改善传感器性能和可靠性的技术途径和方法

1、零示法和微差法

零示法和微差法可供设计或应用传感器时，用以消除或减小系统误差。零示法可消除指示仪表不准而造成的误差。采用这种方法时，被测对象中指示仪表的作用与已知的标难量对它的作用相互平衡，使指示仪表示零，这时被测量就等于已知的标准量。机械天平是零示法的典型的例子。零示法在传感器技术中应用的实例是平衡电桥。微差法是在零示法的基础上发展起来的，由于零示法要求被测量与标准量应完全相等，因而要求标准量不能连续可变，这往往不易做到。但是，如果标推量与被测量的差值减小到一定程度，那么由于它们的相互抵消作用，就能使指示仪表的误差影响大大削弱，这就是微差法的原理。

2、差动技术

差动技术是传感器中普遍采用的技术。它的应用可显著减小温度变化等对传感器精度的影响，抵消共模误差，减小非线性误差、增大灵敏度等。采用差动技术用于消除或减小由于结构原因引起的共模误差(如温度误差)，原理是假设有一传感器，其输出为另一相同的传感器，但使其输入量符号相反(例如位移传感器使之反向移动)，则它的输出是，总输出消除了零位输出和偶次非线性项，得到了对称于原点曲线相当宽的近似线性范围，减小了非线性，而且使灵敏度提高了一倍，抵消了共模误差。

3、平均技术

常用的平均技术有误差平均效应和数据平均处理。误差平均效应的原理是利用n个传感器单元同时感受被测量，因而其输出将是这些单元输出的总和。假如将每一个单元可能带来的误差均看作随机误差。误差平均效应在光栅、感应同步器、磁栅、容栅等传感器中取得明显的效果。在传感器中误差平均效应对某些工艺性缺陷造成的误差同样能起到弥补作用。如果将相同条件下的测量重复n次或者经行n次采样，然后经过数据平均处理，随机误差也会减少n倍。因此凡被测对象允许进行多次重复测量(或采样)，都可以采用上述方法减小随机误差，对于带有微机芯片的智能化传感器，实现起来尤为方便。需要指出的是，上述误差平均效应与数据平均处理的原理不仅在设计传感器时可以采纳，就是在应用传感器时亦可效法，不过这时应将整个测量系统视作对象。常用的多点测量方案与多次采样平均就是这样的例子。

4、闭环技术

由于科学技术和生产的发展，对传感器提出了更高的要求，如频响宽，动态范围大，高灵敏度、分辨率角度以及高稳定性、重发件和可靠性。由敏感元件、转换元件、测量电路、放大器等环节组成的开环传感器很难满足上述要求，利用反馈技术使传感器构成闭环平衡式传感器，组成闭环反馈测量系统，就能满足上述各种要求。

闭环传感器是利用反馈技术构成的。传感器和伺服放大电路是闭环系统的前导环节，反向传感器是反馈环节。为了提高传感器件能的稳定性，应该对材料、元器件或传感器整体进行必要的稳定性处理。结构材料的时效处理、冻冰处理，永磁材料的时间老化、温度老化、机械老化及交流稳磁处理，电气元件的老化筛选等。

在使用传感器时，若测量要求较高，必要时也应对附加的调整元件、后续电路的关键器件进行老化处理。