一文深入了解传感器的那些事儿

传感器与通信、计算机被称为现代信息技术的三大支柱和物联网基础，其应用涉及国民经济及国防科研的各个领域，是国民经济基础性、战略性产业之一。星球号是集结电子行业名企专家、知名大学教授、技术大牛与实战高手，旨在为读者呈现原创的、优质的技术解读与经验分享的自媒体平台，欢迎围观。

设计一个水分检测传感器至MCU之间的电路

1.传感器对象

结合专业的特点，选择Grove公司的Moisture Senor传感器。根据官方网站显示：Moisture Senor传感器用于检测土壤的水分或者判断传感器周围是否有水分，让您花园里的植物在渴望时能够伸出援手。 该传感器非常易于使用，您只需将它插入土壤并读取数据即可。 使用这个传感器，您可以制作一个小工程，让植物给您发送消息，如“我现在口渴，请给我一些水”。

2.传感器特性分析

根据官方文档数据，规格参数如下表：

项目 使用环境 最小 标准 最大

单位工作电压 ——- 3.3 ——- 5 V

工作电流 ——- 0 ——- 35 mA

输出数值在干燥的土壤中 0 ——- 300 mV

在潮湿的土壤中 300 ——- 700 mV

在水中 700 ——- 950 mV

3.传感器输出接口电路

传感器正常工作电压输入为3.3V~5V，输出为电压模拟量。依据土壤水分的不同，输出电压范围在0~950mV，设计的输出接口电路为4pin，分别是VCC，GND，OUT_V，NC（用于固定）

4.信号处理电路设计

4.1有源滤波器的设计

无源滤波器的通带放大倍数不能大于1，而且在通带的放大倍数和截止频率和所带的负载有关，有源滤波器是在无源滤波器的基础上增加运放，通带放大倍数带负载的能力得到提高。根据传感器的输出特点，设计的有源滤波是为了滤除额外加在输出信号的无关信号，因为一阶有源滤波器截止频率和无源滤波器截止频率f相同，且对数幅频曲线以-20dB的斜率下降，为了达到更好的滤波效果和更快衰减，这里选择二阶有源滤波器。（最开始设计的一阶滤波器，能够达到效果，但是电阻增大，而且效果不如二阶的好，这里是根据仿真后进行的选择。）电阻R2=1K，R3=4k，假设系统因为某些原因存在1KHZ的干扰电压存在,幅度为50mV，那么R1=R2//R3=1kΩ，取1K。截止频率f=1/2πRC，则计算出C=0.198uF，选择电容为0.15uF。

4.2运放选择

根据传感器使用的场合和实现检测土壤水分的需求，信号处理时，不需要非常快的电压转换速率，这一条件可以选择通用的集成运放LM358。虽然它的带宽窄，速率低，压摆率不高，但由于经济，成本低，替代性强，在本实验中完全可以满足滤波的需要。结合数据手册LM358的工作电压单电源3V—30V，无论控制器是选择32位的STM32单片机还是选择8位的STC89C51单片机，电压具有很好的兼容性。因此，有源滤波需要的运放选择LM358。

4.3放大倍数计算

根据4.2的分析，考虑经济性，控制器选择常用的8位STC89C51单片机，系统的正常供电电压5V，传感器最大的输出电压为950mV，，最大的放大倍数不能超过6倍，考虑到一定的裕量以及电压明显的变化，选择放大倍数为5。当传感器满量程输出的时候，在单片机的AD端口可以读到电压为4.75V。当传感器没有输出的时候，在AD端口读到的电压为0V（不考虑运放的失调电压，偏置电压等问题。）……

人体热释电红外传感器 PIR应用注意事项

人体都有恒定的体温，一般在 37 度，所以会发出特定波长 10μm 左右的红外线，热释电敏感元对波长范围为 0.2～ 20 微米的红外辐射敏感。

在结构上敏感元电极化方向相反，以抑制由于自身温度升高而产生的干扰。由此，均匀的环境背景温度下敏感元作用相同，释电效应抵消，传感器无信号输出；同样温度平衡不动时，释电效应抵消后是固定值，传感器也没有信号输出；只有温度变化时（人体发射的 10μm 左右的红外线通过菲涅尔滤光片增强后聚集到红外感应源上），敏感元受到的红外辐射不同，传感器才输出感应信号，经过电路放大处理，实现控制目的。

