精诚传感器 称重传感器的自我诊断与故障修复技术

称重传感器的自我诊断与故障修复技术

　　称重传感器，作为现代工业测量与自动化系统中不可或缺的关键部件，其稳定性和可靠性直接影响到整个系统的运行效率和安全。随着科技的进步，许多称重传感器都具备了自我诊断与修复功能，这一技术的应用不仅提高了系统的可靠性，也极大减轻了维护人员的工作负担。本文将详细介绍称重传感器的自我诊断与故障修复技术。

　　一、称重传感器的自我诊断技术

　　称重传感器的自我诊断技术主要依赖于其内部集成的智能电路和算法。这些电路和算法能够实时监测传感器的各项性能指标，如零点稳定性、灵敏度、线性度等，并将这些数据与预设的标准值进行对比。一旦发现数据异常，系统就会自动报警，提示用户传感器可能出现了故障。

　　具体来说，称重传感器的自我诊断技术包括以下几个方面：

　　零点稳定性检测：通过比较传感器在无载荷状态下的输出信号与预设的零点值，判断传感器的零点是否发生漂移。

　　灵敏度检测：施加一定质量的载荷于传感器上，检测其输出信号的变化，从而判断传感器的灵敏度是否下降。

　　线性度检测：通过施加不同质量的载荷，检测传感器输出信号与载荷之间的线性关系，从而判断其线性度是否满足要求。

　　二、称重传感器的故障修复技术

　　当称重传感器出现故障时，其自我修复技术能够自动或辅助用户进行故障修复。这一技术主要依赖于以下几个方面：

　　故障定位：通过自我诊断技术，系统能够准确定位故障发生的部位和原因，从而为修复工作提供有力的支持。

　　冗余设计：许多现代称重传感器都采用了冗余设计，即在一个传感器出现故障时，其他传感器能够自动接管其工作，确保系统的连续运行。

　　软件校准：对于一些由于环境因素或长期使用导致的性能变化，系统可以通过软件校准的方式对传感器进行校准，恢复其性能。

　　远程维护：借助现代通信技术，用户可以远程访问传感器的数据和信息，实现远程故障诊断和修复。这不仅提高了维护效率，也降低了维护成本。

　　三、结论

　　称重传感器的自我诊断与故障修复技术是现代工业测量与自动化系统中的重要组成部分。这一技术的应用不仅提高了系统的可靠性和稳定性，也为用户带来了更加便捷和高效的维护体验。随着技术的不断进步和创新，相信未来称重传感器的自我诊断与故障修复技术将会更加完善和先进。

力传感器——高价值量零部件，人形拉动广阔需求空间 投研报告

中邮证券近日发布机械设备深度报告：力传感器——高价值量零部件，人形拉动广阔需求空间。

以下为研究报告摘要：

力传感器在人形机器人领域具备巨大增量应用空间。以特斯拉Optimus为例，力传感器能助力人形机器人实现触觉感知及精准操作多维力传感器在人形机器人领域中主要作用有三方面：力控制、平衡稳定控制、安全防护控制。人形机器人上会组合使用各类力传感器以满足不同的控制需求。其中少部分位置已经开始使用六维力传感器，它们在不同部位的安装可以显著提升机器人的操作性能和稳定性。预测2027E/2030E人形机器人产量突破20.27/122.36万台时，人形机器人领域带来力传感器的增量市场规模为141.70/560.81亿元。

力传感器结构特点、行业及市场格局解析。力传感器是一种检测和度量力/力矩的装置，由力敏元件、转换元件和信号处理单元等具体元件组成，按照测量维度的不同，可以分为一维至六维力传感器，最常见的是一维、三维和六维。根据测量原理不同，可以分为光电式应变式、电容式、压电式等类型，应变式为主流。力传感器产业链上游主要为材料类、元器件及组件类、生产或检测设备等细分行业，中游主要为力传感器的加工制造和封装检测，下游应用领域广泛，可应用于工业、消费电子、汽车电子、机器人、医疗、航空航天等领域。目前六维力/力矩传感器市场基数依然偏小，尚未形成明显规模效应从价值量较高的六维力矩传感器市场来看，国外老牌厂商众多，但受益于机器人市场需求催化，中国市场近年来入局者也在逐年增加，国产厂商正逐步追赶。

六维力传感器的核心技术壁垒在于对精度、准度及串扰性能的提升，未来降本空间大。六维力传感器不光形态多，研发难度也非常大其主要性能参数包括：量程、过载能力、分辨率、重复精度、串扰、准度等，其中体现六维力/力矩传感器综合性能的关键指标是串扰、精度和准度。降低多维力传感器耦合误差的策略大体上可分为结构性解耦和算法性解耦。为了能够达到更高的精度和准度，需要在传感器标定和检测过程中采用六维联合加载的方式，然而六维联合加载设备需自行研制，技术门槛较高。另外，六维力传感器还存在全方位机械过载保护、温度漂移和稳定性控制、多通道信号及实时数据处理和传感器融合等技术壁垒。六维力传感器单价较高，其成本中应变片、人工成本占比较高，未来有望随着市场基数扩大从而有效降本。

产业链相关标的：坤维科技、宇立仪器、鑫精诚传感器、柯力传感、昊志机电、安培龙

风险提示：

人形机器人规模化不及预期风险；六维力传感器技术路径变化风险；产品降价程度不达预期风险。（中邮证券 刘卓,傅昌鑫）

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