工信部发布智能传感器产业三年行动指南

近日，工信部正式下发《智能传感器产业三年行动指南(2017-2019)》(简称“指南”)。为了贯彻中国制造2025等战略，工信部于2016年4月启动了该指南的编制工作，于2017年11月20日正式印发。

《指南》提出总体目标，规划到2019年实现传感器产业取得明显突破，智能传感器产业规模达到260亿元，其中主营业务超过10亿元的企业达到5家，超过1亿元的企业实现20家。微机电系统(MEMS)工艺生产线产能稳步增长。

什么是智能传感器?

作为人类获取信息的工具，传感器是现代信息技术的重要组成部分。传统意义上的传感器输出的多是模拟量信号，本身不具备信号处理和组网功能，需连接到特定测量仪表才能完成信号的处理和传输功能。智能传感器能在内部实现对原始数据的加工处理，并且可以通过标准的接口与外界实现数据交换，以及根据实际的需要通过软件控制改变传感器的工作，从而实现智能化、网络化。由于使用标准总线接口，智能传感器具有良好的开放性、扩展性，给系统的扩充带来了很大的发展空间。

智能传感器概念最早由美国宇航局在研发宇宙飞船过程中提出来，并于1979年形成产品。宇宙飞船上需要大量的传感器不断向地面或飞船上的处理器发送温度、位置、速度和姿态等数据信息，即便使用一台大型计算机也很难同时处理如此庞大的数据。何况飞船又限制计算机体积和重量，因此希望传感器本身具有信息处理功能，于是将传感器与微处理器结合，就出现了智能传感器。

智能传感器是一种能够对被测对象的某一信息具有感受、检出的功能;能学习、推理判断处理信号;并具有通信及管理功能的一类新型传感器。智能传感器有自动校零、标定、补偿、采集数据等能力。其能力决定了智能化传感器还具有较高的精度和分辨率，较高的稳定性及可靠性，较好的适应性，相比于传统传感器还具有非常高的性价比。

早期的智能传感器是将传感器的输出信号经处理和转化后由接口送到微处理机进行运算处理。80年代智能传感器主要以微处理器为核心，把传感器信号调节电路、微电子计算机存贮器及接口电路集成到一块芯片上，使传感器具有一定的人工智能。90年代智能化测量技术有了进一步的提高，使传感器实现了微型化、结构一体化、阵列式、数字式，使用方便、操作简单，并具有自诊断功能、记忆与信息处理功能、数据存贮功能、多参量测量功能、联网通信功能、逻辑思维以及判断功能。

智能传感器大体上可以分三种类型：

●即具有判断能力的传感器;

●具有学习能力的传感器;

●具有创造能力的传感器。

智能传感器的结构组成

智能传感器系统主要由传感器、微处理器及相关电路组成。传感器将被测的物理量、化学量转换成相应的电信号，送到信号调制电路中，经过滤波、放大、A/D转换后送达微处理器。

微处理器对接收的信号进行计算、存储、数据分析处理后，一方面通过反馈回路对传感器与信号调理电路进行调节，以实现对测量过程的调节和控制;另一方面将处理的结果传送到输出接口，经接口电路处理后按输出格式、界面定制输出数字化的测量结果。微处理器是智能传感器的核心，由于微处理器充分发挥各种软件的功能，使传感器智能化，大大提高了传感器的性能。

智能传感器的特点：

●精度高

智能传感器可通过自动校零去除零点，与标准参考基准实时对比自动进行整体系统标定、非线性等系统误差的校正，实时采集大量数据进行分析处理，消除偶然误差影响，保证智能传感器的高精度。

●高可靠性与高稳定性

智能传感器能自动补偿因工作条件与环境参数发生变化而引起的系统特性的漂移，如环境温度、系统供电电压波动而产生的零点和灵敏度的漂移;在被测参数变化后能自动变换量程，实时进行系统自我检验、分析、判断所采集数据的合理性，并自动进行异常情况的应急处理。

●高信噪比与高分辨力

由于智能传感器具有数据存储、记忆与信息处理功能，通过数字滤波等相关分析处理，可去除输入数据中的噪声，自动提取有用数据;通过数据融合、神经网络技术，可消除多参数状态下交叉灵敏度的影响。