PIR应用及设计注意事项

※温度对灵敏度的影响，容易受热源，光源的影响

※环境温度与人体温度接近时，灵敏度下降，探测距离缩短

※环境温度比人体温度低时，灵敏度上升，易造成PIR自激

※冬季比夏季灵敏度高5倍，冬季容易误动作

※ PIR应避开日光灯、汽车头灯、白炽灯照射，也不能对着热源，以避免环境温度的变化而造成误报

※ PIR工作中，成品模组不能有振动，避免其出现自激现象，因PIR的敏感元会因震动而产生电荷变化

※施加静电时可能会造成破坏，因此，操作时请重点留意，避免直接用手碰触端

※一定要先装上菲涅尔透镜和成品外壳（传感器的铁壳和引脚不能裸露）才能进行测试，否则可能会影响感应效果，风吹易误触发。

※每款菲涅尔透镜都有固定的焦距，安装时一定要注意，如果焦距没有调好，感应灵敏度会降低。

目前这种集成的感应器件，国内厂商都有类似的问题存在，注意以上问题的规避，因温度对传感器影响很大，在设计及测试的过程中注意各温度环境下的测试……

DHT11及DHT21温湿度传感器时序图解析（STM32）

DHT11和DHT21是学习单总线通信中常见的传感器，在毕业设计中也常常用来测量环境的温湿度数据。

下面对DHT11和DHT21进行简单的对比：

DHT11：

测量范围：20-90% RH 0-50℃

测湿精度：±5% RH

测温精度：±2℃

分辨力：1

DHT11引脚说明（正面观看，左边的为1脚）：

DHT21（AM2301）：

测量范围：0-99.9% RH -40~+80℃

测湿精度：±3% RH

测温精度：±0.5℃

分辨力：0.1%RH/0.1℃

典型应用电路：

说明：

（1）、DHT11和DHT21供电范围都是3V~5.5V，对于STM32单片机，我们VDD引脚接3.3V即可……

红外气体传感器电子电路设计

简介

热释电探测器用于探测红外信号的变化。本应用说明给出了SGX Sensortech红外气体传感器所用电子电路的设计指南。这些信息用于一般建议，应注意使电路适应应用的特殊要求。通过遵循本应用说明的建议，用户应能够使用SGX Sensortech红外气体传感器实现出色的性能。气体检测系统的典型框图如图1所示

图 1 气体检测系统的典型框图

红外气体传感器包含一个由灯驱动电路在低频下脉冲的灯。红外辐射的脉冲在内部反射，从而提供一条穿过目标气体的长路径。热释电探测器用于探测红外信号的变化。测量波段波长很敏感，通常被目标探测气体吸收。参考波段不敏感，该波长不会被目标检测气体吸收。

小的热释电输出信号在形状上近似锯齿状，必须进行放大和滤波。带通放大器用于只通过基频，并减少其他频率的任何热噪声。放大器的输出大致呈正弦曲线。

模数转换器（ADC）对放大器输出的最大值和最小值进行采样，以确定峰峰值电平。微处理器使用测量和参考通道的峰峰值比来计算实际气体浓度。两个通道对背景温度都很敏感，因此需要一个温度传感器，以便微处理器能够补偿高温输出对环境温度的影响。有些气体传感器有一个内部温度传感器。如果没有，电子电路应在传感器本体附近提供一个温度传感器。微处理器可以根据应用程序驱动多个输出。这些可能包括一个液晶显示器，一个4-20毫安的接口，一些报警或其他需要的输出。

灯驱动

灯的频率和稳定性

建议采用4 Hz50%占空比的方波灯驱动波形。重要的是频率是由晶体控制的源产生的，例如带有晶体基准的微处理器。模拟RC振荡器不够稳定，无法精确操作。使用微处理器时，应注意确保灯驱动波形上没有因定时变化或软件中断而出现的频率或相位变化。

