合直线的斜率
b—拟合直线的截距
有了拟合直线，即可根据线性度的定义求得相应的非线性误差。;线性度的确定方法有：
(1)理论线性度
以理论直线为拟合直线所确定的线性度称理论线性度。此理论直线与实测值无关，其两端点的一端过原点，另一端过最大输入量对应的满量程输出点。这种拟合方法比较明确和方便。;(2)端点线性度
以校准曲线的两个端点相连成的直线作为拟合直线所确定的线性度。
这种拟合方法比较简单直观，但其拟合精度较低。
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(3)平均选点线性度
此种拟和方法是将测得的n个试验点分成数目相等的两组，前半部n/2个点为一组，后半部n/2个点为另一组，求出两组试验点的“点系中心”，使各组试验点均分布在各自的“点系中心”周围。通过两个点系中心的直线就是所求的平均选点拟合直线。
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直线的斜率和截距分别为：
;(4)最小二乘法线性度
根据最小二乘法拟合直线确定的线性度。拟合直线的确定方法是：
假设实际校准测试点有n个，对应的输出值为y，则第i个校准数据与拟合直线上相应值之间的偏差为：
;最小二乘法确定拟合直线的拟合原则是使ΣΔi2为最小，也就是使ΣΔi2对b和k的一阶导数为零，并由此求出拟合直线的斜率和截距。