●强自适应性

智能传感器具有判断、分析与处理功能，它能根据系统工作情况决策各部分的供电情况、与高/上位计算机的数据传输速率，使系统工作在最优低功耗状态并优化传输效率。

●较高的性能价格比

智能传感器具有的高性能，不是像传统传感器技术那样通过追求传感器本身的完善、对传感器的各个环节进行精心设计与调试、进行“手工艺品”式的精雕细琢来获得的，而是通过与微处理器/微计算机相结合，采用廉价的集成电路工艺和芯片以及强大的软件来实现的，所以具有较高的性能价格比。

智能传感器的主要功能

智能传感器的功能是通过模拟人的感官和大脑的协调动作，结合长期以来测试技术的研究和实际经验而提出来的。是一个相对独立的智能单元，它的出现对原来硬件性能的苛刻要求有所减轻，而靠软件帮助来使传感器的性能大幅度提高。

智能传感器通常可以实现以下功能

1、复合敏感功能

我们观察周围的自然现象，常见的信号有声、光、电、热、力和化学等。敏感元件测量一般通过两种方式：直接和间接的测量。而智能传感器具有复合功能，能够同时测量多种物理量和化学量，给出能够较全面反映物质运动规律的信息。如美国加利弗尼亚大学研制的复合液体传感器，可同时测量介质的温度、流速、压力和密度。美国EG&GIC Sensors公司研制的复合力学传感器，可同时测量物体某一点的三维振动加速度、速度、位移等。

2、自适应功能

智能传感器可在条件变化的情况下，在一定范围内使自己的特性自动适应这种变化。通过采用自适应技术，由于它能补偿老化部件引起的参数漂移，所以自适应技术可延长器件或装置的寿命。同时也扩大其工作领域，因为它能自动适应不同的环境条件。自适应技术提高了传感器的重复性和准确度。因为其校正和补偿数值已不再是一个平均值，而是测量点的真实修正值。

3、自检、自校、自诊断功能

普通传感器需要定期检验和标定，以保证它在正常使用时足够的准确度，这些工作一般要求将传感器从使用现场拆卸送到实验室或检验部门进行，对于在线测量传感器出现异常则不能及时诊断。采用智能传感器时，情况则大有改观。首先是，自诊断功能在电源接通时进行自检，诊断测试以确定组件有无故障。其次，根据使用时间可以在线进行校正，微处理器利用存在E2PROM内的计量特性数据进行对比校对。

4、信息存储功能

信息往往是成功的关键.智能传感器可以存储大量的信息，用户可随时查询。这些信息可包括装置的历史信息。例如，传感器已工作多少小时，更换多少次电源等等;也包括传感器的全部数据和图表，还包括组态选择说明等。此外还包括串行数、生产日期、目录表和最终出厂测试结果等。内容可以无限，只受智能传感器本身存储容量的限制。智能传感器除了增加过程数据处理、自诊断、组态和信息存储四个方面的功能外，还提供了数字通讯能力和自适应能力。

5、数据处理功能

过程数据处理是一项非常重要的任务，智能传感器本身提供了该功能。智能传感器不但能放大信号，而且能使信号数字化，再用软件实现信号调节。通常，基本的传感器不能给出线性信号，而过程控制却把线性度作为重要的追求目标。

智能传感器通过查表方式可使非线性信号线性化。当然对每个传感器要单独编制这种数据表。智能传感器过程数据处理的另一个例子是通过数字滤波器对数字信号滤波，从而可减少噪声或其它相关效应的干扰。而且用软件研制复杂的滤波器要比用分立电子电路容易得多。

环境因素补偿也是数据处理的一项重要任务。微控制器能帮助提高信号检测的精确度。例如，通过测量基本检测元件的温度可获得正确的温度补偿系数，从而可实现对信号的温度补偿。用软件也能实现非线性补偿和其它更复杂的补偿。这是因为查询表几乎能产生任意形状的曲线。有时必须测量和处理几个不同的物理量，这样将给出各自的数据。