如果频率增加超过4Hz，则pyro输出将降低。虽然较低的频率会产生更高的pyro输出，但它也会给整个系统带来许多其他问题：

•还需要降低ADC采样率，从而通过平均降低噪声。

•输出放大器需要使用较大的电容器，这可能会导致本质安全仪表的认证问题。

SGXSensortech在测试和表征气体传感器时使用4Hz的灯驱动频率……

一文带你了解霍尔传感器

1 霍尔效应

霍尔效应是美国物理学家 Edwin Hall 于1879年发现；由于导体中电流的性质，电流是由电子的定向移动所形成的，并且电子移动的方向和电流方向相反；

通常，电子脱离之后的导体便留下了空穴，表现为

2 霍尔传感器

霍尔效应产生的电势差非常小，往往只有几微伏 ，因此霍尔传感器中往往内置了非常高增益的运算放大器 ，根据整体需求还会配合其他一些系统电路，整体架构如下所示；

通常霍尔传感器 最终输出的信号有模拟信号和数字信号两种；

开关型霍尔根据输入信号和输出关系的不同可以分为：单极性霍尔 ，双极性霍尔 ，全极性霍尔 ；

2.1 单极性霍尔

单极性霍尔的开关特性通常是磁场的磁极和传感器的正反面要一一对应，否则可能会没有输出，具体如下表所示；

条件 输出 磁场S极靠近正面 Low 磁场N极靠近正面 None 磁场S极靠近反面 None 磁场N极靠近反面 High

2.2 双极性霍尔

相较于单极性霍尔，双极性霍尔传感器可以锁存输出电平的状态，直到下一个输入到来，才会改变输出状态，广泛的应用与直流无刷电机，计数，定位等系统中；

条件 输出 磁场S极靠近正面 Low --> High 磁场N极靠近正面 High --> Low

2.3 全极性霍尔

全极性霍尔开关会在磁场S极靠近正面时输出低电平，N极靠近正面，输出高电平；

条件 输出 磁场S极靠近正面 Low 磁场N极靠近正面 High

3 磁编码器

磁编码器内部就集成了Hall元件，在正面存在旋转磁场的时候，就可以输出相应的信号，这样就可以实现非接触式得测量转速，位置信号，因此在工作环境严酷的情况下，该应用场景就非常理想；具体检测方式如下图所示……

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时序数据库（TSDB）－为万物互联插上一双翅膀

1. 什么是时序数据库（Time series database）？

时序数据库（Time Series Database，简称TSDB）是一种特定类型的数据库，主要用来存储时序数据。

维基百科上的解释：

A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for handling time series data, arrays of numbers indexed by time (a datetime or a datetime range).

翻译过来就是“时序数据库用来存储时序（time-series）数据并以时间（点或区间）建立索引的软件。”

一般时序数据都具备如下两个特点：

所谓的结构简单，可以理解为某一度量指标在某一时间点只会有一个值，没有复杂的结构（嵌套、层次等）和关系（关联、主外键等）。

数据量大则是另一个重要特点，这是由于时序数据由所监控的大量数据源来产生、收集和发送，比如主机、IoT设备、终端或App等。

随着5G技术的不断成熟，物联网技术将会使得万物互联。物联网时代之前只有手机、电脑可以联网，以后所有设备都会联网，这些设备每时每刻都会吐出大量的按照时间组织的数据，需要存储下来进行查询、统计和分析。

2. TSDB数据库特点

时序数据和普通的业务数据在各个方面都有很大的不同。TSDB作为一种专为时序数据优化而设计的数据库，在很多方面都和传统的RDBMS和NoSQL数据库不太一样，比如它不关心范式和事务。

为了提高读取的响应时间，有两种策略：

一是以写性能优先，不为读取做存储优化，但是通过分布式和并发读，来提高读取的速度。

二就是在写入的时候就考虑到读的性能问题，将统一指标、时间段的数据写入到同一数据块中，为读取进行写入优化。

3. DB-Engines中时序数据库排名

DB-Engines Ranking of Time Series DBMS

https://db-engines.com/en/ranking/time+series+dbms

排名前15 名如下所示，其中InfluxDB排名第一，由Golang语言编写。

最近24个月，每种数据库类别的受欢迎程度变化趋势图。TSDB 排名第一。

4. TSDB应用场景

运维、监控系统大多数都采用了TSDB 作为数据库系统来存储海量的、严格按时间递增的、在一定程度来说结构非常简单的各种指标（英文可能为metric、measurement或者类似的其他单词）数据。

实际上，TSDB的潜力还没有爆发，至少在现在还没有。在可预知的未来3~5年，随着物联网以及工业4.0的到来，所有设备都会携带传感器并联网，传感器收集的时序数据将严重依赖TSDB的实时分析能力、存储能力以及查询统计能力。

上图是一个智慧工厂示意图，工厂中所有设备都会携带传感设备，这些传感设备会实时采集设备温度、压力等基本信息，并发送给服务器端进行实时分析、存储以及后期的查询统计。除此之外，比如现在比较流行的各种穿戴设备，以后都可以联网，穿戴设备上采集的心跳信息、血流信息、体感信息等等也都会实时传输给服务器进行实时分析、存储以及查询统计。

5. TSDB时序数据库总结

TSDB将是未来一个非常具有市场性、挑战性的数据库，现在虽然已经有这样那样的服务，但大多都有这样那样的问题，现在很难谈得上成熟。为了在物联网时代、工业4.0 时代中占有一定地位，TSDB是必须要拓展的技术。

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