平均技术在传感器测量中的应用

采用平均技术的目的是减小测量时的随机误差，常用的方法有两种，即误差平均效应和数据平均处理。

1）误差平均效应

误差平均效应的原理如图1.38所示，利用n个相同的传感器单元同时感受被测量，因而其输出将是这n个单元输出的总和。假设每一个单元可能带来的误差是δ0，对n个单元来说，可看作随机误差，根据误差理论，总的误差将减小为

图1.38　误差平均效应原理图

假设同时感受被测量的传感器单元数n＝10，误差δ减小为δ0的31.6%；若n＝500，误差δ减小为δ0的4.5%。

误差平均效应在光栅、磁栅、容栅等栅状传感器中取得了明显的效果，提高了测量精度。

【例1.12】　容栅传感器中的误差平均效应。(https://www.xing528.com)

容栅传感器由定极板和动极板组成，每个极板都是由间距相等的梳状电极并联而成，因此，容栅传感器可看成是由n个完全相同的电容传感器并联而成，如图1.39所示。

图1.39　容栅传感器的作用原理图

扫描下图可浏览AR资源——容栅传感器。

假设动极板发生位移x，则将有n个电容传感器同时感受到被测量x的变化，其输出将是n个并联的电容传感器的输出的总和。这样，测量误差将大大减小，测量精度显著提高。

2）数据平均处理

数据平均处理的方法是：将相同条件下的测量重复n次，或进行n次采样，然后将数据进行平均处理，这样，随机误差也将减小倍。

因此，凡被测对象允许进行多次重复测量时，都可以采用数据平均处理技术减小随机误差，提高测量精度。

上述平均技术，在传感器设计和使用中都可采纳。测量时，将整个测量系统看成对象，采用多点测量和多次采样平均的方法，可减小随机误差，提高测量精度。