智能传感器的徽控制器使用户很容易实现多个信号的加、减、乘、除运算。在过程数据处理方面，智能传感器可以大显身手。

此外，它把这些操作从中心控制室下放到接近信号产生点也是大有好处的。其一是因为把附加信号发送到控制室花费很大，而用智能传感器就省去了附加传感器和引线的成本。其二是由于附加信息是在信息的应用点检测到的，这样就大大降低了长距离传输引入的负效应(如噪声、电位差等)，从而使信号更准确。其三是可以简化主控制器中的软件，提高控制环的速度。

6、组态功能

智能传感器的另一个主要特性是组态功能。信号应该放大多少倍?温度传感器是以摄氏度还是华氏度输出温度?对于智能传感器用户可随意选择需要的组态。例如，检测范围，可编程通/断延时，选组计数器，常开/常闭，8/12位分辨率选择等。

这只不过是当今智能传感器无数组态中的几种。灵活的组态功能大大减少了用户需要研制和更换必备的不同传感器类型和数目。利用智能传感器的组态功能可使同一类型的传感器工作在最佳状态，并且能在不同场合从事不同的工作。

7、数字通讯功能

如上所述，由于智能传感器能产生大量信息和数据，所以用普通传感器的单一连线无法对装置的数据提供必要的输入输出。但也不能对应每个信息各用一根引线，因为这样会使系统非常庞杂。因此它需要一种灵活的串行通讯系统。在过程工业中，通常看到的是点与点串接以及串联网络，如今的大趋势是朝串联网络方向发展。

因为智能传感器本身带有微控制器，所以它自属于数字式的，因此自然能配置与外部连接的数字串行通讯。因为串行网络抗环境影响(如电磁干扰)的能力比普通模拟信号强得多。把串行通讯配接到装置上，可以有效地管理信息的传输，使数据只在需要时才输出。

智能传感器的实现途径

目前，智能传感器的实现是沿着传感器技术发展的三条途径进行：

a、利用计算机合成，即智能合成;

b、利用特殊功能材料，即智能材料;

c、利用功能化几何结构，即智能结构。智能合成表现为传感器装置与微处理器的结合，这是目前的主要途径。

按传感器与计算机的合成方式，目前的传感技术沿用以下三种具体方式实现智能传感器。

1、非集成化的模块方式

非集成化智能传感器是将传统的基本传感器、信号调理电路、带数字总线接口的微处理器组合为一个整体而构成的智能传感器系统。这种非集成化智能传感器是在现场总线控制系统发展形势的推动下迅速发展起来的。

自动化仪表生产厂家原有的一套生产工艺设备基本不变， 附加一块带数字总线接口的微处理器插板组装而成， 并配备能进行通信、控制、自校正、自补偿、自诊断等智能化软件， 从而实现智能传感器功能。这是一种最经济、最快速建立智能传感器的途径。

2、集成化实现

这种智能传感器系统是采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术， 利用硅作为基本材料来制作敏感元件、信号调理电路以及微处理器单元， 并把它们集成在一块芯片上构成的。集成化实现使智能传感器达到了微型化、结构一体化， 从而提高了精度和稳定性。敏感元件构成阵列后， 配合相应图像处理软件， 可以实现图形成像且构成多维图像传感器， 这时的智能传感器就达到了它的最高级形式。

3、混合实现

要在一块芯片上实现智能传感器系统存在着许多棘手的难题。根据需要与可能， 可将系统各个集成化环节(如敏感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总线接口) 以不同的组合方式集成在两块或三块芯片上， 并装在一个外壳里。

智能传感器技术发展及趋势

1、向高精度发展

随着自动化生产程度的提高，对传感器的要求也在不断提高，必须研制出具有灵敏度高、精确度高、响应速度快、互换性好的新型传感器以确保生产自动化的可靠性。

2、向高可靠性、宽温度范围发展

传感器的可靠性直接影响到电子设备的抗干扰等性能，研制高可靠性、宽温度范围的传感器将是永久性的方向。发展新兴材料( 如陶瓷) 传感器将很有前途。

3、向微型化发展

各种控制仪器设备的功能越来越强，要求各个部件体积越小越好，因而传感器本身体积也是越小越好，这就要求发展新的材料及加工技术，目前利用硅材料制作的传感器体积已经很小。如传统的加速度传感器是由重力块和弹簧等制成的，体积较大、稳定性差、寿命也短，而利用激光等各种微细加工技术制成的硅加速度传感器体积非常小、互换性可靠性都较好。

