称重传感器的可靠性和一致性

        称重传感器属于测力传感器是一种常用的测量仪器，常用于静态测量和动态测量。称重传感器的应用范围很广泛，在工业、电子、电力、治金、机械中都有一定的应用。我们知道称重传感器的可靠性和一致性是什么吗?今天就让小编来为大家具体介绍一下吧。

       考虑到使用地点的重力加速度(g)和空气浮力(f)的影响后，通过把其中一种被测量(质量)转换成另外一种被测量(输出)来测量质量的力传感器。因此称重传感器的准确性和一致性及可靠性是它工作的主要神圣责任，那么原材料和制造工序是怎么影响称重传感器的准确性、一致性和可靠性的呢?

       从表面看，似乎一个传统称重传感器就是简单地由铝或硬化钢元件，电阻应变计，补偿电阻器，互相接线，填充材料和镀层或涂料组成。那么两台外观相同的称重传感器究竟有多少不同呢?假设一台高品质的工业称重传感器具有：良好的防潮性——潮湿是导致称重传感器故障的首要原因;耐久性——最保守的设计也要使传感器经受10万次以上的循环加载，而不产生疲劳故障;符合公布的技术规范一包括线性，滞后和温度补偿;由一批传感器的性能到另一批产品间的一致性。

网络时代称重传感器企业要抓住机遇

      近几年来，想必大家也都看到了，互联网的发展势如破竹，互联网已渐渐成为各行各业发展必不可少的依附工具，很多企业希望通过“触网”来突破营销同质化的困境。称重传感器行业作为传统的行业之一，也逐渐开始向互联网靠拢，没少被人们提及过。一些行业先行者们试图改变传统的商业模式，纷纷在互联网的助力下寻求破解痛点的方案。在互联网发展势如破竹的时候，称重传感器行业的数字化之路势在必行。

      随着互联网、云计算和智慧地球等的不断完善，数字化市场的变革也势在必行。毫无疑问，数字化时代的到来也将影响称重传感器企业的发展。

     对内，称重传感器企业可利用数字化分享经济。分享经济，也称共享经济，是指能让商品、服务、数据(资源)及(人的)才能等具有共享渠道的经济社会体系。在21世纪，微信、微博和QQ等成为人们必不可少的沟通工具，称重模块企业内部可利用这些工具进行充分沟通与协作，打破信息孤岛，形成企业自身的知识生成与分享体系。在此基础上，将已有资源进行整合，提高资源的利用率。

      对外，称重传感器企业可与客户、合作伙伴和在行业之间进行意见交换。目前，大数据和云计算已经在部分具有相当实力的公司里发挥作用：推荐系统、预测产品需求和价值等。称重传感器企业可通过建立一个明晰的数据资源管理库，记录客户所需要的产品颜色、工艺需求和售后服务等，利用大数据对人们的消费行为和消费金额等进行分析，洞察消费者的消费喜好和习惯，进而提供能够满足他们的称重传感器产品和服务，提高自家称重传感器产品与消费者的契合度。

      总而言之，大数据成为未来发展的必然趋势，称重传感器企业需要思考如何利用数字化技术改变和提升用户体验，如何用数字化技术转型公司的产品和业务，如何利用数字化技术提高生产效率。

由传感器突变引起的故障简述

      在测控系统当中，传感器输出信号被多种因素的影响，经常发生突变。这个突变点数值包含有重要的故障信息，准确抓取并区分导致这些突变点产生的因素，是传感器故障诊断的关键。大部分依赖于传感器的输出时间序列来诊断传感器的故障，把传感器输出信号的突变都归结于传感器的故障。

     检测故障具体做法就是对控制系统的输入和输出信号分别进行小波变换，当小波函数可看作某一平滑函数的一阶导数时，信号的突变点对应于其小波变换的模极大值，由于此检测突变点，并产生残差序列与分析传感器故障，并认为传感器输出信号的突变是由于传感器的故障或系统输入信号的突变引起的。实际上，引起传感器输出信号突变的原因很多，除了系统输入突变和传感器本身的故障之外，另外过程扰动、执行器故障、控制器故障、被控对象及外部电磁场干扰等.在实际应用中，上述传感器故障诊断方法具有一定的局限性．经常，在工业过程控制中,被控对象的时间常数较大，不能响应突变信号中的高频分量。基于小波变换的频带分析技术，探讨分析导致传感器输出信号发生突变的原因，为在线传感器的故障诊断与性能评估提供一种实用的分析方法。

     传感器输出的突变信号包含着很重要的故障信息,突变因素不同，突变信号的频率组成不同．对于时间常数较大的被控对象，通常由给定输入变化、干扰变化、控制器故障及执行器故障引起的传感器突变信号中，大部分只有低频成份.被控对象故障引起的突变信号中，一般也只有低频成份．由外部电磁场干扰引起的突变信号一般为脉冲信号，包含低频成份和较多的高频成份。由传感器偏差故障的突变信号中，除含有低频成份外，还含有少量的高频分量。