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智能传感器实现的主要途径——人工智能材料的研制

   2019-10-22 十二10
核心提示:传感器的智能化,不论是混合实现方式,还是单片集成实现方式,利用了微处理器的软件编程能力,使传感器不仅具有传统的信号检测功能 ,而且引入一般通用数据处理技术、信息处理技术、数据融合技术、神经网络技术、模糊理论 ,使传感器系统可以实现自校正、自补偿、自诊断、自检等功能 ,从而使整个传感器系统获得高精度、高稳定性、高可靠性、高自适应能力。

随着传感器日益广泛的使用,对传感器的技术要求也越来越高 ,尤其是智能传感器的技术。近来,世界各国的科研人员开始把研究重点放在了人工智能材料(Artificial Intelligent Materials)的研究上,使人工智能材料开始成为传感器技术中的一个研究热点。

人工智能材料是继天然材料.人造材料、精细材料后的第四代功能材料。其具有的典型特征为:具有传统传感器的基本功能 (感知环境条件的变化) ,而且具有自我判别功能 ,同时能针对具体情况的变化进行功能执行。后面的两个特征其实就是类似于征处理器的作用,而其智能化的动作(如“判别”)也类似于微处理器中软件执行的功能。也就是说 ,人工智能材料具有自适应自诊断、自修复自完善和自调节自学习的特性。由此可以看出,人工智能材料对智能传感器技术的发展具有很重要的推动作用,二者是不可分割的两个部分。

现实生活中的智能材料是一种结构灵敏材料。按电子结构和化学键可分为金属、陶资、聚合物和复合材料等几大类;按功能特性则分为半导体、压电体、铁磁体、导电体、光导体、电光体等几种;按形状则有块状、薄膜和芯片等智能材料。表 15 - 1列举出几种典型智能材料的特征及应用场合。

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利用微机械加工技术和集成电路工艺制作敏感元件与其他元件可以形成产业化批量生产的优势,这对提高传感器的性价比有很大的意义。尤其是此类传感器具有体积小等特点,使之可以应用于空间狭小的地方\有利于动态性能的改善,而且为制作阵列传感器提供了条件。

传感器的智能化,不论是混合实现方式,还是单片集成实现方式,利用了微处理器的软件编程能力,使传感器不仅具有传统的信号检测功能 ,而且引入一般通用数据处理技术、信息处理技术、数据融合技术、神经网络技术、模糊理论 ,使传感器系统可以实现自校正、自补偿、自诊断、自检等功能 ,从而使整个传感器系统获得高精度、高稳定性、高可靠性、高自适应能力。

 
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