4、向微功耗及无源化发展

传感器一般都是非电量向电量的转化，工作时离不开电源，在野外现场或远离电网的地方，往往是用电池供电或用太阳能等供电，开发微功耗的传感器及无源传感器是必然的发展方向，这样既可以节省能源又可以提高系统寿命。目前，低功耗损的芯片发展很快，如T12702 运算放大器， 静态功耗只有1.5 A， 而工作电压只需2~ 5V。

5、向智能化数字化发展

随着现代化的发展，传感器的功能已突破传统的功能，其输出不再是单一的模拟信号( 如0~ 10mV) ， 而是经过微电脑处理好后的数字信号， 有的甚至带有控制功能， 这就是所说的数字传感器。

6、向网络化发展

网络化是传感器发展的一个重要方向，网络的作用和优势正逐步显现出来。网络传感器必将促进电子科技的发展。

发展重点

1、应用机器智能的故障探测和预报。任何系统在出现错误并导致严重后果之前，必须对其可能出现的问题作出探测或预报。目前非正常状态还没有准确定义的模型，非正常探测技术还很欠缺，急需将传感信息与知识结合起来以改进机器的智能。

2、正常状态下能高精度、高敏感性地感知目标的物理参数;而在非常态和误动作的探测方面却进展甚微。因而对故障的探测和预测具有迫切需求，应大力开发与应用。

3、目前传感技术能在单点上准确地传感物理或化学量，然而对多维状态的传感却困难。如环境测量，其特征参数广泛分布且具有时空方面的相关性，也是迫切需要解决的一类难题。因此，要加强多维状态传感的研究与开发。

4、目标成分分析的远程传感。化学成分分析大多在基于样本物质，有时目标材料的采样又很困难。如测量同温层中臭氧含量，远程传感不可缺少，光谱测定与雷达或激光探测技术的结合是一种可能的途径。没有样本成分的分析很容易受到传感系统和目标组分之间的各种噪音或介质的干扰，而传感系统的机器智能有望解决该问题。

5、用于资源有效循环的传感器智能。现代制造系统已经实现了从原材料到产品的高效的自动化生产过程，当产品不再使用或被遗弃时，循环过程既非有效，也非自动化。如果再生资源的循环能够有效且自动地进行，可有效地防止环境的污染和能源紧缺，实现生命循环资源的管理。对一个自动化的高效循环过程，利用机器智能去分辨目标成分或某些确定的组分，是智能传感系统一个非常重要的任务。

研究热点

1、 物理转换机理的研究

数字化输出是智能传感器的典型特征之一，它不仅仅是模拟-数字转换实现简单的数字化，而是从机理上实现数字化输出。其中，谐振式传感器具有直接数字输出、高稳定性、高重复性、抗干扰能力强，分辨力和测量精度高等优点。传统写真式传感器的频率信号检测需要较复杂的设计，这限制了其的广泛应用和在工业领域内的发展。而现在只需在同一硅片上集成智能检测电路，就可以迅速提取频率信号从而使谐振式微机械传感器成为国际上传感器的研究热点。

2、 多数据融合的研究

数据融合是一种数据综合和处理技术，是许多传统学科和新技术的集成和应用，如通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化处理、计算机科学、人工智能和神经网络等。目前，数据融合已成为集成智能传感器理论的重要领域和研究热点。即，对多个传感器或多源信息进行综合处理、评估，从而得到更为准确、可靠的结论。

因此，对于多个传感器组成的阵列，数据融合技术能够充分发挥各个传感器的特点，利用其互补性、冗余性，提高测量信息的精度和可靠性，延长系统的使用寿命。近年来，数据融合又引入了遗传算法、小波分析技术和虚拟技术。

智能传感器代表着传感器发展总趋势， 它已经受到了全世界范围的瞩目和公认，因此，可以说智能传感器是一种发展前景十分看好的新传感器。今后， 随着硅微细加工技术的发展，新一代的智能传感器的功能将会更加增多。它将利用人工神经网、人工智能、信息处理技术等，使传感器具有更高级的智能功能，同时， 它还将朝着微传感器、微执行器和微处理器三位一体构成一个微系统的方向发展。